材料研發的“愛迪生時代"，該落幕了。在新能源、電子信息、生物醫藥等產業高速發展的今天，新材料作為 "工業糧食"，其研發速度與創新能力已成為制約產業升級的核心瓶頸。

· 效率低：依賴人工反復試錯尋找合適方案，年實驗量有限；

· 成本高：人力、試劑、能耗投入巨大，失敗成本居高不下；

· 數據散：數據采集碎片化、標準化不足，難以形成有效數據庫；

· 風險高：實驗參數組合數量龐大難以覆蓋，易錯錯失最佳方案。

從固態電池到半導體光刻膠，從醫用植入材料到航空發動機葉片，每一項前沿技術都需要性能更優、更穩定的新材料支撐。僅憑人力與經驗，如何快速鎖定最佳方案？

匯像的答案是：讓機器執行，讓AI決策，讓數據說話。

重塑：從“經驗試錯"到“AI數字工廠"

針對行業難點，匯像重磅推出智能材料研發自動化系統，該產品通過自動化手段加速分子與材料相關實驗開展，顯著提升關鍵實驗數據的生成效率。

· 研發效率躍升：從“人工試錯"轉向“AI預測+自動執行"，實驗周期由數年縮短至數周/天，綜合研發效率提升 10倍+；

· 降本減耗增效：大幅降低人力、試劑與能耗成本，單套系統日均可自動完成近百組實驗，失敗試錯成本斷崖式下降；

· 數據驅動決策：全流程標準化采集，無縫支撐AI模型迭代與構效關系挖掘，讓每一次實驗都成為下一次優化的基石；

· 質量與一致性：稱量/加液模塊自動化操作精密，有效避免人為誤差，確保實驗結果可重復、可追溯、可審計；

· 突破研發瓶頸：輕松處理龐大的參數組合，通過多目標優化算法，精準鎖定傳統方法難以覆蓋的最佳配方。

硬核： 三大優勢 x 模塊化功能矩陣

系統并非簡單的“機械臂拼湊"，而是深度融合前沿技術的智能體平臺：

⊙ 先進技術集成：

· 集成AI調度算法、視覺識別輔助定位、機器學習等先進技術

· 通過智能化算法，優化實驗流程，實現實驗任務的最佳分配

⊙ 高可拓展架構：

· 模塊化配置、軟硬件即插即用，靈活插入新實驗流程

· 支持多任務并行、多機協同，不局限于單一線性流程

⊙ 拆卸即刻恢復：

· 軟硬件支持拆卸后快速恢復、方便搬運運輸和組裝

· 拆卸再安裝，重新調試更方便更快捷

⊙ 模塊化功能矩陣：

·化合物合成島：

  ☉流程涵蓋：掃碼、開蓋、加樣、加液、pH調節、關蓋、溫控攪拌、貼標等。

· 材料合成島：

  ☉流程涵蓋：壓片、加珠、超聲、球磨、離心、破碎研磨等。

· 自動化檢測區：

  ☉流程涵蓋：中紅外、拉曼、物理吸附、化學吸附、XRF、XRD、AFM、LCMS、GCMS等。

賦能：戰略產業創新升級提速

當材料研發遇上 AI 與自動化，創新不再遙不可及。

匯像智能材料研發自動化系統，以數字之力重構材料研發范式，讓每一次實驗都精準高效，每一個數據都價值倍增，以 "更快、更準、更省" 的創新方案，助力突破研發瓶頸，共筑科技強國材料基石。