AiScholar艾思科蓝如何穿越周期拥抱AI时代？

2026-03-26

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科研学术服务行业的进化，是中国知识密集型服务业数字化转型的一个切面。在这一进程中，智能化技术如何深度渗透到企业的组织运行中，而非仅仅停留在表层，成为值得关注的问题。

近日，一篇发表于《经济发展、创新与政策期刊》（Journal of Economic Development，Innovation and Policy）的研究论文，以国内头部科研学术服务平台——AiScholar艾思科蓝为案例，系统分析了其自2014年成立至今的智能转型路径。

该案例研究揭示了一条清晰的三阶段演进脉络：从“信息化”打通基础流程，到“数字化”重构平台架构，再到“智能化”赋能科研生态。研究者指出，支撑这一路径持续推进的，不仅是逐年加码的技术投入，更是一套“技术落地与组织进化同步推进”的适配机制——既升级系统，也进化组织；既引入工具，也重塑协作方式。

0→1的起步：从流程痛点出发

2014年，国内科研学术服务行业正处于快速生长期，但服务模式较为传统：学术会议组织、参会投稿推荐、期刊选刊与联络等环节高度依赖人工操作与线下沟通。效率低、信息不透明、流程难追溯，是科研人员和机构普遍面临的痛点。

彼时，艾思科蓝的母公司——广州科奥信息技术股份有限公司（以下简称科奥股份），选择从技术侧切入这一结构性机会。

“与其在红海中竞争，不如用技术重构科研学术服务流程。”2015年，科奥股份推出“AEIC学术交流中心”品牌，率先实现学术会议全过程数字化管理——注册、缴费、议程生成、通知推送等环节全部线上完成。

这一阶段的核心逻辑，是用标准化系统替代传统的人工操作。研究数据显示，至2018年，AEIC学术交流中心已累计服务国际学术会议超百场，服务科研用户超过10万人次。这一阶段不仅帮助平台积累了早期用户基础，更重要的是完成了科研服务从“经验驱动”到“流程线上化”的关键一步。

作为一家深耕科研学术服务与科技创新的企业，科奥股份始终秉持“科研领域的连接者”使命，通过技术驱动与服务创新双轮发展，构建了覆盖学术交流、科研工具、成果转化的一站式服务平台。

1→N的发展：构建平台信任生态

信息化带来了成效，也引发了新的挑战。随着业务规模扩大，系统间的“数据孤岛”逐渐显现——会议、投稿、审稿环节彼此割裂，决策仍依赖个人经验。

外部压力同样显著：一方面，高校和期刊机构对数据联通、流程自动化提出了更高要求；另一方面，市场上涌现出大量标准化的会议SaaS工具，竞争焦点从“有没有系统”转向“系统能否协同、数据能否流动”。

2019年，艾思科蓝完成品牌战略升级，标志着转型进入“数字化驱动”阶段。核心突破在于推动服务从“单点工具”向“体系化平台”跃迁，通过平台化重构实现数据贯通与流程模块化。

技术打通是表层变化。研究指出，这一阶段更深层次的课题是“用户关系的重构”——如何将过去依赖个人联系的客户关系，系统性地转化为对平台专业能力与服务稳定性的长期信任。为此，艾思科蓝内部推行了“四在线”战略，其中“员工在线”与“客户在线”被赋予了构建新型信任关系的核心使命。

具体而言，平台通过将服务流程透明化、标准化——例如建立服务体验实时评分体系——让每一次服务交付都成为信任积累的触点。正如企业高管在访谈中所言：“我们是从‘人驱动流程’转向‘流程驱动人，数据赋能人’。”

到2024年，平台系统稳定性达97%，并衍生出AI同行审稿、期刊智能匹配等创新功能，服务模式完成了从“资源整合”到“价值创造”的跨越，接连获得国际权威组织认可。在这一阶段，艾思科蓝构建的已不仅是一个工具平台，而是一个以可信赖服务为核心、能够持续积累用户信任的科研服务生态。

近年来，依托自有AI技术与海量科研数据资源，科奥股份推出“全过程学术会议SaaS系统”“期刊大数据智能匹配系统”“AiReviewer智能审稿人平台”等一系列创新产品，拥有百余项知识产权，逐步发展成为行业内的领军企业。

新阶段：打造智能服务生态

2025年，以大模型为代表的生成式AI迎来爆发期，为科研服务行业带来新的变局。行业竞争焦点正从“工具功能”转向“AI与科研场景的深度融合能力”。

艾思科蓝升级了“AI for Science”的服务理念，推出“AI科研工作台”，将AI能力与科研场景深度融合，集成选题、文献检索、实验设计、数据分析、论文写作等功能模块，形成覆盖科研工作全流程的智能增强系统，实现AI驱动下的科研提效与体验升级。

AI的深度应用也带来了组织层面的新课题：人机如何协同？功能边界如何划定？为此，艾思科蓝展开了一系列结构性布局：成立由院士及领域专家领衔的学术委员会，与南方科技大学、成都信息工程大学等高校共建校企联合实验室，以产学研协同推动AI技术的落地验证与持续优化。

与此同时，团队通过“AI技术检查+人工复核”的双轨机制，在真实业务场景中探索人机协作模式——AI承担标准化、高频次的“学术诚信技术检查”任务，人工专家聚焦非标需求响应与专业评审。该模式的核心理念在于：AI的价值不在于替代人，而在于释放人的精力，让科研工作者和服务团队都能聚焦于更高价值的创造性工作。

当前，智能化转型的成效已直观体现在市场表现中。截至目前，艾思科蓝平台已累计支持国际学术会议超5600场，服务科研用户突破300万人次，合作全球高校与机构超3000所，活跃合作专家超5万名。2025年以来，艾思科蓝与马来西亚理工大学、西班牙萨拉曼卡大学达成战略合作，并设立“马来西亚运营中心”和“欧洲运营中心”，积极探索国际科研合作，推动中国智能科研服务经验走向世界。

“数智化的终点，从来不是某个技术平台本身，而是一个更具创造力、更可持续的价值共生网络。”研究人员指出，从信息化到数字化，再到智能化——艾思科蓝的十年路径，折射出中国科研服务行业从“效率提升”到“体验优化”再到“生态赋能”的进化逻辑。