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鼎犀智创完成数亿元Pre-A轮融资,加速AI材料研发闭环

鼎犀智创近日完成数亿元Pre-A轮融资,由鼎晖百孚领投,多家机构跟投。资金将用于材料科学基础大模型及自主进化实验室体系建设,推动AI Scientist与物理实验闭环结合,加速新材料从设计到验证的进程。

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鼎犀智创完成数亿元Pre-A轮融资:AI Scientist如何真正“做出材料”?

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AI新材料公司鼎犀智创完成数亿元Pre-A轮融资,其核心在于打通“模型-实验-放大”闭环,让AI Scientist不仅生成候选材料,更能完成真实世界验证。

  • 鼎犀智创完成数亿元Pre-A轮融资,由鼎晖百孚领投,多家机构跟投,一年内完成第三轮融资。
  • 公司构建Rhino Physical AI平台,由AI Scientist与Self-Driving Lab协同,形成“设计-执行-表征-反馈-优化”闭环。
  • 在复合材料案例中,系统将约2000天的多目标寻优压缩至4天,研发周期缩短99.8%,烯碳/芳纶复合纤维拉伸强度达41.2 cN/dtex。
展开章节目录融资与战略:从模型端走向物理闭环

融资与战略:从模型端走向物理闭环

鼎犀智创(Rhinovate™)近日完成数亿元Pre-A轮融资,由鼎晖百孚领投,九合创投、彬复资本、龙芯创投、顺禧基金、中关村资本跟投。此前已获昆仲资本、元生创投、上海未来产业基金、晶泰科技等投资,这是公司一年内完成的第三轮融资。

本轮资金将重点用于RhinoMat材料科学基础大模型及底层技术研发、多场景可编排AI智能体与自主进化实验室体系建设,以及碳基高性能材料的放大验证。

公司成立于2025年,依托北京大学科研力量孵化,核心团队来自北京大学、清华大学、剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工学院等。其技术路线强调更靠近物理世界,通过RhinoAI平台将AI Scientist、自主实验系统与中试放大能力打通。

技术架构:跨尺度物质编译与干湿闭环

鼎犀智创以跨尺度物质编译为统一框架,将材料结构、配方、工艺和性能纳入同一条计算-实验链路。其自研Rhino Physical AI平台由AI Scientist与Self-Driving Lab协同驱动:前者负责理解科研目标、调用知识与材料模型、生成研究方案并编排任务;后者通过机器人、智能实验工站和高通量表征设备完成制备、检测与数据回流。

系统将研发拆解为可执行、可反馈的任务流,AI Scientist提出假设与策略,机器人执行高通量实验,科学家负责目标定义、机理解释与工程决策,三者共同运行于“设计-执行-表征-反馈-优化”闭环中。每完成一轮实验,系统获得新数据和证据,下一轮决策随之更新。

模型层面,Rhino正在构建面向聚合物的模型RhinoMat,以三维等变图神经网络与长程作用模块为底座,对聚合物结构进行统一表示。模型可构建力场模拟聚合物体系,结合扩散模型逆向生成目标聚合物,也可将结构表示融入代理模型进行贝叶斯优化,并通过实验反馈持续校准。

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本文信息主要来源于机器之心对鼎犀智创的报道,属于二手来源。融资、数据、案例等具体数字均为公司披露或媒体报道,未经独立验证。性能指标“业界最强”等表述为公司声称,需谨慎对待。

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