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图10：a|按国家和经验划分的Al重度用户用于内容发现的比例

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复旦大学：2026科学智能（上）：科研人员 AI 应用现状调查报告（英文版）（17页）.pdf

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4.用于内容发现的重度AI用户请注意，这些数字应该被谨慎年份经验，中国（11.2%）和日本到21.2%，中国为15.2%，而美国、欧解读。几个国家组是基于非常少重度用户。南韩 (10.3%)记录更高比例的重度用户普遍。在经验不足三年的研究人员中，重显著更低的成为重度用户的概率。 (11.4%)，中国(10.3%）和日本(9.4%) 受访者，并且置信区间围绕它们比美国(3.9%)，欧洲(4.9%）和印度度用户占11.4%，而在有三到十年经验的是宽的。最高的条形因此最好被 (4.9%).在那些有更多比十年经验研究人员中，这一比例为12.3%。这些比 2，附录 B，有 95%置信区间)．西方视为指示性而非精确。的人中，日本（8.6%）领先，超过二十年经验的研究人员中记录的5.1 是中国(6.0%)，美国(5.2%)，印度(4.7 有经验水平中，记录 9.2% 在该超越经验，比率低于 5% 在英国 (3.3%), 到十九年经验和 8.2% %）和欧洲(4.3%).差距在东亚反映了既定的研究实践差异。在生成式AI 加拿大(3.9%）和美国（4.5%) 在最资深组。中国开始高并且西方之间缩小随着经验增加，更可能是重度用户，而那些自下降稳定随着资历，从15.2% 移它并不消失。能已经形成了围绕这些工具的发现习惯，动到5.0%，而美国和欧洲记录持续较低比例在所有经验水平。是重度用户。部门差异同样存在内容发现中与重度使用相关的因素。该方比较经验水平时依然存在。在经验不足三但较不一致。行业和咨询受访的常规和网络。年的研究人员中，日本的重度用户比例达总体排序保持不变。法用于估计在考虑其他因素（如资助、经在经验不足十年的研究人员中，验、领域或学科）后重度使用的可能性。那些在学术界，而受访者在政府慈善或NGO，门显示较弱或更多变化的模式。一这些因素被纳入考量。根据回归结果，即使经过这些调整，地理差异仍然显著现出明显更高的重度使用概率。同样，计算机科学、统计学、物理学和天结果显示，即使在调整国家、领域和学科后，研究经验与成为重度用户的概率仍然密切相关。与经验不足三年的研究人员相领域的研究人员更可能成为重度用户。超越地理界限，重度用户似乎在来基于每个久别中受者占，百分比