需要把 AI 用进日常研究流程，但缺少工程与工具支持。
需要可复现、可追溯的分析与知识沉淀方式。
需要快速整理证据、评估技术路线、提高研发决策效率。
这些问题我们在实际合作中反复遇到，也是上面服务范围要解决的对象。
文献增长速度超过人工精读的能力，关键结论容易被淹没。
实验周期长、资源消耗大，仅靠经验判断路线的代价越来越高。
实验记录、仪器产出与公共数据库彼此割裂，数据价值难以复用。
跨学科团队缺少统一的工作流与知识沉淀载体，经验难以传递。
每一项服务按「任务 → 帮助 → 交付物」组织。下面是当前可以承接的服务范围与对应交付物。
围绕你的研究问题检索与筛选文献，抽取关键结论与证据强度，并标注来源。
证据摘要、文献对照表、带来源的研究资料
把候选方案放在同一组标准下比较，梳理技术路线、验证重点与可能的取舍。
方案比较表、技术路线梳理、验证重点清单
清洗与整合多源数据，做统计与建模分析，适用时提供可复现的分析脚本。
分析报告、图表，以及适用情况下的可复现脚本
把文献、实验记录与结论组织成可检索的知识库，或搭建可演示的工作流。
科研知识库或可演示的工作流
以上为当前可承接的服务范围。能否承接取决于问题本身，我们会在沟通后明确告知；不承诺论文发表、实验成功或其他无法保证的结果。
你先说明研究问题、当前进度与卡点。我们判断是否适合，以及需要补充哪些材料。
一起确认要做的事、交付内容、时间与费用。范围写清楚再开始，避免中途反复。
按约定推进并保持同步；遇到与预期不一致的地方及时沟通调整。
交付约定的成果物，并说明依据、局限与使用方式，方便你接续推进研究。
合作以书面明确的范围与交付物为准，数据保密与使用边界在开始前约定。
下面的方向是我们目前接触较多的领域。研究方向不在其中也可以来聊，我们以能否解决具体问题为准。
组学数据的整理与分析，通路推演与实验方案梳理。
靶点调研、候选分子评估的证据整理与研发知识管理。
配方筛选与性能预测中的数据处理和文献比对。
为跨团队协作提供统一的数据与知识整理方式。
服务不只是给人力和流程。下面是我们自研的科研工具底座，用于提升文献处理、方案推演与数据分析的效率。
统一承载模型、数据与智能体的数字化底座，让服务过程可追溯、结果可复现。
集成国内外主流大模型及领域调优模型，按任务自动选择合适的模型。
从研究目标出发生成候选方案，梳理参数与验证重点，并校验可行性。
打通多源异构数据，完成清洗、建模与可视化，保留分析过程记录。
面向文献综述、证据抽取、数据分析等具体任务的可复用智能体。
我们把这些工具串成一条流水线，覆盖从文献到结论的主要环节。它描述的是工具如何工作，实际服务范围以上面的交付物为准。
流水线仅供参考，不代表对论文发表或实验结果的任何承诺。
重庆铸衍科技有限公司是一家面向科研团队的 AI 工具与技术服务团队。我们既做工具，也直接参与具体研究工作。
「铸」，是锻造可靠工具的工程精神。我们把大模型与工作流做成稳定、可信、经得起重复使用的工具，而不是一次性的演示。
「衍」，是知识与可能性生生不息的繁衍。数据与假设在工具中持续演化出新的实验与结论，让每一项研究不断生长。
铸科研之器， 衍万物之智。Tools for Scientific Research, Wisdom from All Things
铸衍科技相信，AI 不是替代科学家，而是放大每一位研究者的创造力——让重复劳动交给机器，让真正的思考回归人类。