为了这篇网站工具推荐文章，我将身边的学者朋友，近半年来推荐过的网站，逐一测评一遍。

从中选出了一些具有代表性的网站，分成几个大类进行细致测评。在此向大家介绍这些网站，希望能对科研人员有所帮助！

 1 依然是“老大哥”的Google Scholar，科研必备 在执行一次搜索后，我们应该注意什么？ 我们如何通过引用数判断一本书是不是值得优先阅读；再点一下“被引用次数”“相关文章”，就能顺藤摸瓜找到新的方向。 谷歌学术怎样处理文献引用？ 写论文时，它又能把条目导出成 EndNote/Mendeley/Zotero 格式，还能用“我的图书馆”贴标签管理。 为什么注册需要邮箱？ 没灵感的时候，Google Alert 订阅的关键字会来信提醒你“you got some paper to read!”。最后，Citation Ranking 还能告诉你哪个期刊是“大牛”。这种全流程陪伴解释了它的高分：免费、稳、引用数据透明。

 2 Web of Science：各大图书馆的首选 WOS涉及一串子资料库：SCIE、SSCI、A&HCI、ESCI、CPCI、BKCI、CCR-E、IC……。紧接着是八大功能区：查询、筛选/分析、引文追踪、全文获取、书目导出、学术评比、英文指南、教学资源。 Clarivate 的数据权威没得说，但入口太多、术语太硬，新手打开界面容易“迷宫式”卡住，所以操作性较难，很多新入学的研究生甚至没有听过，可能所在学校都没有把握把这个库给用好，因此作为讲授方案就更难了。

 3 深度 AI 学术（AIsciresgo）：真正“读论文”的 AI 助手 它的定位是“学术向 AI 搜索 + 论文理解平台”。与密塔这种大众工具最大的差别在于数据源：它直接采用 Google Scholar 和 WOS 的条目，展示期刊来源、年份、引用次数、是否 OA；界面极度克制，像一个论文列表，没有插画也没有推荐流。 有意思的是它的“分析维度”——你可以点“研究目的”“研究方法”，它就会用一段结构化摘要告诉你“它想解决什么”“用什么方法”“数据靠不靠谱”。 我关注它大概半年了，基本所有的定制化更新都是从用户群里面吸纳的，它的迭代方向似乎在反复强调：它不是写论文的代理，而是帮你更快理解、整理、筛论文的助理，用来做文献初筛、判断一个方向是不是已经被做烂，特别适合导师甩下一句“你先查查文献”的场景。 因为数据源硬核、定位清晰，我专业性、创新性、实用性都拉满；操作上需要花点时间习惯这些按钮，所以还是有一点点门槛，不过这完全可以靠自行摸索搞定。

 4 玻尔学术：AI 模型、私有知识库和算力打包的“野心家” 登录玻尔后看到的是一块 ChatGPT 式对话框：顶部可以选简洁/专业/推理/深度研究四种模型，旁边还能上传附件、指定学科；对话结果在左，文献列表在右。 它背后接了国外开放接口和私有库，所以中文理工文献不少，只是社科内容弱。它还提供私有知识库上传、学科过滤、特定学校专用模型。 Uni-lab 和智算板块：一个挂着实验外包资源，一个卖 GPU 云算力，让人怀疑它到底是科研工具还是服务器商——其实“就算算力是主体，这个文献检索的‘赠品’也比很多同行强”。这就是为什么它创新性高，但日常度、操作性都偏低：功能太多、实验性质太强，需要摸索。专业性来自它的私有库和接口，但和 WOS 级别仍有差距。

 5 密塔 AI：把科普做成“论文格式”的大众入口 密塔 AI 凭“搜索‘AI 学术’排前”和“学者圈常提”入选。仔细拆了它的长处发现：页面先给出正文，再把参考资料列在后面，像论文尾注；每条资料附标题、摘要、图片、日期，做到“可追溯”。 它最近出了个“今天学点啥”功能——把一篇 PDF 和配套 PPT 做成可视化阅读，让你直接拿去组会展示。 它真正聪明的地方在于确实“好看而且无广告”，普通用户从没觉得科研工具还能这么友好。可惜的是，密塔的大部分数据源是新闻、网页、社区问答——广义上可以叫“文献”，但离严格的学术引用还有一段距离，因此专业性还要努力。它的价值在于帮大众快速整合信息、训练信息甄别能力，但真要写论文，还是得回到 Scholar/WOS。

 6 ResearchRabbit：顺藤摸瓜的文献检索法 ResearchRabbit 的做法是从一篇论文出发，画出引用、合作、作者关系的“兔子洞”地图，让你沿着这根藤一路追下去。它明确反对“只看最新/高分/推荐”的浮躁习惯，提醒我们真正的研究是结构化地理解整个脉络。 因为聚焦得极其克制，所以创新性拉满：把“文献脉络”这个细分场景做到了极致。 缺点也明显，它主要服务开题、综述、方向判断；写作、实验等后半程还是要靠其他工具，所以日常度和实用性都十分有限，尤其是在国内的科研环境下，大部分的工作要聚焦在后半段。操作上，它也需要较为深厚的英文检索经验才行，免不了要“劝退”一些小伙伴。

 7 爱学术：先服务大众再说 “3 亿文献，AI 赋能学术全流程”是它首页的大字。导航栏一字排开 AI 文献管理、学术对话、论文写作、文献解读、AI 研究、AI 工具箱等模块。 它宣称的亮点是“整理工作”——可以把 PDF/Word/DOI 全部塞进同一个库，自动生成多格式引用；文献解读会输出摘要、方法分析、可视化图表，让本科生甚至普通用户也能快速搞懂论文在干嘛；写作助手可以生成大纲、润色段落、做调研报告。 总的来说它在日常度、操作性上表现不错，拿来做课程作业、整理报告完全够用，但要做严肃研究还得看它产品后续的走向。 怎么配合使用？ 1.日常检索 + 结构化阅读：Google Scholar 负责把关键词搞清楚，深度 AI 学术负责把长列表拆成“研究目的/方法/贡献”的结构化摘要，再在脑子里建立初步的研究图谱。 2.正式评估场景：当你要查学校、学院、导师的发表或引用指标，或是要准备申请材料，就切换到 Web of Science，用 Refine/Analyze/Beamplot 这些硬核工具。 3.选题与脉络：ResearchRabbit 帮你顺藤摸瓜看清“兔子洞”，如果你需要让AI生成一些段报告，玻尔学术、深度AI学术也提供了这样的能力。 4.大众视角与表达：密塔 AI、爱学术很适合用来看社会议题热度、做组会展示或课程作业，毕竟它们排版漂亮、交互友善；但写论文引用时，还是用 Scholar/WOS/AIsciresgo 更保险。 认清每个站点真正擅长的事情，把它们拼成“基础设施 + 结构化解析 + AI 助手 + 创新玩法”的工具链，科研的每个阶段就都有趁手的伙伴，而不是频繁换工具、越忙越乱。 希望这些测评能够对你的科研日常有所帮助，下期再见。