Deep Researches

全球人工智慧供應商深度研究功能在環境工程領域之進階應用與效能評比綜述

written by Gemini3, edited by sinotec2

在當前環境工程（Environmental Engineering）的學術與產業語境下，研究範式正經歷一場從傳統實驗導向轉向數據增強與人工智慧輔助探索的深刻變革。對於環境工程領域的碩博士層級研究人員而言，面對日益複雜的氣候變遷模型、碳捕集、利用與封存（CCUS）技術優化、以及新興污染物（如微塑料與全氟/多氟烷基物質 $PFAS$）的環境歸趨分析，如何高效地從海量的跨學科文獻中提取精確的技術參數、動力學常數與政策規範，已成為決定研究質量的核心關鍵。近年來，各家人工智慧供應商紛紛推出的「深度研究」（Deep Research）功能，其核心價值不再僅僅是資訊檢索，而是演化為一種具備自主規劃、多步驟推理、證據合成與長篇報告生成能力的智慧代理人（Agentic AI）。

深度研究功能與傳統聊天機器人的本質差異在於其「推理鏈」（Chain of Thought）的長度與自主性。當研究人員輸入一個複雜的工程問題，例如「比較全球不同地理氣候區下，人工濕地對廢水中抗生素抗性基因（ARGs）的去除效率及其影響機制」，深度研究代理人會啟動一系列複雜的內部分析步驟 。這包括初步的查詢詮釋與澄清、自動化的大規模網頁抓取、多來源數據的交叉驗證、以及利用專門的推理模型（如 OpenAI 的 o1 或 o3 系列）進行深度分析，最終產出具備行內引用與結構化論點的長篇學術報告 。這種能力為環境工程師在撰寫系統綜述（Systematic Review）、評估技術可行性或是跟蹤動態變化的環境法規時，提供了前所未有的效率提升 。

通用型深度研究供應商之核心競爭力與架構對比

目前市場上主要提供深度研究功能的通用型供應商包括 OpenAI、Google（Gemini）以及 Perplexity。這三家供應商雖然在產品命名上高度重合，但其底層邏輯、處理速度、報告深度以及對技術細節的精準度存在顯著差異。對於環境工程研究者來說，理解這些差異有助於在不同的研究階段選擇最適切的工具 。

OpenAI：極致推理與技術深度

OpenAI 於 2025 年初推出的 Deep Research 功能，被視為目前 AI 代理人技術的頂峰。該工具運行在經過專門推理調優的模型上，其性能在「人類最後的考試」（Humanity’s Last Exam）這一涵蓋 3,000 多個專家級問題的基準測試中，展現了高達 26.6% 的準確率，而傳統的 GPT-4o 模型僅為 3.3% 。在環境工程的應用場景中，這意味著該系統更能處理涉及複雜物理化學過程的非線性問題，例如厭氧消化過程中多物種微生物動力學的交互作用 。

OpenAI 的深度研究強項在於其長達 5 到 30 分鐘的自主工作時間。在此期間，它會模仿人類研究員，深入閱讀數十個來源並嘗試「連接點」（Connect the dots），生成長達 25 到 50 頁且結構極其嚴謹的報告 。儘管其訂閱費用較高（Pro 級別每月約 200 美元），但其對於複雜、冷門或是需要跨學科整合的主題展現出的分析深度，使其成為學術撰稿與補助金申請前哨調研的首選工具 。

Google Gemini：生態系整合與透明化規劃

Google Gemini 的深度研究功能（Gemini Deep Research）則展現了不同的路徑依賴。其核心優勢在於與 Google 生態系統的無縫整合，特別是與 Google Scholar、Google Docs 和 Sheets 的連動 。Gemini 在執行任務前會先展示其「研究計劃」，列出它打算搜索的關鍵字與步驟。這種透明度允許研究人員在流程開始前進行介入與調整，確保 AI 的搜索路徑符合專業期望 。

此外，Gemini 引入了多模態的輸出特性，例如能將研究結果轉換為「語音摘要」（Audio Overview），對於需要利用通勤時間快速掌握最新環境法規趨勢或技術動向的研究員來說，這是一個極具創新性的功能 。然而，在純粹的學術推理基準測試中，Gemini 目前的表現（約 6.2% 的準確率）與 OpenAI 相比仍有差距，更傾向於作為一個強大的「結構化規劃者」與「生態系助理」。

