科学正面临着前所未有的“增长的烦恼”：
每天，全球产出近 2 万篇学术论文，科研人员需要花费大量时间在浩如烟海的文献中寻找可靠知识，而跨学科的专业壁垒也常常阻碍创新的诞生。
传统的知识平台在应对这一“动态演化”的挑战时，正遇到新的瓶颈：维基百科擅长陈列已确证的知识，但难以实时追赶科研前沿；arXiv 忠实地汇聚了论文，但海量信息亟需更深度的梳理与连接；而许多 AI 助手虽然应答流利，却往往停留在信息检索，缺乏深层的科学理解。
科学知识，需要一个更智能的“操作系统”。
今天，北京科学智能研究院、深势科技、中国科学院理论物理研究所、兰州大学、北京大学、上海交通大学以及国际科学智能联盟、DeepModeling 开源社区等机构，共同携手带来了答案：“SciencePedia”—— 一个具备「生命体征」的科学知识基座。我们致力于为科学知识安装一个会思考、能进化、可连接的数字大脑。
这不仅是一个开创性的产品，更是我们对未来科学认知方式的一次全新探索。
科学知识的「寒武纪大爆发」
科学知识的形态正迎来新的变革。
传统时代 (2001-2023)： 维基百科的「词条」模式，解决了知识的“有无”与普及；
过渡时期： 随后的知识图谱致力于“结构化”，解决了知识间的“关联”；
新的探索： 而今，SciencePedia 旨在探索一个更深层的问题：知识的“演进与推理”。我们以「思维链」为基本单元，尝试构建一个「思维可追溯、知识可进化」的全新知识范式。
我们已收获亮眼的初期成果：
400 万条思维链构建的科学推理网络
200 个学科的深度覆盖
24 万知识点的精细解构
10 万+练习题的实践闭环
这只是我们冷启动的第一步，未来我们诚挚地邀请全球的科研工作者、教师与学生，共同推动 SciencePedia 的建设和进化！
三大技术革命：重新定义「知识」的边界
革命一：长思维链——让知识「活起来」
传统知识平台止步于结论陈述，如同只展示标本的生物学教室。SciencePedia 通过长思维链技术，完整再现科学发现的思维历程。
当学生查询「量子纠缠」时，系统不仅给出定义，更是从 EPR 佯谬开始，逐步展示贝尔不等式的推导过程，再现实验验证的技术路径，最终延伸到量子计算的最新应用。这种「思维重演」让学习者亲历科学发现的全过程。
革命二：逆思维链搜索——让知识「连起来」
基于 400 万思维链构建的深层逻辑网络，SciencePedia 实现了「概念级」的知识智能关联。
研究者探索「拓扑绝缘体」时，系统自动关联到凝聚态物理的拓扑理论、材料科学的制备工艺、数学中的拓扑学基础，甚至量子计算等的潜在应用。这种跨学科连接能力，让偶然的灵感碰撞变成系统性的创新发现。
革命三：人机协同进化——让知识「长起来」
SciencePedia 设计了独特的双引擎驱动机制：
AI 引擎：负责知识抽取、重写与初步验证，确保规模化效率
专家社区：负责治理、仲裁与深度校正，保证科学严谨性
这种机制使得 SciencePedia 成为首个能够「自主进化」的知识系统——新论文发表后，系统自动识别其与已有知识的关联、矛盾或推进，并通过社区验证实现知识态的实时更新。
扩展阅读：
https://github.com/deepmodeling/sciencepedia/blob/main/Inverse_Knowledge_Search_over_Verifiable_Long_Chain_of_Thoughts.pdf
科研新范式：告别「文献苦力」时代
共识地图 一键生成领域知识全景，识别研究前沿与争议焦点；
矛盾检测 自动发现不同研究间的逻辑冲突，揭示创新机会；
跨学科导航 系统化构建创新路径，让交叉研究从「偶然」变成「必然」。
教育新形态：终结「千人一面」教学
SciencePedia 正在重塑教育的基本逻辑：
个性化学习路径 基于知识点先修关系，为每个学生定制专属课程；
思维链可视化 将抽象科学概念转化为直观认知路径；
