跨域联动促融合，AI赋能启新程 ——薛云教授团队赴江苏高校开展AI赋能科研系列交流

为进一步加强长三角与珠三角高校之间的学术交流，推动人工智能技术与高校科研训练、学科建设和创新实践深度融合，2026年6月29日至2026年7月1日，华南师范大学薛云教授团队赴南京信息工程大学、南京工业大学、苏州大学和江苏科技大学开展AI赋能科研系列宣讲与交流活动。本次系列交流在南京信息工程大学薛羽教授、南京工业大学史本云教授、苏州大学唐煜教授、江苏科技大学郑传波教授等组织支持下有序开展，围绕不同高校学科背景和科研需求，面向计算机、数学、材料等方向的师生展开深入探讨。KhY

本次系列宣讲以“研途有AI，创新无界”为主线，聚焦人工智能时代科研方式的深刻变化，系统展示AI在研究生科研学习全过程中的应用路径。宣讲由薛云教授主讲，团队研究生郭宇玏、关沛柔共同参与内容讲解与实践展示，围绕AI赋能科研工具应用、科研工作流设计以及“智财云鉴”项目实践等内容展开交流。宣讲内容既关注文献检索、论文阅读、程序调试、实验设计、数据分析、论文写作与投稿等高频科研任务，也回应不同学科在基础研究、应用落地和跨学科协同中的现实需求，旨在帮助青年研究者从“了解AI”走向“善用AI”，在科研实践中形成更加高效、规范、可持续的工作方法。KhY

聚焦科研全流程，构建AI赋能研究生创新能力的新路径KhY

在主题宣讲中，薛云教授团队首先从  AI  时代对科研范式的影响切入，指出人工智能正在深度融入科研活动的多个环节，推动科研工作从传统经验驱动向数据驱动、智能辅助和人机协同的新模式拓展。面对文献数量激增、创新方向难找、实验复现困难、论文写作周期长以及学术规范要求不断提升等现实问题，团队引导研究生从科研任务本身出发，理解AI应当被放置在科研流程中的合适位置。KhY

围绕研究生科研成长的实际需求，宣讲将AI赋能科研概括为认知升级、实践升级、表达升级和诚信底线四个层面：在认知层面帮助研究者建立领域全景和方向判断，在实践层面辅助论文复现、代码调试和实验优化，在表达层面提升论文写作、成果展示和投稿准备效率，同时强调AI辅助不能替代原创思考与学术判断，科研过程仍需坚守来源可查、内容可信、引用规范和贡献真实。KhY

因校施策深化交流，回应不同学科科研需求KhY

本次江苏高校系列交流既保持“AI 赋能科研”的共同主线，又根据受邀课题组的研究方向、学科背景和现场师生关注重点进行差异化展开。KhY

在南京信息工程大学交流中，团队结合受邀课题组偏重基础研究的特点，重点讨论 AI 如何辅助科研选题、文献脉络梳理、研究问题凝练和基础理论探索，帮助研究生在复杂信息环境中更快建立研究判断。KhY

在南京工业大学交流中，宣讲更加关注 AI 技术与应用落地之间的衔接，围绕实验推进、工程实践、科研成果转化和实际场景问题解决展开交流，展示 AI 如何帮助研究者提升方案实现效率，并推动研究成果从理论探索走向应用验证。KhY

在苏州大学交流中，团队面向数学学院统计学方向研究生，围绕统计学科中的数据分析需求，探讨AI在数据处理、模型解释、结果可视化和智能决策辅助中的应用。除“研途有AI”主题内容外，团队还展示了课题组项目“智财云鉴”，以大模型技术在财经资讯分析领域的应用为案例，呈现AI与统计分析、金融数据理解和垂直场景决策支持之间的结合路径。KhY

在江苏科技大学交流中，团队在  AI  赋能科研主题基础上，进一步演示了扣子智能体的基础搭建流程，帮助师生了解智能体在任务设定、流程编排与结果输出中的运行机制。围绕文献阅读、程序调试、实验设计、论文写作与投稿等研究生高频科研任务，团队也进一步探讨了  AI 工具如何嵌入科研流程、如何通过工作流思维提升任务衔接效率与过程管理能力。KhY

促进区域高校协同，推动AI赋能科研走深走实KhY

本次系列交流跨越长三角与珠三角两大高等教育创新区域，连接不同学科背景与科研场景，体现了人工智能作为通用技术在高校科研训练和学科交叉中的广泛适用性。与会师生围绕AI工具选择、科研流程重构、智能体搭建、学术规范边界以及学科应用场景等问题进行了交流讨论，进一步加深了对AI赋能科研的认识。KhY

系列宣讲内容紧扣研究生科研成长需求，既有前沿理念阐释，也有方法演示和项目案例展示。通过本次交流，师生更加系统地理解了AI在科研全流程中的应用价值，也进一步认识到人工智能并非替代研究者的原创思考，而是通过提升信息处理、实验推进、成果表达和流程管理能力，帮助研究者更高效、更严谨、更有创造性地开展学术研究。KhY

未来，薛云教授团队将继续围绕AI赋能科研、智能体工作流构建和垂直领域大模型应用开展探索，深化与长三角高校及多学科团队的交流合作，推动人工智能技术更好服务高校科研创新、研究生培养和跨学科协同发展，为构建开放共享、智能高效的科研新生态贡献智慧与力量。KhY

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