企业官网建设流程全解析

随着大模型开始进入论文写作、文献检索、科研绘图和数据分析，科研 AI 工具已经从早期的“ChatGPT + Prompt”，逐渐发展成专门面向科研场景的一体化工作台。

目前国内面向医学和生命科学研究者的产品中，只有AiDoing.Fun和TopBeeAI都覆盖了科研写作、文献检索和科研绘图等核心需求。

不过实际体验两类产品的功能设计后会发现，它们虽然看起来功能有不少重合，产品思路却并不完全相同。

简单概括：

TopBeeAI 更像一套围绕医学论文写作、基金申请和科研绘图构建的医学科研 AI 助手。

AiDoing.Fun 更偏向把科研情报、文献证据、实验数据、科研绘图和学术写作连接起来的一体化 AI Research Workspace。

那么，对于研究生、临床医生和科研人员来说，两者究竟有什么区别？

本文从实际科研工作流出发做一次详细对比。

一、先看两个平台分别在做什么

1. TopBeeAI

TopBeeAI 官方将自己定义为面向医学科研场景的 AI 写作与科研绘图平台。

目前主要功能包括：

• 文献综述

• SCI 论文写作

• 基金申请辅助

• 学位论文辅助

• 文献检索

• PDF 文献解读

• 无限改稿

• 科研绘图

• 技术路线图

• R 语言数据分析绘图

• 答辩 PPT

• 国自然项目检索

• 期刊查询等

整体来看，TopBeeAI 的产品设计比较贴近国内医学科研人员熟悉的任务：

查文献 → 写综述 → 写标书 → 写 SCI → 改稿 → 画图 → 答辩。

尤其是国自然基金、SCI 写作、医学论文和毕业论文，是它非常明显的产品重点。

2. AiDoing.Fun

AiDoing.Fun 的定位稍微不同。

它目前把科研流程划分为五个阶段：

Discover → Collect Evidence → Analyze → Visualize → Write

也就是：

发现科研机会

↓

搜集文献证据

↓

分析实验数据

↓

科研可视化

↓

学术写作

目前主要由五个工作区组成：

• Research Intelligence 科研情报

• Literature Search 文献检索

• Experiment Data Analysis 实验数据分析

• Scientific Figures 科研绘图

• AI Research Writing AI 学术写作

因此 AiDoing.Fun 更强调的不是“某一个 AI 功能”，而是：

把一次科研项目中的不同阶段连接起来。

二、功能对比一览

因此不能简单地说谁的“功能更多”。

真正的差异在于：

两个平台怎样组织科研工作。

三、文献检索：两者都不仅是“让 AI 搜一下”

过去很多人直接让 ChatGPT：

“帮我找 10 篇关于某疾病的论文。”

