材料前沿

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萬億市場下,「機數科技」能否做好材料開發的“催化劑”?
發布時間:2021-5-25 來源:快鯉魚 瀏覽:316次


        隨著科學技術的發展,人們在傳統材料的基礎上,根據新一代的科研成果,開發出新材料。新材料被稱為產業糧食,是指新近發展或正在發展的具有優異性能的結構材料和有特殊性質的功能材料。它是國民經濟先導產業和高端制造的重要保障,各發達國家都將先進材料視為產業競爭力的基礎和關鍵,也是第四次工業革命入口之一。


       工信部數據顯示,2020年底我國新材料產業總產值超過6萬億人民幣,至2025年,將達到10萬億市場規模。

       中國也越來越重視新材料產業的發展,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》等文件明確指出:“實施產業基礎再造工程,加快補齊基礎零部件及元器件、基礎軟件、基礎材料、基礎工藝和產業技術基礎等瓶頸短板。依托行業龍頭企業,加大重要產品和關鍵核心技術攻關力度,加快工程化產業化突破!



       政策驅動下,無數技術人員入局新材料行業。


行業普遍的“試錯模式”


        隨著產業規模增大,新興企業數量增長,低效試錯在新材料行業痛點暴露也愈發明顯。
        什么是低效試錯?
        小學課文中介紹了愛迪生發明了燈泡,但真實的歷史上愛迪生可謂是低效試錯第一人。
        1854年,美國人亨利·戈培爾發明了在真空下用炭化的竹絲通電發光的燈泡,經幾代人努力,氮氣填充、碳絲替換等改良早已完成。時間到了1880年,愛迪生“做了幾千次實驗”,終于找到了碳化的竹絲作為最好的燈絲材料,此時距亨利·戈培爾發明燈泡已經過去整整26年。
        看似啼笑皆非的故事,在材料行業其實每天都在上演。 每一種新材料的研發都需要大量瑣碎的基礎試驗數據作為底層支撐,但受各個企業可能互為競對關系、實驗室數據未進行留存公布、工業試驗數據跨行業不流通等因素影響,“重復造輪子”的現象很難避免。
        江俊與李鑫博士以推動“數據驅動材料開發” 新范式為抓手,合肥機數科技有限公司(下簡稱“機數科技”)于2017年6月5日正式成立,公司希望通過為企業與科研用戶等提供材料大數據咨詢、人工智能分析、新材料定制開發等服務。解決傳統試錯模式的瓶頸問題,為新材料產業帶來顛覆性變革。 


國內無人問津的科研雜志在日本竟成寶?


        機數科技的成立是源于一次偶然的經歷。
       機數科技創始人江俊本科畢業于武漢大學物理系,2000年到中科院繼續攻讀研究生學位。2003年獲得瑞典皇家工學院聯合培養機會,2009年前往美國加州大學爾灣分校擔任博士后。在一次日本國家實驗室的參觀訪問過程中,江俊注意到實驗室中擺了許多中文的基礎研究論文,這讓他意外且疑惑!盀楹稳毡咀铐敿獾目茖W實驗室要擺放如此多的基礎雜志?而非更前沿技術有關的學術期刊?甚至在國內,這些雜志也會因為研究內容過于基礎而無人問津!
        日本研究員告訴江俊,日本科研人員并不充足,而很多瑣碎的試驗數據統計,往往需要消耗大量的人力以及時間。來自中國的這些基礎期刊剛好能滿足基礎科研數據的不足,讓日本科學家能夠整合數據提煉規律,有更多精力放在更深層次的研究之中。
        正是這樣的觀點,江俊結合自己之前的科研試驗經歷,心中產生了“做一個屬于我們自己國產數據庫” 的想法。
        另一位創始人李鑫也發生了類似的經歷。
        2011年,他在美國國家實驗室做訪問學者期間,奧巴馬政府宣布啟動“材料基因計劃”。當時的新材料研發主要依據材料科學家和工程師的科學直覺和大量重復的實驗。該計劃是美國經過信息技術革命后,充分認識到材料革新對技術進步和產業發展的重要作用,以及在復興制造業的戰略背景下提出來的,在整個世界都轟動一時。
       李鑫認識到,數據共享以及材料設計的技術提升將是未來全球發展的“兵家必爭之地”。
然而,大量的中國學者,乃至全世界的科學家都不得不通過付費的方式購買美國的正版數據庫服務,甚至自己已經發表在國外期刊上的論文,還要花錢去單獨購買版權。
國外的“觸動”讓兩位創始人一拍即合,兩位同時又在瑞典皇家工學院有師兄弟緣分,回到合肥后多次商討,最終下定決心,于2017年創立機數科技。


