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近日，具身涌现获悉，AI for Science 企业 材科源图（MatSource）在近三个月接连完成两轮超亿元级融资。

前轮融资由苏高新、硅港资本、合肥原初陆号、上海远鼓参与投资，亿合、清新资本作为老股东持续加码；新一轮融资由经纬创投领投，苏创投联合中科创星、硅港资本等老股东继续追投。

接连的资本出手，也让行业看到AI+材料赛道，从概念故事走向工程落地的现实可能性。本轮募集资金，将用于高通量实验平台迭代、能源催化材料产业化，以及复合型人才团队的扩充。

01 科学家创业如何破局？

2025年正式成立的材科源图是一家仅1年多的初创企业，背后由日本最年轻华人终身正教授 李昊 带队，他同时也是企业首席科学家，深耕材料理论研究多年，团队集结物理、化学、人工智能多学科交叉人才，补齐AI与材料科学之间的人才鸿沟。

具身涌现认为，AI for Materials赛道最大的门槛从来不只是算法，而是同时懂材料机理、懂工程落地的复合型人才。

很多科研出身的创业项目，容易困在论文层面，很难把实验室成果转化为工业可用产品。

而本次投资方的组合也颇具信号，既有经纬创投这类市场化机构，也有苏创投、苏高新这类苏州本地国资平台，国资可以对接本地制造业场景，市场化资本赋能商业化扩张，资本不再只看重纸面技术，更看重企业产业化交付能力。

02 技术壁垒该如何构建？

AI材料赛道长期存在一个痛点，很多项目只做算法预测，缺少自动化实验验证环节，AI算出大量候选材料，却很难在现实中合成出来，预测与真实工程之间存在巨大断层。材科源图选择打通从数据、模型再到自动化实验的完整链路。

企业手握全球首个百万级真实材料数据库，计划年内扩充至千万级体量，自研的材料预测物理模型已经超过200个，目标年内突破250个，还打造多款业界首创的AI专用智能体。

它推出全球首个AI Agent驱动的无机固相自动化高通量实验平台，完成“AI预测 实验验证”整套工程链路的可行性验证。

商业化端，企业搭建“技术服务 + 材料银行 + 自研材料生产”三位一体模式，自研业务锚定绿色有机电合成、固态电解质等战略赛道，核心项目已经推进至中试阶段，技术数据、自动化设备、商业化业务三者形成互相赋能的飞轮。

03 资本扎堆真正看好什么？

当下AI for Science赛道热度高涨，但大量项目还停留在软件工具层面，只输出仿真计算结果，缺少实体实验闭环，难以给下游产业带来真实收益。

具身涌现认为，材科源图接连拿到超亿元融资，本质是资本在押注“软硬一体闭环”这条路线。

AI大模型可以快速生成海量候选材料，但材料科学最终要接受真实实验的检验，自动化实验平台就是把AI的猜想变成实体样品的关键载体。

过去新材料研发高度依赖科研人员经验，试错周期漫长，成本居高不下。

AI与自动化实验结合，能够压缩试错周期，减少无效实验。但我们同样需要客观看待，AI不会直接颠覆材料研发，它更像研发人员的强力辅助工具，真正的考验依旧在中试放大、工艺稳定、量产落地这些工业环节。

这一轮融资事件，也给国内AI材料赛道提供参考，行业已经告别单纯比拼模型参数的阶段。

只靠论文和算法很难打动产业方，只有把数据库、物理模型、自动化实验、下游产业化串联起来，完成完整闭环，AI for Materials才能跳出科研圈子，真正走进新能源、催化等实体产业的生产线。

       原文标题 : 经纬创投领投，苏创投、中科创星、硅港资本联合投了一家AI for Science公司超亿元！