Speaker
Wenshuai文帅 Wang王
(Institute of High Energy Physics 高能所)
Description
HEPS作为第四代同步辐射光源，首期已建成14条实验线站，在用户试用实验期间征集到约580项课题申请，2026年首批课题征集到1700余项课题申请，未来将建成更多实验线站，研究领域涵盖众多学科门类，科学用户数量与提案量都将呈指数级增长。
当前HEPS用户服务系统还是人工主导的提案管理模式，在面对未来激增的提案数量时，存在着多重瓶颈：科研人员难以精准定位最适合的装置配置，往往依赖反复咨询和试错；管理员面对海量提案难以高效识别高价值申请，HEPS首轮普通课题征集期间峰值时一天收到500多项课题申请，人工筛选的公平性和一致性难以保证；评审专家在有限时间内审阅大量跨学科提案，缺乏智能辅助工具导致评审质量波动，评审周期长，大量前沿提案可能因“排队”错失窗口期；机时分配依赖人工经验，面对突发情况（设备故障、紧急科学需求）调整效率低下且易引发连锁冲突。
人工智能技术的飞速发展，为系统性解决用户服务系统面临的挑战提供了历史性机遇。大语言模型在自然语言理解、知识推理、决策辅助等方面展现出前所未有的能力。将AI能力全面融入提案工作流：从起草、审查、评审与机时规划全程智能辅助，可以显著提升提案效率与提案水平，最大化国家重大科技基础设施的科学与社会效益。
本文介绍HEPS用户服务系统近一年来运行情况和下一步规划。
