北京
MATARIA （元材新界）是一家AI4M 材料物理智能引擎公司。投资界10月19日消息， MATARIA宣布完成数千万人民币种子轮融资，由君联资本领投、小苗朗程跟投，点石资本后续担任独 家财务顾问。
团队成员方面，创始人刘政老师是南洋理工大学材料科学与工程讲席教授，2018 年起连续八年入选科睿唯安全球高被引科学家，在《Nature》《Science》及其子刊发表论文 70 余篇，《纽约时报》也曾以他作为材料领域的代表科学家进行专题报道。 CEO 汤碧珺博士是刘政老师的学生，从本科开始学习材料科学，博士阶段主攻二维材料合成。安波老师，南洋理工大学校长讲席教授、AAAIFellow，亲自操盘材料大模型的训练。另外，安波老师实验室多位即将博士毕业、手握大厂高薪 offer 的年轻研究员也选择了加入。
在MATARIA 看来，AI4M 的价值，最终要落在能交付的工程方案上。而从候选走到工程方案，中间隔着一连串只有懂材料、懂科学的人才能做出的判断。MATARIA 认为：AI 负责把搜索范围压缩到极 致，判断、校准与翻译，交给真正懂材料的人。团队的核心，是做了二十多年材料研究的科学家，以及一群长期深耕 AI、却比谁都懂材料的工程师。他们给自己定的目标，不是多生成几个候选，而是成为下一代材料与工艺的定义者。
MATARIA 定位为新一代材料物理智能引擎：以多尺度世界模型为基座，打通原子、介观到宏观构件的跨尺度推演，并在仿真、实验与产线的真实反馈中持续进化这套用AI 研发材料的路线，已经做出了世界级的多功能复合材料，应用于航空航天、先进封装、核能等多个场景。
它的效果可以从预测和验证两端来看。预测端，在商业复材体系的强度预测中，MATARIA 模型的误差为 ±1.2%，结果落在实验区间之内；验证端，团队不到两个月就定位到了双波段红外四元材料体系；另一项超薄红外材料技术，也已经授权给一家海外领 先的光子技术企业。
目前已经有接近20家航空制造、复材与化工龙头或初创新锐已经开始使用MATARIA 的技术。
MATARIA 需要是材料在温度、压力、应力下从一个状态演化到下一个状态的完整轨迹。
团队把传统实验设备一台台改造成“会记录的设备”：给化学气相沉积生长装上显微镜实时观测，给炉子加装传感器记录全过程数据，生长过程中的电镜测试全部自动记录。复材方向，有从设计、3D 打印到验证的全自动装置；催化方向，有高通量平台，几百个配方可以快速完成合成与测试。
在此之上，团队还能使用全球顶 级的同步辐射光源开展表征，积累了近十年的单原子级电镜数据，并且对同一种材料既做仿真又做实验，沉淀下大量交叉校准数据。这些加在一起，让MATARIA 手里有了一套更稳定、也更稀缺的状态数据。在他们看来，材料 AI 的上限，写在动态的轨迹里，不在静态的论文参数里。
2017年，GPT-4 横空出世。团队很快用大语言模型搭起自动化数据管线，把散落在文献和实验记录里的信息整理成结构化数据库，又让模型学会根据历史案例自动设定仿真参数，原本要靠资深专家才能完成的工作，变成了流程里的一个环节。
MATARIA 的架构是一个闭环：基模提出假设，AutoDFT、AutoFEM、相图计算等工具快速推演，自动化实验在真实世界中验证，结果再回流给模型。一万个预测，经物理推演压缩到一百个、十个，才进入实验室。
MATARIA与航空航天、先进封装、核能领域的头部企业，从下一代产线的设计阶段就开始共建：上游做材料设计，中游做工艺优化，下游做服役期健康监测。客户的每一次迭代都在校准模型，模型的每一次进化又反哺客户的下一代产品。用刘政老师的话说，就是“介入早、绑定深”。
接下来的18 个月，MATARIA 计划推出可部署的材料世界模型 V1.0，并在 3 至 5 个行业完成试点。在组织上，公司采用“1+X+Y”的架构：“1”是材料世界模型这个共同的基座，“X”是连接模型与实验的研发平台，“Y”是一个个垂直产业单元，各配一位产业合伙人负责落地与交付。复材是第 一个“Y”，半导体材料、红外光电材料会是接下来的方向。
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