材科源图：AI for Materials 闭环加速固态电解质研发，超亿元天使轮融资落地

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-08-21

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AI+新材料科技企业材科源图（MatSource）宣布完成超亿元天使轮系列融资，资金将用于深化“数据—物理模型—AI智能体—自动化实验”全链路研发闭环，加速固态电解质等关键材料产业化。该公司成立于2025年4月，创始人李昊为日本东北大学终身正教授，32岁获评，是日本历史上最年轻的终身正教授之一。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

技术闭环：数据—物理模型—AI智能体—自动化实验

材科源图构建了“大脑+四肢”协同系统：AI智能体与物理模型构成“大脑”，高通量自动化实验为“四肢”，数据库为“记忆”。公司已建成全球最大的百万级真实材料数据库，由团队历时七年、超百名专家人工挖掘清洗而成。李昊指出，AI辅助挖掘的准确率不高，幻觉率可能超95%，因此必须人工审核。

物理模型约束AI幻觉

公司自研物理模型超200个，用于约束AI幻觉，如“F=ma”等物理规律确保AI预测不违反基本定律。物理模型与AI智能体双向校验，提升预测可靠性。

自动化实验加速验证

全球首台AI Agent驱动的无机固相/固液相合成高通量自动化实验平台，单日处理150个样品，实现“规划—设计—工艺—执行—反馈”全流程闭环。

商业化路径：三位一体

材科源图采用“技术服务+材料银行+自研材料生产”模式。典型案例如服务某世界500强企业，解决其困扰20多年的热催化反应催化剂问题，合同约定一年交付，实际不到两个月即找到性能提升30%的催化剂，已通过小试。

🚀 对企业 AI 化的启示

启示一：AI落地需构建垂直闭环，而非单点工具

材科源图的成功在于打通“数据—物理模型—AI智能体—自动化实验”全链路，而非仅提供预测工具。企业AI化应注重系统整合，形成自我迭代的正循环。

启示二：高质量数据是AI应用的基础

百万级真实实验数据库是核心壁垒，人工清洗确保数据质量，降低AI幻觉风险。企业需重视数据治理，而非盲目追求数据量。

启示三：物理模型与AI结合提升可信度

物理模型约束AI输出，增强可解释性，适用于对准确性要求高的工业场景。企业可探索将领域知识嵌入AI模型，提高落地可行性。

启示四：产业化验证是AI价值的最终标尺

材科源图强调“不做材料、不上产线，就无法真正赋能产业”，其商业模式已获市场验证。企业AI化应聚焦实际业务问题，以结果为导向。

李昊表示：“AI要做的，是在建产线之前先把未知的92%走一遍，我们才知道当前场景下什么材料才是最优解。没有这个前提，任何大规模产业化都是在盲人摸象。”

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