5
年
平均研发周期
行业现状
材料研发， 亟需一场智能革命
磁性材料体系复杂、周期长、验证难，传统研发范式已难以匹配产业对效率、精度与迭代速度的要求
500
万
平均投入规模
10
%
平均成功率
研发周期长
多轮实验
反馈速度慢
创新窗口拉长
磁性材料研发不是单点参数优化，而是材料体系、结构尺度、工艺条件和性能目标的连续耦合。传统方式需要多轮实验确认，周期被不断拉长，也让创新窗口和市场机会被稀释。
为什么慢
实验与计算之间反馈不连续，关键判断依赖人工复盘。
带来影响
项目推进效率低，验证链路长，机会成本逐步增加。
解决方案
一个面向磁性材料研发的智能工作流
围绕输入需求、理解体系、生成方案与验证优化的研发链路，提供可计算、可推演、可落地的智能支持
输入
材料成分与体系边界
定义元素组成、结构边界、候选空间和基础物理约束。
物理驱动与科学数据联合建模
从体系边界到候选生成
先把问题转化成可搜索空间，再通过物理约束和科学数据筛出更高价值的候选方向。
输出
候选配方与材料方案
输出可进一步计算、实验验证或横向比较的候选组合。
输入
目标性能与应用需求
输入磁学、热学、力学等关键指标，以及终端应用场景要求。
物理驱动与科学数据联合建模
从性能目标到方案反推
围绕目标性能进行多维预测、推理与方案搜索，让筛选逻辑从经验判断转向模型辅助。
输出
关键性能评估与比较
对不同方案进行性能预测、解释、排序和横向比较。
输入
工艺约束与实验条件
把实验窗口、制造条件、工艺参数和落地限制提前纳入模型判断。
物理驱动与科学数据联合建模
从工艺约束到决策支持
模型不仅生成方向，也把实验与制造条件放进约束，减少后期不可落地的方案。
输出
工艺优化建议与决策支持
辅助判断下一步实验设计、工艺窗口和资源投入优先级。
核心能力
从预测到设计，让研发更接近正确答案
不是单点工具，而是贯穿材料研发关键流程的智能平台，让研发从“做很多实验”转向“先做更对的实验”
性能预测
准确率
95%
面向磁学、热学、力学等关键指标，提升材料性能评估效率与可靠性
逆向设计
准确率
70%+
从目标性能出发，反推更优材料组成与候选方案，加快方向筛选
工艺优化
减少试错
80%
围绕实验与制造条件减少试错次数，提高研发效率与可实现性
核心技术
统一基座，承载更完整的模型表达
围绕联合驱动、真实研发与关键尺度三条主线，构建面向磁性材料研发的技术底座
磁性材料基座模型
把物理规律、数据学习与研发任务放进同一个建模框架，让模型既能预测关键物理量，也更接近真实材料问题。