基础研究是科技创新的源泉，包含以满足特定需求为目标的自由探索基础研究与以特定领域科技突破为目标的应用基础研究 ^[1]。近年来，伴随着科技强国战略的持续推进，我国科研事业呈现出全方位蓬勃发展态势，研发投入、人才队伍、创新成果显著提升，在少数尖端领域取得了重大突破。但受多重因素影响，我国基础研究原始创新动力与成效仍有明显欠缺，研究方向、选题、仪器、方法等对国外期刊报道热点的依赖较强，成果发布、交流、转化的平台主要倾向于国外的期刊、学术会议等，“顶刊崇拜”现象仍盛行于国内学术界，偏离了追求卓越、追求原始创新与科技自立自强的国家目标，阻碍科学研究的健康发展，基础研究“两头在外”困局仍亟待破解 ^[2-4]。

与“两头在外”困局相关的系统性研究并不多，早期的代表性作品主要集中在探讨“两头在外”困局的起因与弊害 ^{[1, 5-6]}。自《关于深化改革培育世界一流科技期刊的意见》发布以来，各级期刊主管部门纷纷出台支持科技期刊发展的举措，为我国科技期刊发展注入新动能。高水平学术平台建设与基础研究能力提升密不可分，但当前我国科技期刊的发展现状与基础研究需求之间并不匹配，越来越多的期刊研究人员开始关注“两头在外”困局。张慕华 ^[7]从科技期刊参与破解“两头在外”的必然性与必要性出发，提出科技期刊回归自主办刊有助于中国科技研究摆脱“两头在外”困境。夏丽云 ^[8]从科技期刊的政治属性、文化属性、职责内容、自身发展需要等方面提出我国科技期刊参与破解“两头在外”问题义不容辞。龚江宏等 ^[9]从《先进陶瓷》（英文）的实践经验出发，对引导高水平论文“回流”，改善“两头在外”局面进行了探讨。田瑞强等 ^[10]从科研输出端与输入端提出科技期刊参与破解“两头在外”的对策。鲁烨 ^[11]从科技期刊的角色定位出发，提出科技期刊参与破解“两头在外”问题的四维协同路径。2025年，科技部部分重点专项与国家自然科学基金项目均明确规定成果发表在国内期刊中的比例，表明国家层面对科技论文外流问题的重视 ^[12]。但面对国际出版平台长期积累的国际口碑和远超国内自建平台的资源数据量，即使我国英文科技期刊正在逐步从“借船出海”回归本土平台，其总体容量仍难以满足我国基础研究选题来源、成果产出与应用转化等需求。《中国科技期刊发展蓝皮书（2025）》显示，中文科技期刊在我国科技期刊总数中占比超过88% ^[13]，但其中有能力引领基础研究原始创新、承载基础研究优质成果、促进基础研究重大突破向关键应用领域转化的中文科技期刊极为有限。这表明破解“两头在外”困局不能仅依靠小体量的国产英文科技期刊，而更应该思考如何提升中文科技期刊与基础研究的协同性，增强中文科技期刊在破解“两头在外”困局中的参与度。

已有研究人员对部分中文科技期刊在引导高水平成果“回流”方面的成果进行了报道 ^[14-15]，但仅关注“去向”一端，不利于全面、系统地探究中文科技期刊参与破解“两头在外”困局中的使命担当、缺点局限及可行路径。大数据时代，人工智能（Artificial Intelligence，AI）对科学研究范式和期刊出版业均产生了深远的影响。在科学研究第四范式背景下，AI不仅可以融入科技期刊出版与传播的全链条，还为科技期刊深度参与科研组织提供新的契机，AI数据令旗的出现也表明我国原创学术期刊出版运行模式可有效应对“两头在外”问题 ^[16]。因此，本文尝试绘制AI赋能中文科技期刊与基础研究协同发展的生态图景，剖析AI赋能中文科技期刊参与破解“两头在外”困局的现实阻碍和实践路径，以期为我国科技期刊高质量发展提供参考。

