新能源汽车动力电池产业链的核心组件之一——电解液，其性能直接关系到电池的能量密度、循环寿命及安全性，进而影响汽车的续航、整体效能与成本效益。电解液的构成颇为复杂，包含多达30至50种精细配比的原材料，这些成分的不同搭配与比例对电池的整体表现有着显著影响。
面对电解液配方研发过程中存在的复杂性与高昂成本，幻量科技凭借自主研发的MatCopilot®平台，利用人工智能技术，为电解液研发开辟了全新的加速路径。这一创新技术不仅大幅提升了研发效率，还有效降低了研发成本，为新能源汽车行业的创新发展注入了强劲动力。
幻量科技的AI加速材料设计流程相较于传统研发流程展现出了显著优势。在研发初期，MatCopilot®平台利用AI技术进行文献调研、数据解析与性能评估。通过大模型与自然语言处理技术的结合，研发团队能够快速从海量文献中提取关键信息，构建扎实的理论基础。结合主动学习与贝叶斯优化技术，专家与模型在初期便能实现高效互动迭代，迅速逼近设计目标。
随着实验数据的不断积累，机器学习技术进一步应用于性能预测、正向模拟实验与逆向优化。通过建立数学模型，模拟不同配方电解液的实际应用性能，逆向指导实验设计与配方优化。这一智能化流程不仅显著提升了研发效率，还降低了对实验数据的依赖，使研发过程更加高效且经济。
幻量科技高度重视技术的实际应用与客户需求。其技术服务不仅停留在理论层面，而是提供具体、详细的操作方法，并与电池客户保持实时同步，确保双方紧密合作。对于制造业客户而言，研发是一项投资大、风险高的活动，实验次数多、周期长，构成研发中最大的不可控成本。幻量科技利用基于人工智能技术的研发平台，显著减少了实验次数，降低了研发成本。
在实验设计方面，幻量科技自研的自适应搜寻方法结合机器学习，能够在极少采样下迅速找到多目标的优解。相较于传统的网格搜寻和正交采样方法，这一技术大幅减少了实验采样量，进一步帮助客户有效控制研发成本。针对复杂体系，幻量科技能够快速提供并优化配方，减少实验次数，提升研发成功率。
迁移学习技术的应用使得配方优化能够跨体系应用。在电池电解液领域，幻量科技助力企业实现性能提升2%以上，成本降低13%至17%，显著增强了市场竞争力。其技术服务不仅适用于电池电解液，还广泛应用于金属、高分子、太阳能、陶瓷等多个领域，助力高端材料领域的技术进步与产业升级。
幻量科技（上海）有限公司成立于2021年，总部位于浦东张江。作为一家数据驱动的材料信息设计和工程技术公司，幻量科技通过自主研发的材料信息人工智能和数据管理平台，结合机器学习、高通量计算与高通量实验等前沿技术，为新材料研发提供高效解决方案。
