常见问题

注册或登录账户，充值贝壳，然后创建研究项目、上传数据和说明文件。告诉小贝你的研究目标，即可开始分析。AI 服务由平台准备，无需填写 API Key 或配置模型。

官网充值提供 9.9、50、100、200、300、500 元选项，支付成功后自动到账。也可通过淘宝购买充值码，在账户充值页兑换。如需退款，请联系淘宝客服处理。

充值余额无有效期。AI 服务使用时从贝壳余额扣除，可在账户里查看可用余额和消耗明细。余额不足时按页面提示充值，即可继续研究。

登录同一账户即可共用余额，无需分别充值。Windows 在线版会打开官网充值页面，到账后可回到客户端继续使用。

使用网页版和 Windows 在线版，只需为账户充值贝壳；AI 服务根据使用情况从余额扣除，不需要按项目数量购买。

可信，而且可以复核其形成过程。关键科研结果来自真实数据和实际代码运行，BENCHUP 会尽量保留数据、算法、代码、统计结果、图表和研究结论之间的对应关系。

不会把 AI 直接生成的数字作为真实科研计算结果。科研指标、统计结果、模型性能和图表应来自实际代码运行。

因为系统不仅交付结论，还保留研究过程。用户可以检查数据、算法、代码、图表、统计结果以及形成结论的依据。

可以。允许导出的分析代码、算法实现、图表和项目文件可以下载、保存和继续使用。

不是。BENCHUP 根据数据结构、数据语义和研究目标规划科研分析，而不是把流程绑定在某一种机械设备或单一算法上。

可以。方法可以应用于 PHM、机械与工程试验、可靠性研究、医学科研以及其他以实验和数据分析为核心的科研任务。不同领域需要不同专业判断，但「理解 → 设计 → 计算 → 验证 → 迭代 → 成果」的基本科研流程可以迁移。

有，而且已经形成活跃的 AI for Science / Research Agent 研究方向。国际上已有多个团队和系统探索 AI Scientist、Research Agent、AI for Science 等方向。

BENCHUP 不因为提供软件、计算和 AI 辅助服务而取得用户项目成果的所有权。从用户提交研究数据和研究要求开始，到后续形成的分析结果、代码、算法、图表、模型、创新点、研究方案、报告、论文及其他项目成果，BENCHUP 不因为参与处理过程而主张用户项目成果的所有权。

用户主要需要确认自己提交给 BENCHUP 的内容具有合法使用权，包括数据、指令、参考文献、第三方图片、代码、数据库、实验资料及其他第三方材料。

不会因为使用 BENCHUP 就自动形成共同成果所有权。BENCHUP 是研究工具和技术服务，不因软件参与生成自动成为作者、共同发明人或成果所有人。

正常使用不属于。使用 AI 进行数据分析、代码生成、统计、图表生成、研究规划和文字辅助本身不是学术不端。用户仍需遵守机构、学校、期刊或出版商的规定。

不会把不存在的数据伪装成真实实验结果。证据不足时应指出缺少什么、需要什么补充分析、需要什么进一步实验，而不是制造数据。

网页版上传数据总大小上限为 50 MB。超过此大小时，请下载 Windows 在线版，使用本机资源处理数据。

Windows 在线版在本机处理数据并使用本机计算资源；账户登录、AI 服务和贝壳充值仍需要联网。AI 请求会发送完成当前任务所需的内容，请按数据要求选择合适的使用方式。

可以。在新电脑安装 Windows 在线版并登录同一账户，贝壳余额保持通用。本地保存的项目和文件需要自行迁移，请保留独立备份。

可以。已经导出的代码、算法、图表和研究成果不会因为更换设备失去价值。

可以从真实项目研究过程形成科研初稿。不是「提示词 → 论文」，而是「数据 → 分析 → 代码 → 结果 → 统计 → 证据 → 创新 → 研究逻辑 → 初稿」，最后由用户继续指导专业内容和最终成稿。

BENCHUP 会自动识别文件结构、表头、变量含义、测量参数和单位，先理解数据再开始分析，并允许人工确认修改。

能。系统会根据每一列的内容推断字段语义、数据类型和变量角色，对无表头、无说明的陌生数据也能先解析再分析。

BENCHUP 会自动识别工况、通道、特征变量与目标变量，生成标签推荐；标签由用户确认或修改后用于后续分析。

可以做描述性统计、结构识别、关联分析、聚类等无监督分析，并根据数据语义推荐适合的分析方向。

可以。标签以「推荐」形式给出，用户可逐项确认、修改和统一管理，保证分析依据符合专业判断。

BENCHUP 支持把试验说明、文档与数据文件关联，用文档内容辅助识别字段含义、工况和样本关系。

支持跨文件匹配、多表关联和多工况对比，把多源、多格式的数据整合进同一个研究上下文一起分析。

BENCHUP 会自动检测缺失、异常和重复数据并定位问题，输出数据质量报告，辅助完成清洗与预处理。

可做存量数据再分析、退化与可靠性研究、创新点挖掘，让历史数据继续发挥工程与科研价值。

BENCHUP 根据数据结构、语义和研究目标自动推荐分析方法与算法，无需编程即可完成统计分析、建模与验证。

自动生成包含图表、结果说明和结论的工程分析报告，并可套用模板导出 Word / PDF / LaTeX。

从数据理解、分析、图表到结论自动串联，把原始试验数据一键整理成结构完整的试验报告。

支持套用已有模板生成报告，图表自动插入对应章节，格式统一，导出 Word / PDF / LaTeX。

图表、证据与结论共享同一研究上下文，BENCHUP 会自动汇总到同一份报告，保证结果可追溯。

BENCHUP 会从结果中识别规律、差异、边界条件与潜在创新点，辅助提炼研究问题与研究方向。

系统把图表、证据与结论持续关联，辅助撰写「结果与讨论」，最后由你完成专业内容和最终成稿。

报告保留数据、算法、代码、统计结果、图表与结论之间的对应关系，可逐项复核，实现过程可追溯。

无需编程。上传数据后，BENCHUP 自动完成识别、分析与绘图，用文字即可下达分析要求。

BENCHUP 自动识别字段含义、数据结构和实验关系，帮助快速读懂接手的历史数据。

支持批量绘图和多组对比，把零散数据快速整理成可用于组会汇报的图表。

分析过程可追溯、可复用，改一次配置即可重新出图，减少反复整理和重复绘图。

从原始数据到图表再到报告自动串联，减少手工整理，快速产出工程报告。

系统理解数据后，会推荐可行的分析方向与潜在创新点，帮助判断存量数据还能做什么。

数据清洗、标注、绘图、报告整理、图表插入等重复操作可自动完成，把时间留给思考。

数据识别、整理、分析、建模、绘图、报告与论文初稿均可辅助生成，用户负责专业判断。

An AI paper factory refers to a research workflow that turns experimental data into analysis, evidence, figures and drafts. BENCHUP automates the repetitive parts while the researcher makes the final scientific and editorial decisions.

BENCHUP understands the data, runs real analysis, and assembles charts, results and conclusions into an engineering report you can review and export.