FACULTY PROFILE · AI PRACTICE

张 琪

CIO · AI for Science、数据治理与 Agent 技术底座

AI for Science 不是把模型塞进实验室,而是先让文献、实验、数据和审查流程变成能被稳定调用的工作流。

AI for Science知识库数据治理Agent 架构安全合规
张 琪 AI 实战服务场景
张 琪 · 服务现场科研技术底座 · 把数据、模型与权限边界放进可验证工作流
SERVICE MAP · 服务能力地图

把科研问题拆成可追溯的 AI 工作流

张琪的服务重点不是替科研人员做结论,而是把资料、数据、实验和审查节点组织成可复用的工作底座,让团队知道每一步输入什么、谁来确认、最后留下什么记录。

01 · 证据链

从文献检索到证据卡

围绕课题问题整理关键词、来源、结论、限制条件和引用位置,适合综述、专利初筛和立项前的资料盘点。

输出:文献地图 · 证据卡 · 来源清单
02 · 数据底座

让实验数据可以复用

先统一字段、命名、版本和权限,再讨论 Agent 或模型调用,减少同一份数据在不同团队之间反复清洗。

输出:数据字典 · 质量规则 · 版本记录
03 · 科研 Agent

把检索、整理、审查串起来

按任务边界设计检索、抽取、比对和人工确认节点,重点关注可引用、可回查和异常接管。

输出:任务流 · 工具权限 · 审查节点
04 · 研究治理

为研究输出加上质量门

将来源标记、专家复核、版本留痕和发布前检查写入流程,适合课题申报、内部报告和跨团队协作。

输出:审核清单 · 引用规范 · 审计字段
适配场景

科研院所与高校课题组

  • 文献与专利资料量大,检索结果难以复核
  • 实验记录格式不一,难以沉淀为团队资产
  • 需要在隐私、权限和引用边界内试点 AI
适配场景

企业研发与技术中心

  • 研发资料分散在多个系统和个人文件夹
  • 项目申报、技术报告需要更稳定的资料组织
  • 希望先做小范围验证,再决定是否扩展 Agent
合作边界

先确认资料,再讨论模型

  • 模型输出不能替代实验结论和同行评审
  • 涉密数据需由客户确认脱敏、部署和权限方案
  • 正式研究成果须以作者和机构确认版本为准
FIRST SESSION · 首次沟通

带一份真实资料,换一张可执行的研究工作流草图

咨询前可准备一个正在推进的课题、3 至 5 份代表性资料、现有记录模板和希望改善的环节。首次沟通先判断问题适不适合 AI,再确定试点范围。

建议先做:科研资料与流程诊断会后形成问题清单、资料边界、优先场景和下一步验证项,不直接承诺未经验证的科研结果。
PROFILE · 导师简介

把专业背景,落到真实 AI 任务里

中国科学院博士后、心田救援创始合伙人。负责把科研资料、实验数据、流程权限与 Agent 能力放进可管理的技术边界。

可验证成果 技术底座方法
  • 将模型、知识库、工具、权限、测试和成本放进一张架构图。
  • 把“能回答”升级为“能在组织边界内稳定工作”。
AI 服务资产 科研与安全模板
  • 数据分级表、权限矩阵、知识库目录、引用规范和异常升级清单。
  • 适合研发负责人作为项目启动前的检查底稿。
实践领域 AI for Science 与服务型组织
  • 从实验、文献和科研协作中提炼资料治理、协作接口和人工兜底方法。
  • 具体项目名称和数据以授权范围为准。
CASES · 服务案例

不只讲方法,具体做过哪些事?

下面展示的是脱敏服务样本:从客户问题、AI 方案到最终交付物,把服务边界写清楚,便于企业判断是否适合自己的场景。

01 · 文献综述

科研文献与专利证据卡

把论文、标准、专利和实验笔记整理成可检索综述包,先做证据抽取,再做结论生成。

文献盘点 → 主题聚类 → 证据抽取 → 人工复核
交付:文献地图 · 证据卡 · 引用清单
02 · 实验记录

实验日志与参数模板

把实验条件、参数、结果和异常统一成结构化模板,减少“结果能看懂,过程说不清”的问题。

字段标准 → 日志模板 → 异常标注 → 版本留痕
交付:实验日志模板 · 参数表 · 复盘单
03 · 数据治理

多源科研数据清洗与质检

把多批次、多来源数据做去重、校验、标注和版本管理,先保证数据能喂给模型,再谈自动发现规律。

数据盘点 → 质量规则 → 缺失修补 → 版本归档
交付:数据字典 · 质检规则 · 样本版本表
04 · 课题申报

科研项目材料整理助手

围绕立项依据、国内外现状、研究方案和风险控制,生成可复核的申报草稿和材料包。

材料收集 → 结构拆分 → 草稿生成 → 专家审阅
交付:申报框架 · 材料清单 · 审阅意见表
05 · 安全留痕

研究输出引用与审查规则

为科研写作、模型报告和外发材料设置来源标注、禁止输出和人工确认规则,避免“看起来对,实际上没证据”。

来源标记 → 输出分级 → 审核确认 → 审计留痕
交付:引用规范 · 审查清单 · 审计字段
RESEARCH · 研究与论文材料

把可验证成果继续沉淀成研究资产

当前页面公开研究主题、服务方法与可复用交付物。正式论文、专著、会议或媒体成果只在取得作者确认和题录后发布。

研究主题AI 相关研究方向
  • 科研文献的证据抽取
  • 实验记录与数据治理
  • Agent 的权限与人工接管
  • 模型选型、成本与安全边界
当前公开服务成果与方法

本页的案例、交付物和相关课程链接,构成目前可以公开核验的 AI 实践材料。

待补材料论文 / 专著 / 公开演讲

待补充作者确认后的题名、作者顺序、刊物或会议、年份、DOI/链接与授权范围。

公开论文题录、刊物、年份和 DOI 尚待作者确认。当前页面先呈现研究方向、技术资产与服务案例,后续按授权补充正式题录。
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