Perplexity：即時性與引用透明度的平衡

Perplexity Pro 在深度研究領域定位為「速度與來源透明度」的領導者。它能夠在 1 到 4 分鐘內迅速處理大量來源，並生成具備極高可追踪性的行內引用報告 。對於環境工程師在進行日常技術諮詢、確認化學品安全數據單（MSDS）或是快速查找特定的環境排放限值時，Perplexity 的即時反應能力具有無可比擬的優勢 。其 Pro 版本甚至允許用戶切換底層模型（如 GPT-4, Claude 3 或 Gemini Pro），為用戶提供了極大的靈活性 。

以下表格總結了三家通用供應商在深度研究效能上的核心參數對比：

學術專用型 AI 工具在環境工程文獻回顧中之應用

對於正處於碩博士研究階段的人員，通用型 AI 工具雖然強大，但在處理經過同業評審（Peer-reviewed）的學術文獻時，往往存在數據過濾不足或「幻覺」風險。因此，Elicit、consensus、SciSpace 和 Scite 等專門針對學術數據庫（如 Semantic Scholar, PubMed）開發的深度研究工具，在學術嚴謹性上扮演了更為關鍵的角色 。

Elicit：系統綜述與數據提取的自動化引擎

Elicit 被譽為學術界的「文獻矩陣」（Literature Matrix）專家。它不僅能搜索超過 1.38 億篇學術論文，還能自動從 PDF 中提取具體的研究參數 。在環境工程中，例如進行「不同先進氧化工藝（AOPs）降解水中微量有機污染物的效能」研究時，研究員可以要求 Elicit 提取每一篇論文中的「反應器類型」、「氧化劑劑量」、「一級動力學常數 ($k_{obs}$）」以及「能量消耗指標 ($E_{EO}$）」。

Elicit 的「深度研究報告」功能模擬了微型系統綜述的流程，每項生成的主張都附帶了精確到句子級別的引文，這對於需要極高證據強度的碩博士論文寫作至關重要 。研究數據顯示，使用 Elicit 進行系統綜述的數據篩選與提取，可節省高達 80% 的手動勞動時間，且在特定案例中的準確率可達 99.4% 。

consensus 與 Scite：證據強度與引文脈絡的守護者

consensus 則是一款側重於「學術共識」的工具。其特有的「共識儀」（Consensus Meter）能分析數百篇論文的結論，針對特定問題給出科學界的傾向性百分比 。例如，針對「氣候變遷是否顯著改變了溫帶地區極端降雨事件的頻率？」這一問題，consensus 能迅速彙整支持、中立與反對的證據比例，並標註研究的品質指標（如 SJR 排名）。

Scite 則通過其「智慧引文」（Smart Citations）技術，解決了引文數量不代表研究質量的痛點 。它能顯示某篇環境工程論文是被後續研究「支持」、「僅僅提及」還是「反駁」。對於碩博士生而言，這能有效避開那些雖被頻繁引用但結論已遭質疑的學術陷阱，確保研究建立在穩固的證據基礎之上 。

研究發現的可視化與探索：ResearchRabbit

ResearchRabbit 採取了與上述工具完全不同的路徑，它側重於「文獻圖譜」的可視化發現 。它允許研究人員以幾篇核心論文（Seed papers）為出發點，自動生成錯綜複雜的引用網絡圖與作者關係網絡。這對於探索環境工程中的新興交叉學科領域（如環境生物技術與納米材料的結合）非常有效，能幫助研究者識別領域內的關鍵領袖與潛在的研究空白 。

以下為學術專用工具之核心功能對比：

環境工程專業場景下的深度研究應用案例分析

作為環境工程碩博士，深度研究工具的效能必須在高度專業化的科研場景中進行評估。以下通過碳捕集、廢水監測與水文模擬三個核心領域，探討 AI 工具如何轉化為實際的科研生產力。