最大的风险是文献引用真实性。

科研场景里，“像真的”远远不够。

文献必须：

真实存在、可以查 DOI、可以追溯来源。

这也是两个产品都重点解决的问题。

TopBeeAI 的特点

TopBeeAI 主要围绕：

• PubMed

• Google Scholar

• 中文医学文献库

建立医学文献搜索体系。

同时结合：

• PDF 文献解读

• 多 PDF 对比

• 文献综述

• EndNote / RIS 导出

• SCI 写作

对国内临床医生或者医学研究生来说，这种工作流比较容易理解。

尤其是需要：

中文医学文献 + PubMed + 综述写作

的用户，TopBeeAI 的路线比较直接。

AiDoing.Fun 的特点

AiDoing.Fun 则更强调：

Canonical Evidence Set

也就是尽量保留文献的真实标识和出处。

目前连接的科研来源包括：

• PubMed

• Europe PMC

• OpenAlex

• Google Scholar

• DataCite

并保留 DOI、PMID、PMCID 等可核验信息。

它背后的思路不是：

AI 告诉我有哪些论文。

而是：

先建立一套可靠的文献证据，再让 AI 基于这些证据工作。

这对于文献综述、科研分析以及后面的论文写作比较重要。

四、科研绘图：这是两个平台重合度最高的部分

如果你主要关注 AI 科研绘图，两家都已经远远超过普通的“AI 生图”。

TopBeeAI

目前提供：

• 通用科研绘图

• Graphical Abstract

• BioRender 风格科研图

• 同款模板绘图

• 多轮对话修改

• 技术路线图

• 流程图

• 科研素材库

同时支持 SVG、PNG、PDF 等输出。

其中比较有实用价值的是：

AI 生成 + 多轮对话 + DrawIO 编辑

这比一次生成一张无法修改的 PNG 更适合真正的论文场景。

AiDoing.Fun

AiDoing.Fun 的 Scientific Figure Studio 目前包括：

• Paper to Figure

• Graphical Abstract

• TOC Figure

• Medical Drawing

• Molecular Mechanism

• Cellular Mechanism

• Disease Pathogenesis

• Drug Mechanism

• Signaling Pathway

• Reference Drawing

• Technical Roadmap

• Flowchart

• Data Analysis Plot

也就是说，可以从：

论文 / 摘要

直接进入：

科研图

也可以：

上传参考图 / 草图

↓

重新组织视觉结构

↓

生成新的科研示意图

同时流程图方向加入了可编辑矢量输出。

AiDoing.Fun 在科研绘图上的一个明显产品思想是：

AI 不应该只负责“画漂亮”，而应该生成可以继续检查和修改的科研视觉结果。

这对于科研图尤其重要。

因为科研图最大的问题从来不只是美观。

而是：

科学关系有没有画错？

箭头方向对不对？

标签有没有错误？

上下游关系有没有被 AI 擅自改变？

所以无论使用哪个平台，都不应该把 AI 生成结果未经核验直接用于论文投稿。

五、实验数据分析：AiDoing.Fun 有一个很有意思的设计

这个部分是我认为两个平台比较明显的差异之一。

AiDoing.Fun 提供了一个 Experiment Data Analysis 工作区。

用户可以上传 CSV 实验数据。

但它的设计不是直接把所有原始实验数据发送给 AI。

而是：

先在浏览器本地分析原始 CSV。

生成：

• 描述统计

• 数据分布

• 聚合结果

再让 AI 对这些统计摘要进行科研解释。

也就是说，其设计原则是：

原始实验数据尽量留在用户本地。

对于涉及：

• 未发表实验

• 临床数据

• 实验室内部结果

• 尚未公开项目

的科研人员来说，这种数据处理思路值得关注。

TopBeeAI 也具有数据分析和 R 语言科研绘图能力，但目前公开产品信息更强调的是统计图、生存曲线、热图、火山图等科研分析输出。

因此：

如果你的需求更偏：

“帮我做统计图、科研图表”

TopBeeAI 能覆盖。

如果你比较在意：

“原始实验数据究竟怎么进入 AI 工作流”