中文科技期刊要参与破解“两头在外”困局，应明确“两头在外”的两头既包含“来源”也包含“去向”^[14]，厘清中文科技期刊在哪些方面能够对基础研究的“来源”和“去向”提供支撑。“来源”既包括研究方向、议题设置、研究决策，也包括研究方法和研究设备；“去向”则主要涉及成果的发布与交流 ^[1]。中文科技期刊作为学术成果出版传播的载体，其内容质量和社会服务能力对应着基础研究人员是否能够从中获取足够的“来源”，而其学术影响力、学界认可度和国际传播力则是基础研究人员是否会选择其作为“去向”的重要指标。

AI技术能够凭借算法算力、模型构建、大数据资源调用等方面的优势，赋能中文科技期刊内容质量、社会服务能力和学术话语权的提升，促进期刊出版与服务全流程与基础研究深度融合，协同发展，形成良性互动的生态循环，如图 1所示。在科学研究第四范式背景下，科研人员获取研究选题的方式将逐渐由依赖机构斥巨资订阅内容庞杂、质量参差的国际数据库，转向廉价亲民、随手可用的AI大模型。凭借AI技术赋能后的智能化审稿编校与内容规范强化，以及数据驱动的知识服务与跨语种传播等，中文科技期刊不仅能够及时准确地出版、传播基础研究成果，重塑科技期刊编辑人员能力，以更加吸引用户眼球的图文、视频、动画等富媒体形式为科研人员和相关企业搭建交流合作的平台，推动基础研究的持续深入，促进研究成果的转化；还有望破除语种壁垒和“顶刊崇拜”，从海量科研数据中挖掘出原始创新的灵感，并寻找到最具潜力和完成能力的研究人员，保障基础研究成果的学术引领性和高完成度 ^[16]，从而加强中文科技期刊与学术共同体的联系，加快推动期刊评价与科研评价的协同改革，进一步优化期刊资源配置与出版生态，促进中国特色科研与期刊评价标准构建。基础研究优质成果不仅为中文科技期刊提供高质量稿源，提升期刊的内容质量，同时也为AI技术理论与应用的创新提供肥沃的土壤。随着中文科技期刊学术话语权的不断提升，AI技术在科技期刊行业的应用将迎来更广阔的发展空间，而技术的迭代又能够为科技期刊行业和基础研究带来更强大的赋能。在此种良性循环下，中文科技期刊作为“平台组织者”，AI作为“技术辅助者”，为基础研究这一“内容实施者”的“两头”提供持续、高效的支撑，中文科技期刊凭借其立足中国国情的办刊定位，将引导更多的本土学者为回应中国问题、反映中国特色的基础研究和原始创新贡献力量。

尽管AI为中文科技期刊参与破解“两头在外”困局描绘了应然愿景，提供了破局思路，但愿景与现实仍存在巨大的“兑现鸿沟”。目前，AI的介入改变了学术期刊出版生态，但AI在赋能期刊的过程中也会带来风险与挑战。

AI大模型的“燃料”是高质量和成规模的数据，高质量的学术论文数据已逐渐成为数智时代科技期刊的重要“资产”。而中文科技期刊主办单位的数字化转型普遍相对滞后，数据存储、标准化及历史文献回溯等对第三方平台的依赖程度较高，自身可利用数据基础薄弱，历史文献数据标准化和可直接检索性存在问题，且并非所有中文科技期刊的出版流程都实现了全链条数字一体化，导致数据割裂，难以快速、直接萃取 ^[17]。近年来，大量的中文科技期刊启用HTML/XML一体化排版，耗费人力、财力进行论文内容的数据初始化，部分地域特色较强的领域如农林领域，其高质量论文在国内主流学术搜索引擎如百度学术中取得了一定的传播效果 ^[18]，但受数据展示平台的限制，其在国外学术圈的能见度难以匹配国际学术交流需要 ^[19]。在AI融入全球出版生态的当下，约翰威立、泰勒-弗朗西斯等大型国际出版集团已将大量的科技期刊论文数据用于AI大模型训练，这意味着AI技术对科技期刊学术数据的要求已上升到向量库构建的层面，而中文科技期刊的数据质量尚难以满足需求，亟待提升。此外，涉及具有本土特色的中文科技期刊的学术内容时，如中医药论文，AI工具常因“营养不良”而出现性能锐减，得到的结论较为片面，缺乏深度和广度，难以支撑知识的深度挖掘。