案例一：碳捕集（CCUS）材料篩選與過程優化

碳捕集技術目前正處於從溶劑吸收到金屬有機框架（MOFs）吸附的轉型期。研究指出，AI 驅動的材料發現能將 $CO_2$ 選擇性提高 15–25% 。在這一背景下，OpenAI 的深度研究模式能被用來執行長篇的技術比較分析。例如，針對「比較乙醇胺（MEA）與新型離子液體在工業規模下的能耗與溶劑降解風險」，AI 會分析包括 Technology Centre Mongstad 等先導項目的實測數據，並產出包含動力學數據、降解產物路徑以及 10–20% 成本降低潛力的綜合評估 。

此外，生成式 AI 框架（如基於擴散模型的分子設計）能與超級計算機結合，在 12 小時內生成並模擬超過 120,000 種潛在的 $MOF$ 結構，從中篩選出極少數具備高吸附效率且易於合成的候選材料 。這類深度研究任務涉及到對 $3D$ 分子動力學模擬結果的解讀，這是通用 AI 代理人目前正積極整合的進階領域 。

案例二：廢水流行病學與水質風險監測

環境工程中，透過廢水監測病原體（如病毒）已成為一項關鍵技術 。AI 透過整合機器學習與深度學習（如 CNN-LSTM 模型），能顯著提高對污染事件的檢測穩健性 。研究人員利用 Elicit 或 Perplexity 深度研究功能，可以追蹤特定的環境變量（如溫度、$pH$、有機物含量）如何影響病毒在市政管網中的衰減動力學 。

深度研究工具能從海量的實驗數據中提取出病毒殘留模式與疫情爆发之間的時空關聯，幫助研究者建立更精確的預警模型 。這種數據密集型的綜述工作，若依賴傳統的手動檢索，往往難以覆蓋所有地區性的實地研究報告。

案例三：地表水流管理與氣候不確定性下的水文預測

在水文學領域，AI 技術（如 GNN、Transformer、Reinforcement Learning）正被用於優化大壩調度與灌溉控制 。深度研究代理人能協助工程師在「數據稀缺地區」進行技術轉移評估，分析在特定地區訓練的模型是否能推廣到不同水文情境下的流域 。

例如，透過深度研究模式，研究者可以迅速彙整全球關於「混合 AI-物理模型」（Hybrid AI-physics models）在 ungauged basins（無測量數據流域）的應用案例，並對比不同物理約束機制（如質量守恆律）對模型長期穩定性的影響 。這種分析要求 AI 具備極高的工程數學素養與對物理定律的理解力，這正是目前 OpenAI o1 等推理模型的核心強項 。

學術誠信、隱私保護與智慧財產權之深度分析

在高度專業的學術研究中，將未發表的實驗草稿、專利構思或敏感的項目數據輸入 AI 工具，涉及極高的風險。碩博士層級的研究者必須深刻理解各供應商在數據治理上的政策差異。

隱私保護與訓練退出機制

主流供應商均在隱私政策中提供了不同程度的保護機制。OpenAI 允許用戶在設定中關閉「訓練模式」，以防止個人輸入的 Content（包括上傳的文件與提示詞）被用於未來的模型改進 。對於企業級或 Pro 帳戶，這種保護通常更為嚴格。

Perplexity 的隱私政策則強調，雖然會收集基本的帳戶與支付資訊，但用戶可以隨時請求刪除其個人數據，且在登錄狀態下亦可選擇退出 AI 訓練 。值得注意的是，Perplexity 對於同步的 Gmail 或 Google Calendar 數據聲明「不進行 AI 訓練」，這在一定程度上緩解了研究者對於個人日程與通訊洩露的擔憂 。

出版商政策與學術揭露義務

Wiley 等大型學術出版商對 AI 的使用有著明確的道德框架。AI 被定位為「寫作伴侶」而非作者，作者必須對 AI 生成內容的準確性、中立性與引文真實性承擔全部法律責任 。在投稿環境工程期刊時，研究者被要求在方法論部分詳細披露：

1. 使用的 AI 技術名稱與版本（例如：OpenAI Deep Research, February 2025 version）。
2. AI 在研究中的具體角色（例如：輔助文獻篩選、生成代碼腳本、優化語言表達）。
3. 驗證過程（例如：作者手動核對了所有 AI 生成的吸附常數與原始文獻的一致性）。

