新能源汽車動力電池產業鏈的核心組件之一——電解液，其性能直接關系到電池的能量密度、循環壽命及安全性，進而影響汽車的續航、整體效能與成本效益。電解液的構成頗為復雜，包含多達30至50種精細配比的原材料，這些成分的不同搭配與比例對電池的整體表現有著顯著影響。
面對電解液配方研發過程中存在的復雜性與高昂成本，幻量科技憑借自主研發的MatCopilot?平臺，利用人工智能技術，為電解液研發開辟了全新的加速路徑。這一創新技術不僅大幅提升了研發效率，還有效降低了研發成本，為新能源汽車行業的創新發展注入了強勁動力。
幻量科技的AI加速材料設計流程相較于傳統研發流程展現出了顯著優勢。在研發初期，MatCopilot?平臺利用AI技術進行文獻調研、數據解析與性能評估。通過大模型與自然語言處理技術的結合，研發團隊能夠快速從海量文獻中提取關鍵信息，構建扎實的理論基礎。結合主動學習與貝葉斯優化技術，專家與模型在初期便能實現高效互動迭代，迅速逼近設計目標。
隨著實驗數據的不斷積累，機器學習技術進一步應用于性能預測、正向模擬實驗與逆向優化。通過建立數學模型，模擬不同配方電解液的實際應用性能，逆向指導實驗設計與配方優化。這一智能化流程不僅顯著提升了研發效率，還降低了對實驗數據的依賴，使研發過程更加高效且經濟。
幻量科技高度重視技術的實際應用與客戶需求。其技術服務不僅停留在理論層面，而是提供具體、詳細的操作方法，并與電池客戶保持實時同步，確保雙方緊密合作。對于制造業客戶而言，研發是一項投資大、風險高的活動，實驗次數多、周期長，構成研發中最大的不可控成本。幻量科技利用基于人工智能技術的研發平臺，顯著減少了實驗次數，降低了研發成本。
在實驗設計方面，幻量科技自研的自適應搜尋方法結合機器學習，能夠在極少采樣下迅速找到多目標的優解。相較于傳統的網格搜尋和正交采樣方法，這一技術大幅減少了實驗采樣量，進一步幫助客戶有效控制研發成本。針對復雜體系，幻量科技能夠快速提供并優化配方，減少實驗次數，提升研發成功率。
遷移學習技術的應用使得配方優化能夠跨體系應用。在電池電解液領域，幻量科技助力企業實現性能提升2%以上，成本降低13%至17%，顯著增強了市場競爭力。其技術服務不僅適用于電池電解液，還廣泛應用于金屬、高分子、太陽能、陶瓷等多個領域，助力高端材料領域的技術進步與產業升級。
幻量科技（上海）有限公司成立于2021年，總部位于浦東張江。作為一家數據驅動的材料信息設計和工程技術公司，幻量科技通過自主研發的材料信息人工智能和數據管理平臺，結合機器學習、高通量計算與高通量實驗等前沿技術，為新材料研發提供高效解決方案。
