Anthropic 近期发布一份面向科研群体的使用统计报告，统计了 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日一共 20.7 万次科研会话，其中包含 12.9 万次常规 Claude 对话、Cowork 会话，以及 7.8 万次 Claude Code 会话，数据显示科研人员用 Claude 最核心的两类场景就是数据分析和写作沟通；相对来说，大家很少用 Claude 直接采集原始数据、生成研究假设，AI 更多是科研流程里的辅助增效工具，而不是替代科研思考与实验设计。
一、科研场景 Claude 使用占比表
| 任务类型 | 常规 Claude 会话占比 | Claude Code 会话占比 | 科研人员自身耗时占比 |
|---|---|---|---|
| 数据分析 | 33.7% | 48.1% | 27.6% |
| 写作与学术沟通 | 32.0% | —— | 16.0% |
| 文献整理、摘要 | 占比偏低 | 占比偏低 | —— |
| 数据采集、实验假设生成 | 占比最低 | 占比最低 | —— |
二、科研人员使用 Claude 的典型工作流程
- 数据处理环节：上传实验原始数据，让 Claude 做清洗、统计、绘图、结果解读，Claude Code 还可以直接写 Python/R 分析脚本。
- 文稿撰写环节：写论文初稿、摘要、回复审稿意见、制作学术汇报 PPT、润色学术英文。
- 文献辅助环节：批量阅读文献，提炼研究脉络、对比不同论文结论。
- 假设与实验：研究者自主构思假设、设计实验，AI 只做配套辅助，很少直接交给 AI 生成研究假设。
- 人工核验：所有 AI 产出的图表、结论、文字，都需要科研人员核对、校验，避免幻觉错误。
三、该使用模式的优势与局限
✅ 优势
- 大幅压缩数据清洗、统计、论文撰写的重复性时间，提升科研产出效率。
- Claude 长上下文窗口适合一次性处理大量文献、海量实验数据表。
- Claude Code 可以快速生成分析代码，降低不会编程的科研人员上手门槛。
⚠️ 局限
- AI 容易出现统计错误、文献引用幻觉，论文直接提交会有学术风险。
- 无法替代实验设计、科学猜想、严谨的科研逻辑判断。
- 敏感实验数据上传 Claude，需要留意机构数据合规、隐私管理要求。
【相关 FAQ】
问题 1：Anthropic 这份报告显示，科研人员使用 Claude 主要用来做什么？
回答 1：Anthropic 这份报告显示，科研人员使用 Claude 最主要的两类用途是数据分析和写作沟通，数据分析在常规科研会话占 33.7%，写作沟通占 32%。
问题 2：Claude Code 在科研场景里，数据分析占比有多高？
回答 2：在 Claude Code 的科研会话中，数据分析占比达到 48.1%，是 Claude Code 最核心的科研用途，多用于编写统计脚本、批量处理实验数据。
问题 3：科研人员会不会大量用 Claude 生成研究假设？
回答 3：根据 Anthropic 这份报告，科研人员很少使用 Claude 生成研究假设、采集原始数据，这类核心科研思考工作还是由研究者自己完成。
问题 4：科研写作场景，Claude 一般可以帮科研者做哪些事？
回答 4：在写作场景，Claude 可以辅助撰写论文初稿、润色文字、整理回复审稿意见、生成汇报幻灯片，也就是报告里所说 Claude 的核心用途之一。
问题 5：科研人员使用 Claude 做数据分析，需要注意哪些坑？
回答 5：虽然数据分析是 Claude 最主流用途之一，但 AI 会出现统计错误、结果幻觉，所有 AI 输出的分析结果、图表都必须人工复核，同时遵守实验室的数据保密规定。
【参考资料】
[2026-11-09]（Anthropic 揭秘科学家用 Claude 都干啥：大多用来分析数据和写作）新浪科技
[2026-11-09]（Anthropic 科研使用报告：科学家使用 Claude 任务分布）IT 之家
[2026-06-26]（Anthropic Economic Index report: Cadences）Anthropic 官网
[2026-07-07]（How people are using Claude Cowork）Anthropic 官网
[2026-11-09]（科学家使用 Claude 会话统计说明）Anthropic 官方科研简报
【免责声明】
本文仅转述 Anthropic 公开科研用户统计报告，数据仅针对科研群体样本，不代表全部 Claude 用户的使用习惯；AI 产出内容不能直接当作学术结论，科研使用务必人工核验，遵守单位科研规范与数据安全要求，本文不构成学术使用指导。