设计空间庞大，实验试错成本高
材料组分、结构与配方组合众多，多项性能要求相互制约，有限的实验资源难以充分探索候选方案，研发迭代周期较长。
研发挑战
从材料探索到性能突破，研发创新仍面临多重瓶颈。
微观机制复杂，性能优化缺少依据
缺陷、界面与反应过程共同影响材料性能，实验现象与微观机制之间的关联难以厘清，材料设计和改性方向缺少定量依据。
科研数据分散，研究经验难以复用
文献、实验与计算数据分散，材料信息、制备及测试条件缺少统一关联，已有研究难以直接用于方案比较与后续分析。
计算门槛较高，研发流程衔接不足
建模、参数配置与结果分析依赖专业经验，多种工具和计算步骤需要人工衔接，批量研究与跨项目复用效率受限。
AI 与科学计算协同的研发能力
以科学计算、科研智能体与实验研究协同，支持材料探索、机理解析与研发流程执行
应用场景
面向电池、光伏与制氢催化等方向，开展材料筛选、配方比较与机理研究。
电池配方
电解液与添加剂优化
比较溶剂、盐与添加剂的稳定性、配位和分解行为，结合已有实验结果，辅助确定下一轮配方组合。
电池材料
电极与固态电解质筛选
研究电压、结构稳定性、离子迁移和界面匹配，比较候选电极与固态电解质，支持材料选型与改性。
光伏
钙钛矿界面材料筛选
AI 辅助提取文献中的器件条件与性能数据，结合界面作用比较钝化或传输材料，提出验证优先级。
氢能
制氢催化剂与反应机理
比较活性位点、吸附和关键反应步骤，辅助催化剂组分选择和性能解释。
稳定性
分解与失效原因分析
针对已有异常现象研究材料分解、界面变化或副反应，帮助研发团队缩小问题范围。
应用场景
面向半导体材料、电子化学品、催化材料与高分子材料，支持材料选型、配方比较与机理研究。
电子化学品
CMP、清洗与电镀配方
比较添加剂的吸附、络合和溶液行为，结合实验分析抛光、清洗或电镀配方的差异与调整方向。
半导体材料
功能材料、缺陷与界面
分析电子结构、缺陷、表面和界面性质，辅助材料选型、改性及相关工艺判断。
催化
催化剂筛选与机理
比较候选催化剂的活性位点、吸附能和反应路径，为材料筛选、组分调整与机理分析提供依据。
高分子与配方
助剂、相容性与材料替代
AI 辅助整理结构与性能数据，结合相容性分析比较配方组合，支持配方调整与原料替代。
金属与功能材料
组分、缺陷与稳定性
比较不同组分和缺陷状态对结构与性能的影响，为材料选型和改性提供研究依据。
案例与成果
通过具体研究过程了解平台如何支持研发。
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