本书是一本系统化解析人工智能技术与科研实践深度融合的指南，旨在通过自然语言驱动的“对话式科研”新范式，帮助研究者突破传统研究中的效率瓶颈与思维局限。全书以“论文、课题、报告、数据”四大科研核心场景为脉络，结合DeepSeek智能平台，详细拆解从文献检索、实验设计到理论重构，再到成果转化的全流程。书中提出提示词技巧十案例演练双轨体系，覆盖基础任务自动化、复杂流程优化及创新突破设计三大层级，并通过工学、医学、社科等跨学科案例，展示如何实现跨数据库检索、多源数据融合、评审逆向设计及决策穿透式分析；同时，深入探讨AI辅助科研中的伦理边界，强调学术规范与技术创新并重，为研究者提供兼具高效性与可信度的智能化解决方案。 本书适合科研工作者、高校师生，以及对智能化工具感兴趣的各领域实践者阅读参考。

第1章 DeepSeek基本介绍
1.1 DeepSeek的发展历程
1.1.1 从创立到技术突破
1.1.2 多领域的性能表现
1.2 三种核心模型解析
1.2.1 模型模式概览
1.2.2 模型能力差异
1.2.3 模型选择指南
1.3 科研场景应用矩阵
1.3.1 初级功能：整合信息
1.3.2 中级功能：应用信息
1.3.3 高级功能：创造信息
本章小结
第2章 研究论文提示词从入门到精通
2.1 初级提示词技巧：基础科研任务自动化
2.1.1 数据检索
2.1.2 数据清洗
2.1.3 数据绘图
2.2 中级提示词技巧：复杂科研流程优化
2.2.1 数据融合
2.2.2 实验优化
2.2.3 矛盾分析
2.3 高级提示词技巧：科研创新突破设计
2.3.1 理论突破
2.3.2 表达革新
2.3.3 智能协作
本章小结
第3章 研究论文案例演练
3.1 工学类论文：智能制造系统优化研究
3.1.1 跨数据库检索与文献整合
3.1.2 生产优化建模与仿真实验
3.2 医学类论文：肿瘤免疫治疗研究
3.2.1 跨数据库检索与临床数据整合
3.2.2 小鼠模型实验方案优化
3.3 社科类论文：乡村振兴政策评估
3.3.1 多源数据融合：统计局数据+社交媒体舆情
3.3.2 DID模型构建与安慰剂检验
本章小结
第4章 基金课题提示词从入门到精通
4.1 初级提示词技巧：本子框架搭建
4.1.1 政策语义解码
4.1.2 文献全景分析
4.1.3 科学问题提炼
4.2 中级提示词技巧：技术路线优化
4.2.1 方法论创新设计
4.2.2 可视化增强策略
4.2.3 可行性论证强化
4.3 高级提示词技巧：评审视角突破
4.3.1 评审专家画像构建
4.3.2 异议预判与回应
4.3.3 多模态评审模拟
本章小结
第5章 基金课题案例演练
5.1 国家自然科学基金
5.1.1 基础研究类
5.1.2 交叉学科类
5.1.3 国际合作类
5.2 国家社会科学基金
5.2.1 理论建构类案例：共同富裕理论研究
5.2.2 政策研究类
5.2.3 文化传承类
5.3 中国博士后基金
5.3.1 面上资助类
5.3.2 特别资助类
5.3.3 交叉学科资助类
本章小结
第6章 研究报告提示词从入门到精通
6.1 初级提示词技巧：逻辑架构生成
6.1.1 因果链构建
6.1.2 证据网络编织
6.1.3 叙事逻辑工程
6.2 中级提示词技巧：矛盾消解逻辑
6.2.1 技术可信度增强
6.2.2 利益平衡逻辑
6.2.3 认知冲突调解
6.3 高级提示词技巧：决策穿透逻辑
6.3.1 决策触点挖掘
6.3.2 影响力传导链构建
6.3.3 行动转化路径设计
本章小结
第7章 研究报告案例演练
7.1 开题报告类
7.1.1 研究论文开题报告
7.1.2 基金课题开题报告
7.1.3 企业研发开题报告
7.2 中期报告类
7.2.1 研究论文中期报告
7.2.2 基金课题中期报告
7.2.3 企业研发中期报告
7.3 结题报告类
7.3.1 研究论文结题报告
7.3.2 基金课题结题报告
7.3.3 企业研发结题报告
本章小结
第8章 数据从采集到可视化全流程理论基础
8.1 数据采集
8.1.1 数据采集步骤
8.1.2 不同大模型在数据采集测试中的优劣势对比分析
8.2 数据处理
8.2.1 数据处理步骤
8.2.2 不同大模型在数据处理测试中的优劣势对比分析
8.3 数据分析
8.3.1 数据分析步骤
8.3.2 不同大模型在数据分析测试中的优劣势对比分析
8.4 数据挖掘
8.4.1 数据挖掘步骤
8.4.2 不同大模型在数据挖掘测试中的优劣势对比分析
8.5 数据可视化
8.5.1 数据可视化步骤
8.5.2 不同大模型在数据可视化测试中的优劣势对比分析
本章小结
第9章 数据从采集到可视化全流程实操演练
9.1 数据采集案例
9.1.1 采集子任务
9.1.2 不同大模型的结合采集
9.2 数据处理案例
9.2.1 处理子任务
9.2.2 不同大模型的结合处理
9.3 数据分析案例
9.3.1 分析子任务
9.3.2 不同大模型的结合分析
9.4 数据挖掘案例
9.4.1 挖掘子任务
9.4.2 不同大模型的结合挖掘
9.5 数据可视化案例
9.5.1 可视化子任务
9.5.2 不同大模型的结合可视化
本章小结
第10章 AI科研中的伦理问题分析
10.1 原创性与知识产权伦理问题
10.1.1 AI生成内容的原创性边界
10.1.2 AI成果的知识产权归属争议
10.2 数据伦理与隐私保护问题
10.2.1 数据获取中的隐私侵犯风险
10.2.2 数据使用的偏见与歧视问题
10.3 AI工具依赖与科研诚信风险
10.3.1 AI依赖对科研诚信的挑战
10.3.2 AI工具误用与滥用现象
10.4 AI生成内容的真实性问题
10.4.1 AI幻觉引发的学术不实风险
10.4.2 使用者的核查义务与责任归属
本章小结
附录