創材深造完成A+輪融資：以真實數據驅動自我進化RSI，近20款高性能金屬材料量產落地

創材深造近日宣布完成A+輪融資，這筆資金將用於強化其以真實數據驅動的「自我進化RSI」技術平台，進一步推動高性能金屬材料從研發到量產的標準化流程。該公司透過獨特的乾溼實驗閉環模式，成功克服了AI for Science（AI4S）在材料科學領域常見的落地瓶頸，讓新材料開發從過去高度依賴專家經驗與反覆試錯的過程，轉變為可複製、可預測的工程交付。目前，已有將近20款高性能金屬材料經由這套系統實現量產落地，展現從數據收集、模型訓練到實際生產的完整閉環能力。傳統材料開發長期依賴大量文獻推導與實驗試錯，研究人員往往需要耗費數年時間才能找出一組可行的配方與製程參數。

這種模式不僅效率低落，而且成果難以標準化，不同的實驗室與團隊之間經常出現重複勞動。創材深造打造的自我進化RSI系統則徹底改變了這個局面。該系統的核心在於能夠在實驗過程中持續接收真實的物理與化學回饋數據，並根據這些數據自動調整個模型參數，實現模型的持續優化與迭代。這種「乾實驗（模擬計算）與濕實驗（實際測試）交替驗證」的策略，讓AI模型不再只是停留在紙上談兵的理論階段，而是真正融入工業級的量產流程。具體來說，創材深造的技術平台透過高度自動化的實驗設備，在短時間內執行大量配方與製程組合的實際測試，同時將測試結果即時回饋給AI模型。模型根據這些真實數據自我修正、重新預測，再驅動下一輪的實驗設計。

這種閉環模式大幅縮短了新材料從配方設計到產線驗證的週期，過去可能需要數年的開發時程，現在可以縮短到幾個月甚至更短。更重要的是，由於模型是基於真實世界數據不斷進化，它的預測準確度與可靠性也隨著時間提昇，進一步降低了量產階段的風險。在實際應用方面，創材深造已經證明其技術能夠應對多種高性能金屬材料的開發需求。目前已實現量產落地的近20款產品，涵蓋了航太、汽車、電子、能源等領域所需的高強度、耐高溫、耐腐蝕等特種合金。這些材料在傳統開發路徑下，往往需要耗費大量資源進行反覆測試，而創材深造的平台則能透過數據驅動的方式，快速鎖定最具潛力的配方與製程窗口，並直接進入產線驗證階段。

這不僅為客戶節省了大量的時間與成本，也讓新材料能夠更快地進入市場，滿足產業對高階材料日益增長的需求。此次A+輪融資的完成，標誌著投資人對創材深造技術路線與商業化能力的認可。公司計劃將新資金主要投入兩大方向：一是擴大其材料資料庫的規模與多樣性，涵蓋更多種類的金屬體系與應用場景，以便模型能夠學習到更廣泛的物理化學規律；二是進一步提升自動化實驗能力，包括建設更高效的乾溼實驗閉環基礎設施，讓數據的收集與模型的迭代能夠以更快的速度運轉。隨著這些能力的強化，創材深造有望在短時間內推出更多款具備商業價值的金屬材料，並逐步擴展到非金屬材料領域。

從產業角度來看，創材深造的技術路徑代表了AI4S從學術研究走向工業級應用的重要里程碑。過去幾年，雖然AI在材料預測方面的論文層出不窮，但大多停留在計算層面，能夠真正實現量產落地的案例寥寥可數。創材深造的成功關鍵在於它不僅僅是提供一個預測模型，而是建構了一個從數據產生、模型訓練到生產驗證的完整閉環系統。這種「閉環進化」的模式，讓AI模型的每一次預測都能夠被實際實驗數據所驗證或修正，從而避免了大模型在陌生化學空間中產生的幻覺，也讓材料開發的過程變得更加可靠與可預測。展望未來，創材深造將會繼續深化其在金屬材料領域的應用，並逐步挑戰更複雜的材料體系，例如多主元合金、高熵合金等。

同時，公司也計劃開放平台能力，與更多材料研發機構和企業合作，共同建構一個以真實數據為基礎的材料開發生態系。隨著A+輪資金的到位，創材深造已準備好加速從研發到商業化的步伐，為全球高性能金屬材料的供應鏈帶來更多創新與選擇。