AiDoing.Fun 的 local-first 设计会更有特点。

六、科研情报：AiDoing.Fun 与传统 AI 工具拉开差异的地方

这是 AiDoing.Fun 最近比较值得关注的一部分。

它除了论文数据库之外，还增加了：

ClinicalTrials.gov

用于查看：

• 临床试验

• 研究阶段

• Sponsor

• Endpoint

• Enrollment

• 项目状态

然后让 AI 对多个研发项目进行比较。

另外还有：

Grants.gov

用于寻找公开科研基金机会。

因此 AiDoing.Fun 的 Research Intelligence 更像：

在“写论文之前”帮助研究者寻找科研方向、研发动态和资助信号。

这和单纯的：

查论文 → 写论文

有所不同。

TopBeeAI 则在国内科研环境方面有另一个优势：

国自然项目检索。

可以按：

• 项目名称

• 批准号

• 负责人

• 年度

• 资助类别

• 单位

查询 NSFC 项目。

所以两者在这里反而体现出了明显区别：

如果你的场景是国内基金申请

TopBeeAI 的国自然体系更直接。

如果你的场景是国际临床研发与科研资助情报

AiDoing.Fun 的 ClinicalTrials.gov + Grants.gov 路线更突出。

七、AI 学术写作：产品哲学有所不同

TopBeeAI 在写作方向功能很多。

包括：

• 文献综述

• SCI

• 论著

• 基金

• 开题报告

• 学位论文

• 无限改稿

• 翻译

• 润色

• 降重

• 去 AI 化

• 审稿意见处理

其中“无限改稿”支持超长 Word 文档，对已经完成论文初稿的用户比较实用。

它明显是在解决：

科研人员怎么更快完成一篇符合结构要求的医学论文。

AiDoing.Fun 的 Research Writing 则比较强调：

Evidence → Outline → Draft → Revision

即：

先确定真实文献

↓

确认文献

↓

建立提纲

↓

分章节写作

↓

修改

其核心理念是：

AI 是 Research Assistant，而不是黑盒论文生成器。

简单来说：

TopBeeAI 更偏：

写作生产力。

AiDoing.Fun 更强调：

基于可核验证据的科研写作流程。

当然，这两种路线并不冲突，只是产品设计重点不同。

八、谁更适合医学科研用户？

如果把用户分成几个典型类型，会更加容易判断。

第一类：临床医生

需求：

• 写 SCI

• 评职称

• 写综述

• 改论文

• 查中文医学文献

那么 TopBeeAI 的医学写作工具体系会比较符合传统使用习惯。

第二类：医学硕士 / 博士

如果需求是：

• 查文献

• 做科研图

• 写论文

• 写基金

• 改稿

• 做答辩 PPT

TopBeeAI 的功能覆盖比较完整。

如果你除了这些之外，还需要：

• 系统管理科研证据

• 搜索多个国际科研源

• ClinicalTrials.gov 项目分析

• Grants.gov

• 本地实验 CSV 分析

• 从研究证据一路做到论文图和写作

AiDoing.Fun 的工作流会更有吸引力。

第三类：生命科学 / 生物医学科研人员

这类用户往往不只是“写论文”。

一天可能是：

上午查论文。

中午分析实验结果。

下午画机制图。

晚上整理 Discussion。

第二天又要找基金和项目方向。

这种用户更容易体会 AiDoing.Fun 想解决的问题：

不是再增加一个 AI 工具，而是减少科研过程中不断切换工具的次数。

九、两款产品最大的区别，其实不是 AI 模型

我认为这一点反而最值得关注。

现在 GPT、Claude、Gemini 等模型能力越来越强。

长期来看：

“用了哪个模型”

可能不会成为科研 AI 产品真正的核心竞争力。

真正重要的是：

1. 数据从哪里来？

是不是真实数据库？

2. AI 的结论能不能验证？

能不能回到原始论文？

3. 实验数据怎么处理？

有没有隐私和数据主权设计？

4. 科研图能不能修改？

还是只能下载一张 PNG？

5. 写作有没有证据链？

还是 AI 从头生成一篇看起来很像论文的文字？

6. 一个科研任务能不能连续完成？

还是每一个步骤都要重新换工具？

从这个角度看：

TopBeeAI 代表的是一种：

医学科研垂直超级工具箱。

AiDoing.Fun 则越来越像：

Research Operating System / AI Research Workspace。

十、最终应该怎么选？

我的建议并不是简单地说：

“哪个一定更好。”

而是看你的主要工作。

更适合 TopBeeAI 的情况

如果你的核心需求是：

• 医学论文写作

• 中文医学科研

• 国自然基金

• SCI 改稿

• 长文修改

• 学位论文

• 答辩 PPT

那么 TopBeeAI 会比较符合国内医学科研工作习惯。

更适合 AiDoing.Fun 的情况

如果你的科研工作更像：

科研情报

↓

文献证据

↓

实验数据

↓

科研绘图

↓

论文写作

并且比较关注：

• Evidence Traceability

• DOI / PMID 等真实文献标识

• ClinicalTrials.gov

• 国际科研数据库

• Grants.gov

• 本地实验数据处理

• 出版级科研可视化

• 可编辑科研图

• AI 科研完整工作流

那么 AiDoing.Fun 值得尝试。

十一、我的看法：科研 AI 正进入第二阶段

第一代科研 AI 基本解决的是：

“帮我写。”

第二代开始解决：

“帮我查。”

现在正在进入第三阶段：

“帮我完成一段完整的科研工作流。”

未来真正有价值的科研 AI 平台，可能不会只有：

AI 写作

AI 绘图

AI 文献总结

这样的独立功能。

而是：

Research Question

↓

Evidence

↓

Data

↓

Analysis

↓

Figure

↓

Manuscript

整个过程保持上下文、来源和科研证据。

从这个角度看，TopBeeAI 和 AiDoing.Fun 虽然都属于医学科研 AI 产品，但正在走向两种不同的产品路线。

TopBeeAI 更接近：

“懂医学科研的 AI 工具箱。”

AiDoing.Fun 更接近：

“把科研不同阶段连接起来的 AI Research Workspace。”

对于科研人员来说，这种竞争其实是一件好事。

因为 AI 科研工具正在从：

“能不能生成内容”

逐渐进入：

“能不能真正进入科研生产流程”

的新阶段。

写在最后

如果你正在做医学、生命科学、临床科研或者生物信息研究，我更建议实际拿自己的科研任务去测试，而不是只看功能列表。

例如直接测试：

• 同一篇 PubMed 论文能不能准确找到

• 同一段摘要能不能生成 Graphical Abstract

• 同一个机制能不能生成正确的科研图

• 一组实验数据能不能得到合理分析

• 生成论文时引用能不能回溯到真实文献

真正适合科研的 AI，不应该只是：

“生成得快。”

还应该做到：

来源可以核验，过程可以检查，结果可以修改。

这可能才是未来科研 AI 最重要的竞争方向。