10月16日，由主办的《Building Simulation》期刊发展研讨会在东南大学四牌楼校区举行。来自清华大学、浙江大学、同济大学及清华大学出版社等单位的专家学者、期刊编委和出版工作者参加会议，围绕期刊高质量发展、人工智能对学术出版和同行评审的影响、青年编委队伍建设及建筑模拟领域学术交流等议题展开深入研讨。

《Building Simulation》（《建筑模拟》）创刊于2008年，由清华大学建筑学院主办，是国际上首本专注于建筑模拟领域的SCI学术期刊。期刊在JCR两个学科领域均位列Q1区，2025年中国科学院期刊分区为工程技术1区TOP期刊，并入选“中国科技期刊卓越行动计划二期”英文梯队期刊项目，在建筑模拟领域具有重要国际影响力。

副院长宋亚程出席会议并致辞。他对各位专家的到来表示欢迎，希望大家结合学术研究和期刊编辑工作的实际经验，围绕新技术发展带来的机遇与挑战充分交流，共同探讨学术期刊的发展方向。

聚焦期刊发展，探讨学术质量与评价机制

上午，《Building Simulation》期刊主编、清华大学建筑学院教授燕达介绍了期刊的运行情况与发展态势，从投稿规模、稿件质量、编辑流程、审稿效率及学术影响力等方面分析了期刊发展面临的机遇与挑战。随着期刊投稿量持续增长，如何在保证学术质量的同时提高稿件处理效率、进一步增强期刊的学术影响力，成为与会专家讨论的重要问题。

围绕年度优秀论文评选，与会专家讨论了论文质量评价的标准与程序。除关注论文的引用表现外，讨论还涉及研究的原创性、方法的严谨性、结论的可靠性及学术贡献等方面，并就如何完善评选机制交换了意见。

回应人工智能挑战，探索学术出版的新方法

人工智能对学术出版和同行评审的影响是本次研讨会的重点议题。与会专家结合实际编辑案例，围绕AI辅助稿件初筛、审稿人推荐、文献与数据核查、学术不端风险识别以及论文语言润色等应用场景展开讨论，交流了相关工具在提升工作效率方面的潜力及其实际使用中的局限。

在审稿人推荐方面，专家们讨论了如何利用大模型识别论文的核心研究问题、技术方法和学术关联，从而拓展潜在审稿人的检索范围，同时指出推荐结果仍需由编辑核实其研究专长、联系方式及可能存在的利益冲突。在稿件质量判断方面，AI可以为发现文献引用异常、论证前后不一致等问题提供辅助，但其生成的分析与审稿意见也可能出现事实错误、判断笼统或缺乏针对性等情况，不能代替编辑与同行专家的专业判断。

针对AI工具使用中的学术诚信、稿件保密和责任归属等问题，与会专家进一步讨论了审稿工作的使用边界与规范要求，并交流了本地化模型部署等技术探索。如何在提高编辑效率的同时守住学术质量和同行评审的基本原则，成为讨论中的共同关切。

完善青年编委培养机制，拓展学术交流合作

围绕期刊的长远发展，会议还讨论了青年编委队伍建设及青年学者参与期刊工作的机制。与会专家就青年编委的工作职责、参与活跃度、任期评价和动态调整等问题交换了意见，并探讨从博士生审稿团到青年编委、再到正式编委的梯队培养路径，以进一步吸引和培养具有学术潜力的青年研究者参与期刊建设。

在学术内容组织方面，与会专家还提出，可通过聚焦建筑模拟领域的前沿问题组织专题讨论，鼓励形成短论文、观点文章等具有学术引导价值的成果，加强期刊与研究者之间的交流互动。

下午，与会专家围绕建筑模拟领域后续学术活动进行了交流，重点讨论了国内BAS学术会议，以及国际BAS会议的筹备工作。讨论涉及会议专题设置、学术交流形式、青年学者参与和国际合作等内容。针对国际会议，专家们还探讨了以问题为导向、注重互动交流的Workshop形式，希望通过更充分的讨论促进研究思想碰撞和高质量成果交流。

此次研讨会将期刊建设中的实际问题与人工智能带来的学术出版变革相联系，也进一步讨论了青年学者培养和领域学术共同体建设的具体路径。主办本次会议，为建筑模拟领域的专家学者和期刊编辑团队提供了深入交流的平台，也进一步加强了学院与相关高校、学术期刊及出版机构之间的联系。

信息来源：技术所党支部

审核：李迎成、宋亚程、周文竹