现有的通用性AI算法并非为学术出版的特殊场景量身定制，存在显著的适配性差距。科技期刊语言严谨、逻辑复杂、图表公式密集，通用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）模型在处理科技论文时，在语义深度理解、学术诚信鉴别以及跨模态内容解析上能力有限。科技论文的创新性评判和学术价值的评估高度依赖专家的领域知识和隐性经验，而AI大模型的优化依赖大型语料库，其算法多为“相关性”分析，难以触及“因果性”与“创新性”这一深层次学术评价内核，易陷入“技工巧却无哲思”的窘境。

AI技术的应用潜藏着多维度的安全与伦理风险，包括隐私外泄、学术伦理、技术依赖、版权归属等问题，需予以严格规范和有效监管。首先，稿件内容、审稿人信息、作者数据等敏感信息，在采集、处理与存储过程中面临严峻的安全威胁。其次，算法“黑箱”特性导致决策过程不透明，可能固化甚至放大现有学术偏见，引发关于学术公平的信任危机，尤其是AI技术在同行评议中的应用，这也是多家期刊与科研资助机构禁止评审人员使用AIGC工具的重要原因 ^[20]。由AI生成的“幻觉”内容，难以察觉的学术不端行为，语料不足、不科学等问题，都可能造成学术污染，侵蚀科学研究和科技期刊的公信力。此外，编辑和作者过度依赖算法可能会导致多种期刊在内容生产和筛选中追逐同一热点，从而造成内容同质化问题 ^[21]。

作为平台组织者，在破解“两头在外”困局上，中文科技期刊应承担起学术成果鉴别、留存、传播与学术生态自主构建的核心角色，但当前受“动力不足”与能力局限双重制约，中文科技期刊的参与度和协同效能均有待提高。

不可否认的是，中文科技期刊的自身能力存在局限性，“核心支撑”较为薄弱，即便有参与破解“两头在外”困局的意愿，也难以有效承载国内优质成果，并引发国际学术关注，存在明显的“能力短板”。一方面，目前大多数国内中文科技期刊既无法与国际顶尖期刊争夺全球优质稿源，也难以吸引国外科研人员关注，导致学术传播的“内向循环”的窘境；另一方面，相较于国际期刊来说，国内中文科技期刊的办刊机制与服务能力滞后，部分期刊仍存在审稿周期长、流程不透明、编辑团队专业素养不足等问题，难以满足科研人员对成果迅速占领学术高地且传播和影响范围较广的需求 ^[20]。

尽管目前国内中文科技期刊正在通过AI赋能进行个性化推送等服务，但是相较国际期刊成熟的数字化出版平台、开放获取（OA）运营模式，以及精准化推送等服务，中文科技期刊仍存在较为明显的差距。此外，国内大量期刊存在“同质化”办刊现象，以中医药领域为例，国内中医药学术期刊有148种，占国内医学期刊总数的1/7，涵盖中医药基础与临床近30个学科或专科 ^[22]。此外，近年来交叉学科研究成果的发表与传播需求增长迅速，但传统出版模式下受跨学科审稿、栏目设置、受众群体等因素的影响，中文科技期刊的交叉学科研究成果出版受限，难以形成差异化的学术品牌 ^[23]。

研发者与使用者协同断层也是导致中文科技期刊参与能力不足的原因之一。一方面，近年来各类AI工具和AI大模型呈爆发式增长，这些工具逐渐为科技期刊编辑所知、所用。但大量的中文科技期刊以单刊模式运营，人员和经费相对紧缺，极少有中文科技期刊有能力花费大量的人力与财力，从海量的技术工具中筛选出“性价比”最高的AI技术与工具组合。中文科技期刊编辑团队普遍较为稳定，编辑团队在传统纸刊运营方面积累了丰富的经验，部分编辑在学习和掌握AI技术和工具时可能存在畏难心理，影响AI技术在编辑部内部的充分运用与推广 ^[24]。另一方面，多数中文科技期刊仅聚焦成果的学术化呈现，缺乏对科研成果的应用场景解读，以及技术转化的价值分析，导致企业等使用者难以快速识别科研成果的实用价值，研发端与产业端的信息脱节，既降低了国内成果的转化效率，也削弱了中文科技期刊对产业端的吸引力。在这一点上，英文科技期刊在充分运用主题论坛、培训服务等方面的实践值得广大中文科技期刊借鉴，如iMeta注重对华人产学研领域的读者和作者群体提供培训服务，通过视频解说、图片打磨、拓展讲座、中文翻译等多种方式在科研和产业领域形成了庞大的作者和读者群体 ^[25]。

