自理查德·费曼(Richard Feynman)于1959年提出探索原子尺度的愿景以来,我们在材料发现领域已取得卓越成就,但在制造环节却进展缓慢。现代科技(从人工智能到能源)的发展不再受限于想象力,而受限于“规模化难题”:即从实验室研发到实现可靠量产过程中,长达十年的试错困境。 这一瓶颈的存在,源于物理过程的复杂性以及数据碎片化、各自为政的现状。尽管现代工具能产生海量数据,但这些数据往往缺乏整合与留存,迫使工程师只能依靠手工与反复试验。 Atomscale 通过将规模化过程转化为一门导向性科学来解决这一问题。该平台利用层级化的物理驱动人工智能模型,能从现有工具链中捕获比以往多43倍的有效信息,使工程师能够实时掌控材料生长过程。通过将原始数据转化为可积累、可执行的洞察,Atomscale 免除了“繁琐的数据处理工作”,助力企业加速前进,实现从渐进式改进到10倍增长的跨越。 归根结底,Atomscale 填补了原子尺度发现与工业生产现实之间的鸿沟,将多年的研发周期压缩至可控范围,并赋能工程师,最终将下一波技术创新推向世界。