硬氪首发 | 北航系AI新材料团队获数千万融资，AI大脑+机器人自主实验室已商业化

硬氪获悉，近日AI新材料企业北京和光智成科技有限公司（以下简称“和光智成”）完成天使轮数千万融资，此次融资将主要用于团队扩招与自主实验室扩容。

和光智成成立于2025年12月，致力于通过将AI引入材料研发使其变得更加简单、快速。虽然成立时间不长，与新能源、航空航天、药用高分子材料、药物改性、光电材料、光刻胶等领域开展合作，且产品已经跑通商业化并完成多个客户交付。

其首席科学家刘宇宙为北京航空航天大学化学学院教授、博士生导师，曾任美国 Milliken&Co.总部研发科学家，曾发表Science、Nature子刊 原创论文、被授权超40篇国际专利。首席科学顾问杨万泰是中国科学院院士，长期致力于高分子材料合成与改性化学的方法学研究，现任北京化工大学和清华大学化学工程系教授、生物医用材料北京实验室主任。

当前前沿新材料研发已来到复杂配方与极端合成条件的深水区，传统依赖人工经验与试错的研发模式效率与效果触及天花板。与此同时，下游前沿技术的持续突破、产业的加速迭代，对新材料的更新迭代需求迎来前所未有的紧迫周期，下游正在倒逼十万亿材料行业寻求AI的变革浪潮，以加速材料的精准高效研发。

区别于市面上仅提供仿真计算工具、或只售卖自动化设备的厂商，和光智成实现了“计算-实验-数据”的闭环融合，其核心能力与产品分别对应三大板块。

首先，是材料设计与合成智能体Yun蕴算™，在接近无限的化学空间，智能体可快速完成海量的分子筛选，找到符合用户需求的分子结构，及对应的有效合成路径从源头减少线下实验试错，大幅降低 AI 材料研发准入门槛。

另一核心板块为AI 决策自主实验室，刘宇宙介绍，可以将其理解为全自动无人合成实验工厂，且由AI自主完成实验数据的收集及多维调参。目前和光智成已推出毫克级及公斤级双规格自主实验室，攻克多形态固体高精度加料、无水无氧反应自动化等行业难题，做到7×24小时无人值守高通量合成。其单日实验通量等效多人研发团队，且拥有完整数据生产与溯源能力。

对于材料行业来说，数据才是最关键的核心要素，而高质量数据的生产能力正是和光智成的第三个核心能力板块。数据决定了AI模型的精度，计算数据与真实湿实验数据之间存在系统性偏差，只有融合大量真实实验数据，模型才能从 "纸上谈兵" 的预测走向可合成、可验证的工业级精度。而和光智成通过全流程自动化的自主实验室，正源源不断地产出高质量的化学/材料数据，目前已积累PB级别链式、多模态、全样本的化学数据，这也是和光智成算法精度能达到工业级的关键所在。

通过计算智能体、自主实验室、高质量数据集的技术闭环，和光智成可大幅度缩短材料研发周期，降低材料研发成本。刘宇宙举例，和光智成在与光电材料知名上市企业合作时，为其一款已投入下游大规模生产的关键材料进行结构优化，在不改变其产线及反应工艺的前提下，完成反应转化率的大幅度提升。

此外，和光智成不同于一般材料研发服务商，其技术支持的材料种类非常广泛，这与他们所构建的“原子世界模型”有关。这一模型让AI理解原子之间的相互作用力、化学键断裂等底层微观规律。“无论是高分子、医药、催化、发光还是光刻胶，分子的合成最终都会沉淀到原子层面，这些底层逻辑和数据是通用的、可以迁移的。因此，客户的问题我们都能快速解决”，刘宇宙表示。

