研发团队被聘来创新，但他们花了不成比例的时间在信息检索和文档撰写上。文献回顾需要数天、专利搜索需要专业知识、实验报告堆积成”之后再写”的待办事项。
工作流 1：研究论文摘要和关键发现提取
保持对已发表研究的了解本身就是一份全职工作。典型的研究人员每周需扫描 20-30 篇论文。
此工作流加速审阅过程：
- 输入： 研究论文 PDF 上传或 URL，以及团队定义的研究重点领域
- 处理： AI 完整阅读每篇论文，识别核心贡献、方法论、关键结果、限制和相关性
- 输出： 每篇论文的结构化摘要，含概述、方法论分类、关键发现及支持数据、作者指出的限制和相关性评分
研究人员在 2 小时内审阅 30 份结构化摘要，只深入阅读最相关的 5-8 篇论文。
工作流 2：专利态势分析
在投入数月研究新方向之前，需要了解现有专利态势。什么已被专利保护？空白地带在哪？
此工作流绘制态势图：
- 输入： 技术领域描述、关键词和分类、目标专利数据库及组织现有专利组合
- 处理： AI 按技术领域、申请日期、申请人和权利要求范围搜索和分类相关专利，识别模式和空白
- 输出： 态势报告，含子领域专利密度图、主要参与者及其申请趋势和识别的创新空白地带
通常需要专家 2-3 天的专利态势分析被缩减为数分钟生成的初步报告。
工作流 3：从实验笔记草拟实验报告
实验笔记充满原始数据和观察。将这些转化为正式实验报告对法规合规和知识共享至关重要，但大多数研究人员让报告堆积。
此工作流填补笔记和文档之间的鸿沟：
- 输入： 实验笔记条目、实验方案、设备校准记录和组织报告模板
- 处理： AI 将原始笔记组织成结构化报告格式——目的、方法论、材料、程序、结果和初步结论
- 输出： 格式化的实验报告草稿，含适当章节和数据表
这三个工作流合计，研发团队通常每周每位研究人员节省 5 小时。