AI在科技期刊出版中的应用密集提速

       投稿端，爱思唯尔新投稿流程将作者投稿时间从88分钟压缩至33分钟。审稿端，南京水科院滕玲团队研发的引文支持度审核工具嵌入稿件处理流程。编校端，垂直AI工具的差错检出率比通用大模型高出10至20个百分点，单篇处理时间由60多分钟缩短至30多分钟。生产端，MPS等平台的XML内容加工、语义标签等已形成自动化生产线。传播端，论文信息图与数字人讲解等，已可将同一篇论文转译为适配不同平台的产品。决策端，选题策划、作者发现、运营监控已实现实时数据看板......AI应用不再仅仅停留于润色和翻译，而是进入投稿受理、技术审查、审稿匹配、编校生产和运营决策的核心环节。AI深度“进场”，不是多装几款工具，而是把分散的办刊任务改造成数据可调用、规则可执行、结果可追踪的工作流。

      “新技术、新工具进入编辑部，最终要看它能不能解决具体问题。”南京农业大学科学研究院院长周国栋提出，“编辑关心的是工具能否提高效率、帮助识别风险，是否能让编辑把更多时间留给选题策划、学术判断和作者服务。”

       广东工业大学期刊中心编辑孟晓燕有着同样的观察。她将采编系统、期刊网站、微信公众号和数据库中积累的信息视为一座未被充分利用的富矿：“期刊并不是没有数据，而是缺乏可以直接支持办刊决策的数据组织方式与分析能力。这些数据彼此分散，没有形成连续的决策链。AI可以将其汇集为期刊画像，用于跟踪学科热点、稿源结构、作者网络、审稿周期、内容传播和指标变化。”

       这些观点勾勒出一条正在成形的行业路径：AI应用正从编辑个人的零散尝试，转向编辑部层面的流程改造；从替人完成某个动作，转向连接稿件、数据、知识库和业务系统。科技期刊的智能化，开始进入需要重新组织生产方式的阶段。

AI究竟如何深度融入科技期刊的核心业务流程，又将把期刊出版带向何方？

       7月25日至26日，中国科技期刊卓越行动计划高水平办刊人才培育项目——“新技术、新工具赋能科技期刊发展青编荟”活动在苏州举行。活动由中国科技期刊卓越行动计划办公室主办，南京农业大学承办，苏州市科学技术协会、苏州协同开放科学研究中心等单位协办。苏州市科协党组书记杨帆、副主席庞振，南京农业大学科学研究院院长周国栋出席开幕环节。来自爱思唯尔、威立、MPS、腾讯云、中图集团等中外头部出版与技术机构、龙头服务商，以及130个单位的参会代表结合工具测评和业务实践，讨论AI如何真正进入科技期刊办刊现场。

       中国科学技术协会科学技术创新部原部长刘兴平在题为“加快世界一流科技期刊建设新步伐”的报告中，提出“五个刻不容缓”：期刊增量扩容刻不容缓、集群平台一体化建设刻不容缓、科研诚信建设刻不容缓、深化科技评价改革刻不容缓、培养新型人才刻不容缓。早在2019年，我国就发布《关于深化改革培育世界一流科技期刊的意见》，明确提出到2035年科技期刊综合实力跃居世界第一方阵。中国科技期刊卓越行动计划连续实施，从高水平办刊人才培育到数字化平台建设持续投入，在政策推力与办刊需求的合力之下，行业已从“是否使用AI”转向“能否把AI变成稳定、可复用的办刊能力”实践。

从辅助工具到办刊主流程

      AI打入期刊业务的第一个突破口是解决规则性工作。

      中国科学院科技战略咨询研究院《中国科学院院刊》编辑张帆将编辑工作分为两类，一类能够写成规则并反复执行，另一类则依赖专业积累和编辑判断。“AI首先深入的是前一类。”她指出，邮件和表格处理、稿件完整性检查、格式核验、数据比对、参考文献著录、图表编号、元数据提取，都可以拆成步骤后进行批量处理。对编辑部而言，这意味着同类任务不必再逐篇从头处理，成熟经验可以沉淀为流程。

质量控制：追问内容是否可信

       AI进入主流程后，最先发生实质变化的环节之一是质量控制。

       南京水利科学院滕玲一针见血地指出：“形式合规不等于内容忠实。”其团队研发的参考文献引文支持度审核工具，可以识别夸大弱化、断章取义、主题偏离、无中生有和引用矛盾等问题，审查对象由“这篇文献有没有”转向“这篇文献是否真的支持这句话”。

       苏州协同开放科学研究中心理事长王国胜将图片检测工具的作用概括为：“帮助我们高效率识别图片之间的重复区域。”他展示的figcheck工具能够直接呈现图片异常位置，使肉眼逐图审查变成可定位、可批量处理的自动化任务。

       传播入口变了，运营方式也要变

       内容传播端正经历两种变化。

       一是内容形态增多。南京农业大学信息管理学院副教授沈军威展示了论文信息图、摘要配图、数字人讲解、短视频和微课等的制作方法；南京理工大学《国际机械系统动力学学报（英文）》编辑部主任张彤则将AI用于封面设计探索、构图比较和色彩方案迭代。同一篇论文可以被转译为图像、视频、声音等多种产品，适配不同平台的阅读习惯。

       另一种变化更值得期刊关注：读者寻找学术内容的入口正在发生改变。威立中国学术事务负责人毛慧贞指出，学术传播正从传统搜索引擎走向AI搜索入口。读者可能先向AI助手提问，再由AI检索和组织学术内容。“结构化全文、可靠元数据、语义标注、原文链接和可验证引文，将影响一篇论文能否被机器找到、理解并纳入回答。”国际出版机构已经开始建设面向这一入口的可信内容层，期刊提供的不再只有网页上的文章，还包括能够被智能系统检索和调用的知识服务。

推力已经形成，但编辑判断力更宝贵

       为什么AI在这一两年间加速“进场”？从上述讨论看，答案正在浮现：通用模型能力快速迭代、国际出版机构将AI嵌入采编系统、国内办刊需求正在加速倒逼。但决定应用深度的不是模型本身，而是期刊有没有可用的数据、明确的规则和能够衔接各环节的系统。

        航天十二院杨伟光提出“AI编校智能体可夯实期刊影响力底层质量根基”的判断，指出当前期刊出版面临着三个核心瓶颈：编辑人员工作量大、难以有更多精力运营期刊；编校标准依赖个人经验，稿件规范性与一致性难以保障；高水平编校人才稀缺，长期制约出版效率与稳定质量输出。其提出的方案是依托大模型与多模态技术打造期刊专属数字员工，从源头统一出版规范、缩短出版周期，“从任务理解到规范执行，再到结果优化，是突破效率与质量稳定的有效路径”。

       智能化给科技期刊带来的，不是“AI替编辑做主”，而是“AI让编辑做得更专业”。当工具嵌入业务、经验转成规则、零散应用沉淀为机制，编辑部才能把更多时间留给真正需要人的地方，如选题判断、作者服务和科研诚信。这条路刚刚开始，但方向已经清晰。

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一审：冯晨；二审：平静波；三审：杨保华