一个数据飞轮基座 · 两台原生引擎。我们正在打造电化学领域的 “AlphaFold”——让电池、催化与清洁能源材料的发现，从以年计缩短到以天计。
不是概念演示，而是真实机构客户日常在用的生产力工具。
从 AI 科研工作台到自动化硬件平台，每一次交付都回流数据，让基座每天更强。
假设到报告 7×24 自动闭环：五智能体流水线 + RSI 递归自我改进；12 页签 Research Hub、100+ 3D 建模面板、双语界面，Docker / 桌面端多形态部署——真实产品，机构客户日常在用。
了解详情 →端到端交付以天计，对比行业传统外包 6–12 个月——把机构的研发迭代周期压缩一个数量级。
计算服务按项目交付产生现金流，反哺基座研发——不依赖外部输血的技术路线。
每一次交付都自动沉淀结构与结果数据，客户付费的同时帮我们生产基础模型的训练集。
AI for Science 从诺奖走向产业，而电化学是 AI4S 版图上最大的未开垦之地。
DATA FLYWHEEL · 每一次交付都让基座更强
开源机器学习势（MACE / DPA-4）高通量预筛 + CP2K / ABACUS 等主流引擎精验证，智能体统一调度集群算力。
五智能体接力流水线与 RSI 递归自我改进：经验规则自动入库、双台账审计，系统越用越准。
电解液配方筛选、界面膜（SEI/CEI）形成机理、正负极材料改性计算。
高熵合金催化剂高通量筛选、吸附能标度关系、活性火山图批量绘制。
析氢 / 析氧催化剂设计、恒电势界面模拟、过电位来源解析。
半导体、绝缘体与合金材料的能带 / 态密度快速预测与逆向设计。
（部分合作机构展示）
