在人工智能浪潮席卷科研领域的当下，“AI4Research”（AI赋能科研）成为学术界与产业界共同关注的焦点。而在这场变革中，哈尔滨工业大学车万翔教授团队凭借深厚的技术积累与前沿探索，为这一领域提供了系统性、可落地的解决方案。
车万翔教授团队深耕自然语言处理领域多年，其研发的LTP语言技术平台被全球600余家机构采用，更在ACL等顶级会议上屡创佳绩。团队将AI技术深度融入科研流程，从数据预处理、模型训练到结果分析，构建了全链条智能化框架。例如，在材料科学研究中，团队利用长思维链技术优化催化剂设计，通过多步骤推理预测材料性能，显著缩短了研发周期。
车万翔教授指出，AI4Research的核心在于“人机协同”。他通过类比电路系统，提出降低“推理电阻”、提升“数据电容”的创新方法，使模型在复杂任务中实现高效决策。这种思路在燃料电池优化、生物信息分析等场景中已得到验证，AI辅助设计的膜电极组件使氢气生产效率提升15%。
如今，车万翔团队正推动AI4Research向多模态、跨学科方向演进。其提出的“多模态思维链”技术，可同步处理文本、图像与实验数据，为科研创新开辟新路径。随着“AI for Science”成为第五科研范式，这支来自中国北方的团队，正以技术突破与理论创新，为全球科研智能化转型提供“哈工大方案”。
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