AI×机器人驱动物质发现新范式 | 电解液配方优化平台

新物质的发现，遵循 “设计—制造—测试—分析"（DMTA）的迭代过程。人工智能在物质发现领域实现了分子结构的智能设计，犹如在数字世界进行一场实验，我们称之为 “干实验"。然而，要让这些数字设计真正落地并持续优化，必须通过物理世界的实验与验证，我们称之为 “湿实验"。真实世界的实验也能产生有效数据反哺数字世界的模型，优化模型预测、判断和设计。但在实验执行和数据收集方面，传统的人工实验逐渐成为效能瓶颈。实验通量低、误差易累积、主观性难避免。而机器人化学基于精密硬件和自动化技术，能 7×24 小时不间断工作，每日完成上千次实验，将操作误差压缩至 5% 以下，极大地提升实验效率与数据的可靠性。

在当今科技创新的前沿领域，人工智能与自动化技术的融合正引领着一场物质发现研发范式的深刻变革。晶泰科技凭借其智能自主实验平台，将数据驱动的AI预测模型与自动化机器人技术无缝整合，构建了一套高效、自主驱动的物质发现体系。这一创新体系不仅加速了化学空间的探索进程，更为制药、新材料等行业研发提供了全新的基础设施，重新定义了物质发现的速度与效率边界。

在 AI 行业应用中，数据作为基础性要素，构成了整个智能系统的基石。其核心逻辑遵循 “数据→模型→应用→解决方案" 的正向循环：高质量的数据通过训练 AI 模型产生智能自主能力，模型能力转化为具体行业应用场景，最终落地形成可复用的解决方案。这一闭环体系确保了 AI 技术能够持续从数据中学习、优化并创造价值。

晶泰科技智能自主实验平台聚焦数据资产的全生命周期管理，从收集、治理到应用，构建了一套完整的数据资产管理体系。结合 AI 模型和自动化机器人打造的实验工站，以前所未有的速度完成智能实验执行和高效数据治理，实现了基于算法的 AI 分子设计和反应预测与自动化机器人合成实验的迭代闭环，快速探索广袤的化学空间。

晶泰科技通过三大核心技术组件构建了领先的智能自主实验平台，形成了 “算法设计→机器人实验→数据反馈→模型迭代" 的完整闭环。这一创新架构突破了传统化学研究的效率瓶颈，以前所未有的速度推动物质发现进程。通过这一技术架构，平台实现了 AI 分子设计、方案预测以及自动化机器人实验的迭代闭环。

晶泰科技的电解液配方优化平台由三大模块构成：通用人工智能、专有大模型，以及自主实验室。

通用人工智能模块主要实现文献和专利等公开数据的采集和知识库的构建，为项目开展提供原料库和初始配方；专有大模型模块实现分子设计、性质预测、配方优化以及机理解读等功能，推荐新的配方；自主实验室模块实现配方的自动化精确制备和表征，验证算法推荐的配方，并产生新的实验数据，为算法模型的优化提供物质支持。三个模块的有机结合，能够高效实现预期指标的电解液配方。

晶泰科技的电解液配方优化平台工作流程分为六步，分别为确定应用场景、生成初始配方、构建性质预测模型、采用模型推荐新配方、自动化配方制备和表征、以及定向分子设计及合成，其中 3 到 6 步为迭代形式来获得满足要求的电解液配方。

在全球能源转型加速与动力电池性能升级的双重驱动下，电解液作为电池开发的重要部分，其配方创新已成为突破高能量密度、长循环寿命、宽温域适应性等关键指标的核心瓶颈。传统研发模式因依赖经验试错、数据利用率低、实验成本高昂等问题，难以满足行业对研发效率与精度的迫切需求。在此背景下，电解液配方优化平台的构建成为必然趋势——它通过人工智能技术实现文献专利数据的结构化解析、分子设计与性质预测，并依托自动化机器人工作站完成配方的高精度制备与表征，形成 “AI 预测-机器人验证" 的闭环迭代，有效解决了研发周期长、数据碎片化、实验重复性差等痛点。这种 “AI+机器人" 的技术赋能模式，不仅可以将电解液研发周期缩短，更推动行业从 “经验驱动" 向 “数据驱动" “智能驱动" 转型，成为新能源新材料企业构建核心竞争力的关键基建。

晶泰科技智能自主实验平台，以 200 多种垂直领域 AI 模型融合打造化学超级大脑，指导物质结构与实验设计；以实验室自动化机器人高效完成高通量精准化学执行与数据治理；机器人收集的真实场景结构化数据再反哺训练 AI 模型，让预测更准、设计更优。晶泰科技智能自主实验平台通过 AI 与机器人的协同，实现了从 “经验驱动" 到 “数据驱动" 的研究范式转变，为物质发现领域带来双重突破性价值。

突破核心技术难点，整合 AI 算法、自动化控制、数据分析等多领域技术

提供跨功能、跨行业、跨领域的智能实验室解决方案，满足多样化需求

以 “AI×机器人" 构筑物质发现新范式，打造行业研发新基建

晶泰科技目前拥有 5000 平米的自有智能自主实验室，充分赋能内部业务研发场景，并积累技术应用经验。同时，智能自主实验平台产业化落地成果已扩展到生物医药、新能源、新材料、石油化工、中药现代化、化学自动化等领域，平台已广泛应用于涵盖有机合成、配方优化、催化剂研发和电解液工程等合成化学研究场景。