实践闭环设计 通过 10 万+练习题实现从「理解」到「掌握」的跨越。
目前，SciencePedia 正在推动与多所顶尖高校展开合作，重新定义「未来的教科书」。
社区机制：科学知识的「民主化进程」
SciencePedia 计划构建一个完整的贡献者生态：
专家委员会 确保知识质量与学术权威性；
贡献者社区 汇聚全球科学精英，共同推动知识进化；
信用体系 记录每个贡献，建立新型学术评价机制；
开放源码 让知识生产流程透明化、可验证、可改进。
未来路线：从知识平台到认知基础设施
2025：完善核心知识网络，建立基础应用生态；
2026：实现自动化知识更新，构建全球贡献者社区；
2027：成为科研必备基础设施，重构科学发现范式。
这一演进路径，体现了 SciencePedia 从「工具」到「平台」再到「生态」的宏大愿景。
与传统平台对比：
我们的目标，是为科学知识的组织和应用，提供一个全新的维度。
立即体验 SciencePedia：开启全新的知识之旅
SciencePedia 现已全面开放访问。不妨从我们精心准备的诺贝尔奖专题内容开始，感受「思维链」如何清晰解构复杂知识，超导量子比特、MOF（金属有机框架）、调节性T细胞。
我们相信，一个「思维可追溯、知识可进化」的知识系统，将是推动未来科学进步的基石。我们诚挚邀请您，与我们一同见证并共建这一未来。
使用指南：
1. 访问入口：直接访问
sciencepedia.bohrium.com
或者从玻尔首页进入
2. 作为学习者你该如何使用？
日常学习：“千人千面”的动态规划与讲解
传统的“书架”模式（如搜索、按领域、学术水平筛选查找）依然可用，但我们更推荐你开启全新的智能学习体验：
获得专属“学习规划”： 点击“AI 推荐”唤起“学习伴读”助手，告诉它你的学习目标（例如：“帮我规划一下量子力学的基础学习”或“我想学习 MOF”）。它会为你量身定制一条动态学习规划，为你智能推荐最合适的学习素材；
体验“动态讲解”： 学习过程中遇到不懂的？随时划线提问 AI。AI 提供的不再是千篇一律的标准答案，而是可交互的“动态讲解”。你可以随时打断它，要求它“讲得再深入一点”、“用个例子说明白”，或者“换一种方式解释”。让学习变得不再枯燥，而是可互动、可交流、可拓展的全新体验。
学习巩固：AI 带你拆解多种思路
每个知识点，都有配套的“动手实践”，帮助你检验是否完全掌握该知识。点开“动手实践”模块，可查看经典习题和解题过程；
启发多种思路： 面对难题毫无头绪？“AI 伴读”不会直接给答案，而是为你提供多种解题思路（如“试试能量守恒”或“从动量分析”），拓宽你的视野。
展开思维链： 选择一种思路，AI 伴读会为你展开完整的“思维链”——清晰展示“为什么”这么做、“第一步”和“后续推导”。让你真正学会“如何思考”，而不只是“如何解题”。
3. 开放生态，为科学百科贡献或捉虫
我们诚挚邀请全球的科研工作者、教师与学生，加入玻尔科学百科！共同构建人类的开放科学知识体系。让科学不再是少数人的工具，而是全人类的共同语言。
方式 1 - 直接提交 github pull request，参与共建：在页面上发现错误或想要增加信息，可直接选中错误内容点击“编辑”或点击右上角“编辑”，跳转至我们的开源仓库进行编辑并提交 pull request。
方式 2 - 提交需求反馈：在页面上直接点击“反馈”，填写需求，帮助我们迭代知识内容或产品体验。
共建计划：通过 GitHub 参与开源贡献
https://github.com/deepmodeling/sciencepedia
诚邀您填写 SciencePedia 共建调查问卷：
https://dptechnology.feishu.cn/share/base/form/shrcn3zmVkb3lXXvAuXhKVrxlKh
合作洽谈：欢迎研究机构与教育机构深度合作，联系邮箱：
sciencepedia@bohrium.com