科研人员作为基础研究学术成果的产出主体，其发表成果的路径选择直接决定了中文科技期刊能否参与基础研究的“来源”与“去向”。一方面，国内职称的评价体系固化了路径依赖，多数高校、科研机构在职称评定、项目结题、人才选拔中，“顶刊崇拜”现象仍普遍存在，对中文科技期刊进行“降档降分”设置，甚至不予认可的情况也很常见，导致科研人员即便认可中文科技期刊的价值，也会优先选择国际期刊以规避职业发展的风险；另一方面，部分学者对中文科技期刊学术声誉认可度较低，这与过去很长一段时间中文科技期刊投审稿效率低、同行评议周期长、“论文买卖”与“人情稿”问题严重等因素有关。加之近十余年来，以SCI为核心的学术评价体系对我国人才培养产生了较大影响。受毕业、评奖、深造、求职门槛的影响，我国自然科学领域尤其是数理化生基础研究领域的硕、博士研究生，往往更注重在SCI期刊上抢占学术话语权，重视英文科技论文写作技能提升，但缺乏系统的中文论文写作训练，对中文论文的量和单位、标点符号、参考文献等的国家标准的了解和掌握程度不足，对中文科技期刊的了解有限，在其走上更高层次的学术舞台和职业轨道后，容易将这种对中文科技期刊的认知传递给身边的其他研究人员 ^[26-27]。

长期以来，自然科学的基础研究领域的学术话语权主要由西方主导，形成了难以突破的“马太效应”，即强者愈强、弱者愈弱的外部环境，进一步挤压了我国中文科技期刊与基础研究的生态协同空间。当前国际学术出版的审稿规则、引用统计、影响力评价如JCR、ESI等核心标准均由西方机构制定，学术标准与评价体系均为“西方中心化”，更倾向于西方科研范式与研究热点。中文科技期刊如果想进入国际评价体系，需被动适配西方标准，导致本土学科特色的学术价值难以通过自主标准传递。

除了“马太效应”的外部环境制约我国科技期刊的发展，学术成果的传播与资源分配的“虹吸效应”也加剧了“两头在外”困局的破解难度。西方顶尖期刊凭借长期积累的学术声誉与传播渠道，不仅吸引了全球优质稿源，还垄断了学术信息的核心传播路径。全球科研人员在获取学术动态时会优先依赖西方数据库，如Web of Science、Scopus等，中文科技期刊即便发表了高质量成果，但因难以进入西方主导的传播网络而经常呈现“酒香也怕巷子深”的状态，这种资源与注意力的“虹吸”，使得“基础研究—中文科技期刊—成果应用”的协同生态难以获得国际认可。

目前自然科学领域较为成熟的垂类应用的AI大模型数据主要来源于国际大型出版商的英文论文数据，因此整合中文期刊数据资源，尤其是针对中国特色学科与产业需求，利用NLP技术对论文数据进行清洗、标注，构建结构化的中文科研数据集，为AI大模型提供高质量的训练数据基础至关重要。以较具中国特色的中医药领域为例，通过整合国内中医药类高等院校及科研机构的实验数据与论文成果，可建立涵盖中医学、针灸骨伤学、推拿学、中药学等多维度信息的中文基础研究数据库，有望实现中文语境下AI辅助的中医药学科创新点与发展趋势的精准分析和挖掘，为中医药类研究的选题、成果发表与历史文献二次利用提供有力支撑。

