马来西亚AI科研资料怎么找？KRSTE、MASTIC数据库使用指南

核心结论

AI.gov.my 适合了解国家 AI 方向，但要查具体科研项目、研究人才、实验设施和科技统计，需要继续进入 MOSTI 体系下的 MASTIC 与 KRSTE。

KRSTE 包含 R&D Project Bank、MyHRSTI、National Scientific Facilities & Equipment（NSFE）、TECHMart 和 STI Indicator 等入口；MASTIC 则提供政策出版、战略数据、调查和科技指标。它们能帮助你发现线索，却不保证每一笔资料都是最新、完整或可自由商业使用。

正确工作流是：先定义问题，再选择数据库，记录筛选条件，找到机构与负责人，最后回到项目、论文、大学或官方报告验证。

适合谁阅读

• 正在做马来西亚 AI、科技或创新专题的学生和研究者。
• 想寻找大学、专家、实验设施或合作项目的企业。
• 需要为文章和简报提供本地科研依据的内容团队。
• 研究技术商业化、R&D资金或人才分布的创业者。
• 想建立本地 AI 研究资源目录的网站编辑。

R&D Project Bank：查科研项目与成果统计

KRSTE R&D Project Bank 收录马来西亚计划下的 R&D&C STI 项目资料与统计。公开页面可查看： - 不同研究领域的项目分布。 - 机构类型与项目比例。 - MOSTI 资助计划与批准金额。 - 知识产权、出版、奖项和商业化成果。 - 人才发展和工作机会等统计。

它适合回答“某类研究有多少项目”“哪些资金计划支持过相关领域”等背景问题。若要核对单一项目结果，应继续寻找项目编号、实施机构、负责人和最终成果文件。

MyHRSTI：查科研人才与专业领域

MyHRSTI 涵盖政府机构、研究院、大学、NGO 和企业中的 STI 人才资料。平台说明档案可能包含机构、职位、专业领域、教育背景、奖项、论文和研究项目。

适合用途： - 发现某个研究方向的本地专家。 - 了解不同领域、机构和州属的人才分布。 - 为访谈、合作或进一步文献检索建立候选名单。

注意：个人职位、联系方式和研究方向可能改变。联系前应到所属机构官网核对，不要批量收集或用于未经同意的营销。

NSFE：查科研设施与设备

National Scientific Facilities & Equipment 旨在促进科研设施和设备共享，并支持产业、公共部门和科研机构合作。

公开统计包括设备与设施的州属分布、机构类型、分析类别、使用程度和共享状态。企业若需要测试、实验或合作，可从统计了解资源分布，再向具体机构确认设备规格、可用时间、收费、安全和合作条件。

MASTIC Strategic Data：查国家科技趋势

MASTIC STI Strategic Data 提供研发开支目标、技能供需和经济相关战略图表。它适合做宏观背景和趋势说明。

使用图表时必须记录： - 页面最后更新时间。 - 指标定义和数据来源。 - 实际历史数据还是未来预测。 - 金额、人口或比例的单位。 - 是否能下载原始数据。

不要从图表截图直接推断没有显示的精确数字。

TECHMart与STI Indicator

TECHMart 用于探索本地技术市场与商业化线索；STI Indicator 用于观察科技、创新和人才指标。对于 AI 创业者，这些入口可以帮助寻找相邻技术、机构和市场背景，但不能代替客户访谈、竞争分析和商业验证。

一套可复现的检索流程

第一步：把问题写成可检索形式

不要只写“马来西亚 AI 研究”。改成“2021年以来马来西亚农业计算机视觉项目”“柔佛州具有机器视觉设备的科研机构”或“生成式 AI 相关技能人才分布”。

第二步：选择对应数据库

• 项目与资助：R&D Project Bank。
• 专家与论文：MyHRSTI。
• 仪器与设施：NSFE。
• 宏观指标：MASTIC Strategic Data 或 STI Indicator。
• 商业化技术：TECHMart。

第三步：记录筛选条件

保存关键词、研究领域、机构类型、州属、计划周期和访问日期。这样别人才能复查你的结果。

第四步：三角验证

至少用三个来源核对：数据库记录、机构官网、论文或项目报告。若信息冲突，采用日期较新且最接近原始项目的来源。

第五步：标示资料限制

说明资料是否为统计汇总、公开档案、预测或自填资料，以及哪些字段无法取得。

怎样寻找AI相关项目

AI 项目可能不会直接使用“Artificial Intelligence”名称。可以组合这些关键词： - machine learning、deep learning、computer vision。 - natural language processing、speech、language model。 - robotics、autonomous、prediction、classification。 - smart agriculture、medical imaging、traffic analytics。 - data analytics、decision support、automation。

中文文章中应保留英文技术词，方便读者回到数据库搜索。

示例Prompt：整理科研检索记录

你是科研资料整理助理。

研究问题：{{问题}}
数据库：{{KRSTE/MASTIC/大学资料库}}
筛选条件：{{关键词、年份、领域、州属、机构}}
检索结果：{{粘贴公开记录}}

请输出：
1. 检索方法和访问日期；
2. 结果清单，不合并同名但无法确认的项目；
3. 每项资料的机构、年份、研究领域和状态；
4. 需要到机构官网、论文或报告核对的字段；
5. 可以支持的结论；
6. 不能从当前资料推断的内容；
7. 后续访谈或合作问题。

不要补写缺失的项目成果、经费、联系人或商业化状态。

使用科研人才与资料的边界

• 公开可见不等于可以批量抓取、转载或营销。
• 联系专家前先核对所属机构和当前职位。
• 引用论文应找原论文，而不是只引用人才档案。
• 设备统计不代表设备当前可预约。
• 商业化项目不代表产品已经盈利或可购买。
• 涉及个人资料和平台内容时遵守各网站条款。

可以形成哪些原创内容

• 马来西亚 AI 研究机构地图。
• 某一行业 AI 项目与研究趋势。
• 科研设施如何支持 SME 创新。
• 本地 AI 人才与技能分布说明。
• R&D项目从资助到商业化的观察。

每篇文章都应附检索日期、筛选条件和原始来源，避免把资料库摘要写成完整研究结论。

内部延伸阅读

• 马来西亚官方AI资源导航
• 马来西亚AI应用案例
• 生成式AI与马来西亚未来工作
• NotebookLM资料研究工作流

FAQ

KRSTE是AI专用数据库吗？

不是。它覆盖更广泛的科学、科技与创新项目、人才、设施和指标。寻找 AI 时需要使用相关英文技术词和研究领域筛选。

可以从MyHRSTI直接取得专家联系方式吗？

平台可能展示公开档案，但联系前应到所属机构官网核对，并避免未经同意的批量营销或资料收集。

NSFE显示的设备一定可以使用吗？

不一定。公开统计只能帮助发现资源，实际规格、共享状态、收费和时间要向管理机构确认。

数据库结果可以直接当成论文证据吗？

数据库适合发现项目和建立背景。学术结论仍应引用原论文、数据集、项目报告和正式方法说明。

怎样知道数据是否最新？

记录页面更新时间和访问日期，再检查项目机构、论文和最新官方出版物。无法确认时应在文章中明确标示。

总结

马来西亚 AI 科研资料并不只在一个网站。NAIO 提供国家方向，MASTIC 提供政策与战略数据，KRSTE 提供项目、人才和设施入口。先定义问题、选择正确数据库、保存筛选方法，再回到原始项目核对，才能把链接转化为可靠研究。

如果你想继续阅读马来西亚 AI 科研、政策和产业资料，欢迎关注 AI.No1.my 马来西亚 AI 专题。