刘宇宙表示，可以把和光智成理解为材料与化学领域的具身智能， “大脑基于大量真实、高质量数据，精准思考，寻找最佳合成路径与催化剂。具身则通过机械臂、化学专用反应设备及检测设备，将大脑的想法付诸实践并持续优化，产出可交付的真实材料样品，同步积累新的数据反馈AI”。目前企业在北京拥有一个超1000平方米的自动化实验室，已加料、反应及检测的全流程自动化。每天可完成超400个全流程实验及大规模数据收集。 “让材料领域的具身智能在产业能更快推广，是公司接下来重点发力的方向。”

以下是硬氪对和光智成创始人刘宇宙的访谈节选：

硬氪：您之前是化学学院的教授，最初是怎么决定出来做这件事情的？

刘宇宙：我一直对工业界很感兴趣，想知道学到的知识和能力在哪里能体现价值。在美国博士毕业后，我进入美国材料研发公司Milliken工作，主要做特种化工与高分子添加剂。

原本我以为研发就是日复一日不停地做实验拿结果，但在美国期间我非常震撼地发现，他们是通过大量数据进行设计，让研发更有目的性、更准确，因此能在全球工业界长期保持领先。这给了我很大的观念冲击，让我开始思考能否用数据去加速材料研发。

回到北航后，我和计算机学院、自动化学院的老师做了非常多的讨论。结合近十年人工智能对大规模数据的处理能力、算力及实验技术的发展，高质量数据收集已成为可能。结合我自己的工业与学术经验，我们开始做这件事，并且在客户的验证中证实了这种新方法能够起到非常明显的加速作用。

从2014年开始，我们就同工业客户保持着非常紧密的对接，深知他们的需求，并持续培养相关方案的能力。所以对客户场景的理解和接洽，早在很多年前就已经开始了。

硬氪：行业里核心壁垒在于数据，但在初始阶段，您是如何触及并完成那些未公开或失败实验数据的搜集？

刘宇宙：数据确实至关重要。材料行业最大的痛点在于：公开数据库虽有数亿条数据，但其中可能有30%是假的，且专业人员也很难判断真伪，无法直接用于深度学习训练。

走了很多弯路后，我们发现必须搭建自己的自主实验室。我们建立了一套复杂的表征体系，能够互相校正、避免产生假数据，确保数据的高质量和高维度。不论是成功还是失败的数据，我们都会收集。另外，我们的干实验（计算机模型）计算结果与真实实验做过严格对照，虚实实验模型都很准确。

正是因为拥有干湿实验数据，并且深度植入于客户的各种实际场景中，所以客户有需求时，我们提供的是问题的最终解决方案，而不是单单卖给客户一套软件或一台设备让他们自己算、自己做。

硬氪：您曾提到目前行业存在“重预测、轻合成”的现象，合成的真正意义和痛点在哪里？

刘宇宙：材料领域包含两个方面：一是预测特性，二是寻找合成方案。

预测虽然看起来简单，用计算机模拟即可，但它涉及的薛定谔方程、量子力学层面无法精确求解，存在偏差，预测出的结果往往很难在真实场景中直接使用，客户看不到明确价值，很难买单。

而合成是客户最关心的核心痛点。首先是存量市场大，中国有10万亿的新材料市场，客户希望把现有产品做得更好、成本更低、合成更快，这需要优化现有的工艺路线。二是行业里很多新想法早就存在，但没人能把它合成出来。只有把样品拿出来，下游客户才会认可。 所以，我们选择解决“如何低成本、工业化地把材料合成出来”这一路径。

硬氪：公司接下来的短期规划与长期愿景是什么？

刘宇宙：短期内，我们希望利用融资扩大平台规模，提升自主实验室与智能体计算能力，收集更多数据，让模型跑得更快。同时依托我们自有实验室，深化自主实验室的研究。并在已落地的领域进行横向拓展，服务更多客户。

长期来说，我们希望将平台打造为一个通用型的材料研发平台。就像现在大家可以用 AI 工具轻松编程一样，未来普通人或小微用户花少量费用购买token，就能根据自身需求在云端自动完成材料的设计与合成，让每个人都能按自己的想法去创造新物质。