02AI 研发
用计算与数据，缩短材料的试错路径
我们把计算模拟与数据筛选放进研发流程的早期环节，先缩小候选范围，再进入合成与电芯验证，让实验资源集中在更值得做的配方上。
材料研发的成本主要不在实验本身，而在候选空间太大。
01研发流程
五个环节的闭环
流程本身不新，关键在于每一步都有可回写的数据。
- 01
候选组分设计
依据目标温域与工艺条件生成候选配方空间。
- 02
计算模拟
用结构与动力学计算评估离子传输与界面行为。
- 03
性能预测与筛选
以机器学习模型对候选进行排序，收敛到少数方案。
- 04
实验验证
合成、成膜与电芯测试，获得真实测试数据。
- 05
反馈迭代
把实验结果回写模型，修正下一轮候选生成。
02能力构成
四块能力，互为输入
任何一块单独存在都无法形成效率优势。
01
材料数据库与候选库
沉淀配方、工艺与测试结果，形成可检索的研发资产。
02
计算模拟
围绕结构与离子传输开展模拟，减少盲目试错。
03
机器学习筛选
从历史数据中学习规律，对候选配方做优先级排序。
04
实验闭环
测试结果回写数据库，形成下一轮迭代依据。
03方式对照
与传统研发路径的差别
以下为定性说明，不涉及具体倍数或周期承诺。
| 环节 | 传统路径 | 计算与 AI 辅助路径 |
|---|---|---|
| 候选来源 | 依赖经验与文献逐一尝试 | 依据目标条件批量生成候选空间 |
| 筛选依据 | 以实验试错为主 | 先做计算与模型排序再进实验 |
| 迭代依据 | 零散记录与个人经验 | 统一回写数据库，形成可追溯记录 |
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