当前，科技期刊相关AI工具种类繁多，单一工具大多侧重出版传播流程中的某一个环节，从数据反馈来看，AI工具已在一定程度上增强了中文科技期刊在国内科研群体中的影响力，推动了中文科研成果在国内的高效传播。例如，《中国临床医学》采用基于AI的邮件推送平台，分6次推送了77篇主题论文，共进行了35000次有效精准传播，推送论文的被引频次上升241次，单篇被引最高上升35次 ^[28]。刘荣等 ^[29]列举了科技期刊选题策划、内容生产加工、传播推广中的部分AI工具，但学科类别、办刊模式等的差异使得中文科技期刊对AI工具的个性化需求较高，且部分AI工具尤其是与选题决策相关的工具大多为大型数据库嵌入型，有必要通过充分的需求调研，对现有AI工具在中文科技期刊中的应用场景、操作方式、投入成本与落地成效进行系统梳理与归纳，一方面为中文科技期刊编辑部提供更为直观的技术赋能选择，降低技术介入门槛，拓展技术覆盖面，另一方面也为AI工具的后续迭代优化提供充足的用户体验和反馈基础。此外，编辑部也应将日常工作中重复、琐碎、耗时的环节，拆分整理成流程化的清单，为AI工具的嵌入与规模化应用提供适配基础。

明确AI应用于科研与学术出版的边界是规范AI应用的关键举措，将为推动AI技术在科研与学术出版领域的健康发展提供重要保障。国际学术出版组织、国际主流出版商及许多国际期刊都已发布相关AI使用指南，如国际出版伦理委员会（Committee on Publication Ethics，COPE）发布的Authorship and AI tools，爱思唯尔发布的Generative AI policies for journals等。2025年，中国科学技术信息研究所联合爱思唯尔、约翰威立国际出版集团、泰勒-弗朗西斯出版集团、威科集团、剑桥大学出版社等国际学术出版机构发布《学术出版中AIGC使用边界指南3.0》（以下简称《指南》）^[30]，明确了可追溯、可验证、可问责的三方面原则。2026年，中央网信办发布《人工智能应用伦理安全指引1.0》^[31]，表明国家层面对AI应用治理的逐步标准化。中文科技期刊，尤其是单刊运营模式的中文科技期刊，应当尽快建立并公开其对AI工具使用边界的规定和审查机制。在选题策划环节，规定AI生成的选题建议仅供参考，最终决定权仍属于人，编辑团队需结合学术价值、期刊定位等因素对选题进行综合判断。在审稿环节，AI给出的评审意见只能作为辅助参考，审稿专家仍然需要基于自身专业知识对论文进行独立、全面的评审，避免出现“AI主导学术评价”的现象。在传播推广环节，建议建立AI伦理审核机制，确保内容符合学术道德规范。在保护作者及审稿人等隐私方面，需强化AI系统的数据安全与隐私保护措施，建立严格的数据访问权限管理机制，防止数据泄露与滥用。单刊运营模式的中文科技期刊往往较为薄弱，缺少资金与人力搭建本地化知识库，应主动寻求和借助集群化平台的优势，确保数据在传输、存储过程中的安全性。此外，要定期开展AI系统的安全漏洞检测与修复工作，建立应急响应机制，一旦发生数据泄露、系统故障等安全事件，能够迅速采取应对措施，最大限度降低损失，保障期刊的正常运营与用户权益。

“两头在外”困局的核心是科学研究的学术话语权，中文科技期刊选题策划缺乏前瞻性与针对性，难以吸引国内顶尖科研成果。与英文科技期刊相比，中文科技期刊的国际影响力有限，在全球性问题的科学研究上存在天然的竞争弱势，因此更应主动探索AI赋能本土特色选题策划机制，在结合期刊传统优势栏目的基础上，以数据驱动优化选题来源，持续挖掘和开辟精准对接本土产业需求的原创性基础研究栏目。受评价机制影响，与英文科技期刊相比，中文科技期刊在吸引同领域权威学者方面较为困难，因此，借助AI工具优势，定向识别成长中的高潜力基础研究学者，将成为保障选题策划顺利落地的重要手段。例如，数传集团为用户提供集成“AI编辑工作室”和“RAYS现代纸书平台”，以期刊的选题策划为例，数字员工深度参与选题策划比编辑人员单独进行选题策划效率高57%~89% ^[17]。在精选本土特色研究成果的基础上，同步构建AI赋能的双语传播机制，将本土选题优势转化为国际影响力，在讲好中国故事的同时，也被国际学界精准触达，成为中文期刊学术话语权提升的重要支撑。例如，智能体的广泛应用可为中文科技期刊依据学科特色构建双语术语库，实现学术语境精准转译，为双语内容的生产提供基础。

