各位同仁，各位对未来科研范式充满好奇的学者与工程师们，大家下午好！ 今天，我将与大家探讨一个令人兴奋且极具潜力的领域：自动化科研助手。在信息爆炸、跨学科融合日益深入的今天，科学家们面临着前所未有的挑战——海量文献的梳理、复杂数据的解读、严谨推导的验证，以及最终高质量论文的撰写。我们能否构想一个智能系统，它能像一位得力的助手，集成搜索、读图、数学计算与公式验证，并最终辅助科学家高效地撰写论文摘要？答案是肯定的，而且我们已经站在了实现这一愿景的起点上。 我的目标是，向大家展示如何从编程的视角，一步步构建这样一个自动化科研助手，它不仅仅是一个工具，更是一种范式转变，将人类的创造力从繁琐重复的劳动中解放出来，聚焦于真正的科学发现。 1. 科研的挑战与自动化的机遇 现代科研的复杂性日益增加。一篇顶尖期刊的论文，往往需要研究者查阅成百上千篇相关文献，分析数十甚至上百张实验图表，进行复杂的数学建模与计算，并确保每一个公式、每一个数据点都无懈可击。这个过程耗时耗力，且极易出错。 我们面临的核心痛点包括： 信息过载： 如何在浩如烟海的文献中快速定位最相关、最有价值的信息？ 数据异构： 实验数据、图表、文 …