AI+新材料Matter-seek模型：如何用智能搜索重构材料研发新范式？

宇曜科技以AI技术重构材料研发范式，实现材料研发周期缩短80%、成本降低70%的突破。

宇曜科技Matter-seek：用AI重构材料科学研发新范式

在高端制造领域，新材料研发的滞后性正成为制约产业升级的隐形瓶颈——光刻胶、航空发动机高温合金等核心材料长期依赖进口，单一材料研发周期动辄十年起步，失败率居高不下。宇曜（北京）科技有限公司推出的Matter-seek人工智能新材料研发平台，正试图用“数据引擎+层级神经网络”的技术组合，打破这一僵局。

从实验室到产业化：七年技术攻坚

项目起源于2018年材料基因组工程的产业化探索。彼时，首席科学家项晓东团队在深圳材料基因组大科学装置项目中验证了高通量实验与AI结合的可行性。作为材料基因芯片技术发明人，项晓东团队敏锐意识到：传统研发模式依赖试错法，而材料非平衡态相图的复杂性使得实验成本呈指数级增长。团队由此启动Matter-seek底层架构开发，构建了1107元素描述符，90个性能垂类子模型。产品为国内及国际首创并处于前沿领先水平。

技术总监许绍孟博士领衔的算法团队取得关键突破：针对材料领域小样本、高维描述符的痛点，首创层级神经网络统计系综方法（HNN）。该方法通过分解复杂参数体系，建立低维子模型平行训练机制，最终集成高维统计系综，将超导材料临界温度预测误差压缩至3%以内，较传统机器学习模型精度提升5倍。这一创新使Matter-seek在2023年完成算法闭环，模型预测准确率达95.7%，并通过6项国际专利构筑技术壁垒。

技术护城河：重新定义研发效率

Matter-seek的核心竞争力体现在三大技术模块：基于材料基因工程的数据生成系统实现单日百万级组合模拟；跨尺度预测模型支持从量子力学计算到宏观性能推演；自主研发的HNN算法框架破解了小样本训练难题。在固态电解质开发案例中，平台仅用3个月就筛选出锂离子传导率提升40%的新型复合材料，而传统方法需投入2年以上实验周期。

这种效率革命直接冲击行业成本结构。据测算，使用Matter-seek可将材料研发周期缩短80%，实验成本降低70%，失败率从50%锐减至5%以下。目前，平台已衍生出高温超导材料、非晶软磁合金电动机等10余项产业化成果，其中核防护材料在国内多个核电站进入试用阶段。

商业化路径：做材料界的“AlphaFold”

宇曜科技独创“技术+资本+场景”三位一体模式：通过API接口向科研机构和企业提供智能研发服务，按数据调用量收费；针对军工、新能源等领域开展定制化联合研发；对于超导材料等战略级成果，则以技术入股形式参与产业化分红。这种轻资产运营模式使其在未透露融资的情况下，已实现关键技术模块的闭环验证。

市场反馈验证了技术价值。早期用户中科院某研究所数据显示，使用Matter-seek后功能材料研发效率提升12倍；某新能源企业通过平台开发的固态电解质，将电池能量密度提升至400Wh/kg以上。随着北京市“AI+新材料”示范工程落地，宇曜科技正筹建平谷实验中心，计划3年内接入百家产业链企业。

站在材料科学范式变革的临界点，Matter-seek的野心不止于工具创新。通过主导2项行业标准制定、孵化科创板潜力企业，这家国家高新技术企业正在编织一张覆盖基础研究、技术转化、产业应用的生态网络。欢迎国内和国际的科研机构、高等院校、科技企业、需求单位应用体验Matter-seek产品，为前沿新材料研发提供强有力的支撑和服务。