AI技术飞速发展带来的学术出版转型升级与学科交叉融合趋势，对编辑的跨学科认知、文理融通素养、数字编辑能力、策划运营与学术研判能力提出了更高的要求，使得中文科技期刊本就结构性短缺、面临重压的编辑人才培养“雪上加霜”。中文科技期刊数字化转型起步普遍较晚，编辑的信息素养相对欠缺，面对日新月异的AI工具大多不知从何下手。近年来，国内科技期刊界多次强调复合型编辑人才的培养，但中文科技期刊编辑团队往往仅有寥寥数人，日常编辑、科研与行政事务繁忙，对AI工具的应用往往“心有余而力不足”。因此，中文科技期刊应尝试构建分层分级培养模式，如常态化开展基本AI工具（如通用大模型和智能体）的应用培训，使团队全员具备基本的信息素养与数据处理能力，同时结合团队成员特长与期刊发展需求，顺应出版业职业细分演进趋势，围绕学术编辑、数字编辑、运营编辑、策划编辑等不同岗位打造专精骨干编辑，形成多元互补的人才梯队。

重大科研基础设施和大型科研仪器是基础研究的重要支撑，也是推进高水平科技自立自强的重要保障，“十五五”规划纲要中对加强高端科研仪器建设提出了要求。据海关总署披露，2024年我国在科学仪器方面的进口额超过百亿美元，而在国际局势与关税政策不稳定的背景下，科学仪器国产化亟待加速。2024年，国产商业化高分辨qPlus型扫描探针显微镜系统相关研究成果在Nature首发 ^[32]，2025年，我国自主创办的首本科学仪器领域英文期刊《高端科学仪器》（Advanced Scientific Instruments）正式上线科爱平台，表明科技期刊在助力高端科学仪器建设中能够发挥一定作用 ^[33]。我国中文科技期刊数量众多、学科覆盖面广，更应主动跳出传统出版的边界限制，充分发挥社会服务功能，借助AI技术探索助力我国高端科学仪器建设的方式。一方面，可以通过AI辅助选题策划，聚焦科学仪器“卡脖子”技术，主动挖掘和刊登国产仪器相关原创性试验成果、技术迭代研究，争取首发权；另一方面，可以利用AI的内容加工和精准推送能力，以综述、述评、观点、笔谈、专家访谈、研发纪实等多元内容形态，报道我国科学仪器国产化的发展历程、技术进展与未来方向，依托期刊新媒体矩阵，转化为适配产业端、公众端的分众化内容，搭建本土科学仪器技术传播阵地，全方位、多维度讲好国产仪器创新故事。

本文系统阐释了AI赋能中文科技期刊参与破解“两头在外”困局的内在逻辑、现实困境与实施路径，但国内自主科技期刊评价体系建设仍处于试点探索阶段，与国际主流评价体系的衔接适配不足，评价导向对优质本土成果回流、中文科技期刊学术话语权提升的支撑作用尚未得到充分释放。同时，中文科技期刊的高质量发展涉及政府部门、科研院所、高校、企业、媒体等多元主体，显著的信息壁垒下跨主体协同联动机制尚不健全。尽管在自然科学与工程领域，英语的地位毋庸置疑，学术交流体系中的权利不平等仍然存在，但学术出版的语言格局正在经历深刻变革，英语的绝对主导地位受国家政策与开源基础设施建设的影响已经在学术出版层面出现松动，有必要构建更加公平、包容的全球知识生态系统 ^[34]。

总体而言，在深度媒介化的当下，AI技术为中文科技期刊参与破解“两头在外”困局提供了全新的技术路径，但现阶段中文科技期刊尤其是采用单刊运营模式的期刊，难以在短时间内完成宏大的数智转型。中文科技期刊破局愿景的最终实现，还需以问题为导向，从细处做起，从内容生产、内容传播、数据决策和安全保障的每一个小环节做起，探索适配自身的轻量化数智转型方案，稳步推动各项策略落地见效，真正将AI技术优势转化为破解“两头在外”困局的核心动能。