從試錯模式到數據驅動


        機數科技的產品依托于微尺度物質科學國家研究中心的成果轉化,以推動“數據驅動材料開發”新范式為抓手,為企業與科研用戶等提供材料大數據咨詢、人工智能分析、新材料定制開發等服務。
       公司致力于解決傳統試錯模式的瓶頸問題,賦能新材料產業的研發和生產,助推傳統材料產業轉型升級。 機數科技核心產品與服務分為3個板塊,分別是:材料數據檢索、仿真設計軟件、整體解決方案。
       材料數據檢索服務以SaaS模式為主,通過與儀器公司捆綁銷售在線賬號,檢索數據庫內包含儲存超9000余萬條基礎化合物信息;抽取整理儲存1100萬條化學反應數據,匯集多類化學領域大量文章數據;提供催化劑、被催化的反應、反應勢能變化等關鍵數據。

       檢索技術包括:文獻智能識別、物理化學語料庫、拓撲結構存儲、基于特色描述符的人工智能分析、實現高精度、低延遲定位搜索。




       以某合金生產企業為例,合金生產通常需在高溫高壓環境下進行,不僅做實驗耗能巨大,且危險系數較高,一年能做試驗次數十分有限。
       在機數科技數據庫幫助下,為試驗溫度壓力提供篩選范圍,原本需要做超過千個試驗,用數據庫可以僅需10個即可完成,節省時間150余天,節省直接經濟成本2000多萬人民幣。
       在服務了數家企業后,機數科技總結共性需求,將產品數據打包為軟件進行出售,即仿真設計軟件。
       仿真設計軟件主要打入微電子與半導體行業、礦物行業以及化工醫療行業。通過模擬仿真實驗測算,提供最佳可行性反應路徑分析,優化生產模型。
       而仿真模型的誕生離不開背后強大的數據庫基礎作為理論支撐。
       關于數據庫的構建,機數科技的數據庫主要來源有三個方面,首先是通過大數據技術對公開的專利、文獻等進行清洗剝離得到的公開數據,其次則與科研院所合作,將本來會被丟棄的試驗數據進行留存,豐富數據庫內容,最后,則通過現有試驗數據在超級計算機內進行仿真模擬試驗,用數據生數據。 江俊介紹道:“目前機數科技的主要競品仍處于實驗室階段,商業方向上仍缺少直接競對關系。這主要源于工業企業缺少數據人才,而數據人才對化工領域熟悉度不夠產生的!

       交叉學科人才的引進則與中科院少年班相關。據悉,江俊曾任中科大少年班班主任,其間他發現不少學生在所學專業之外具有較強的學科拓展能力,且少年班采用混合教學模式,學生對交叉學科的研究也都十分熟悉,一批以肖恒宇為代表的少年班畢業生也十分樂意在機數科技的交叉科學中繼續鉆研應用。


        人才的引進賦予了機數科技強大的科研能力,在材料定制解決方案的服務模式中,機數科技則可以直接為企業定制新材料開發,收取數據服務費、材料設計費、技術轉讓費等,目前已為甕福集團、光華科技等大型企業提供定制新材料服務,實現合同額近千萬元。
      “材料數據庫的建立將從知識源頭上解決我國材料產業的‘卡脖子’問題”,江俊回憶道:“國外長期在各類先進技術上對我國實施嚴格的技術封鎖,且對產業創新打壓十分嚴重!
       以上海技術物理研究所的紅外物理研究為例,該項技術長期被國外重點遏制封鎖,我國堅持走自我創新的道路過程中,國外企業針對國內研發水平,逐步放開技術封鎖,國內研究到哪一步,國外就開放到哪一步,利用產品長期研發的技術優勢與量產過程中的價格優勢,打擊國內產業鏈發展,研發結果始終被人牽著鼻子走,極容易因缺少市場與資金終止研究造成大量實驗數據付諸東流。數據庫的建立則可以有效避免數據銷毀,無論企業何時繼續研究都無需再從頭來過。 目前機數科技已經成功完成了數據庫模型的構建并持續升級迭代。商業模式上主要以通過平臺收取賬號數據檢索、下載和數據包定制費用;材料定制開發,采用共享產權、收益,或一次買斷的模式;軟件服務三種,客單價以半導體行業為例約100萬人民幣一套。 據了解,截至目前機數科技已完成賽智投資基金的天使輪投資以及合肥高投的戰略融資,下階段在融資方面將保持謹慎態度。
       江俊介紹道:“目前機數科技已經獲得國家重大創新項目承擔資格,接下來將努力朝著國家戰略與市場需求融合的方向穩步前進,且背后獲得多個國家級省級項目的持續支持,因此對資金需求程度不高!
       合肥高投投資人孫志磊表示:“機數科技所從事的事業既具有足夠的戰略高度又有廣闊的市場空間,材料大數據相關產品和服務的推廣,不僅僅可以提升我國在材料領域的研發實力,助力產業快速突破瓶頸,攻克某些“卡脖子”技術,還可以推動材料行業整體產業鏈優化升級,帶來巨大的經濟效益。我們作為政府引導基金,我們很愿意也很榮幸有機會為公司發展助力!




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