此外，將未發表的專利構思輸入公共 AI 工具可能被視為「公共揭露」（Public Disclosure），這將導致在美國的一年專利申請寬限期開始計時，且在大多數國家可能直接導致喪失專利權 。因此，對於處於商業化邊緣的研究成果，碩博士生應極其審慎地使用具備數據存儲與訓練功能的外部 AI 工具 。

資源獲取成本與學術折扣策略分析

對於預算有限的碩博士生與學術實驗室，如何以最低成本獲取最高質量的深度研究服務是一個現實問題。目前市場展現出了顯著的學術傾斜政策(編按：未來潛在企業用戶的行銷策略)。

學術與學生優惠方案對比

對於環境工程碩博士生來說，Google 的一年免費計畫無疑是性價比最高的選擇，它不僅提供了頂級的推理模型與深度研究功能，還整合了 NotebookLM 這一強大的文獻整理工具 。而 Perplexity 的教育折扣則為那些需要頻繁進行即時檢索與跨模型驗證的研究者提供了具備競爭力的替代方案 。(編按：有置入行銷之嫌)

環境工程師的倫理省思：AI 的環境足跡

作為致力於永續發展的工程師，必須正視 AI 深度研究所帶來的資源消耗矛盾。訓練大型語言模型需要消耗天量的能源與冷卻水資源 。

能源與二氧化碳排放指標

據估計，僅 GPT-4 的訓練過程就消耗了約 1,287 兆瓦時（MWh）的電力，產生的二氧化碳排放量高達 552 噸，相當於 120 多個美國家庭一年的用電量 。此外，數據中心在運行過程中對水的依賴也對地方生態系統造成壓力，2022 年全球數據中心的總電力消耗已達到 460 太瓦時 。

這種「能源換智慧」的悖論，要求環境工程師在利用 AI 加速科研的同時，也應思考如何將其應用於 AI 自身的綠色化。例如，利用 AI 優化數據中心的 HVAC 系統（如 BrainBox AI）或設計更高效的熱管理材料，以實現技術發展與環境保護的動態平衡 。

科研工作流的深度整合建議

基於對各家供應商深度研究能力的詳盡比較，針對環境工程碩博士的研究流程，建議構建以下「模組化」的 AI 工作流：

1. 宏觀掃描與概念對映（Discovery Phase）： 使用 ResearchRabbit 或 Connected Papers。通過視覺化引文網絡，識別跨學科的關鍵論文，例如將「機械電子學」的感測技術引入「實時水質監測」的邊界研究 。
2. 快速技術核查與概念澄清（Exploration Phase）： 使用 Perplexity Pro。利用其多模型切換能力與即時抓取功能，快速確認某一新興污染物（如 $6PPD-quinone$）的最新毒理數據或各國的監管現況 。
3. 深度文獻綜述與數據矩陣（Synthesis Phase）： 使用 Elicit 或 OpenAI Deep Research。針對特定的工程難點，例如「不同污泥濃縮技術對病原體滅活率的比較」，利用 Elicit 生成精確的參數矩陣，或利用 OpenAI 生成長達 30 頁的綜合技術評估報告 。
4. 科學共識與引文誠信檢查（Verification Phase）： 使用 consensus 與 Scite。在撰寫論文初稿後，利用 consensus 驗證關鍵論點是否符合科學共識，並利用 Scite 檢查所引用的參考文獻是否在其領域內具備穩固的支持度 。
5. 寫作與代碼優化（Drafting Phase）： 使用 Claude 3.5 Sonnet（擅長學術風格與代碼編寫）或 Gemini Advanced（擅長與 Google Docs 協作及生成報告語音版）。

人工智慧深度研究功能的崛起，不僅是工具的升級，更是對碩博士生科研能力的重塑。掌握這些供應商的效能邊界、隱私規則與成本架構，將使環境工程師在應對全球性環境挑戰時，擁有更為強大的智慧武裝。然而，AI 始終是「共事者」而非「決策者」，研究者的領域專業知識與批判性思維，依然是決定科研成果高度的最終標尺 。