您的材料研发日常，是不是这样：

• 文献躺在几个不同的硬盘里

• 配方记在某位工程师的笔记本上

• 仿真结果留在一台几乎没人再打开的电脑中

• 实验记录还停在 Excel 的第n版……

一个配方，热导率、黏度、热膨胀系数、模量四项指标相互牵制。要让它们同时满足目标性质并落进可加工窗口，往往意味着数个月甚至数年、无数组样品，和一点运气。

比"慢"更让人心疼的是"漏"。

为什么选这个填料、为什么放弃那个粒径、为什么这一轮要改工艺——这些真正值钱的判断，大多没有被记录下来。研究员一旦调动或离开，经验就跟着走了；项目一结束，下一次还得从零开始。

这些，正是 SynMat Research 3.0 想解决的问题。

01

SynMat Research 3.0，它从"会回答"，变成了"能交付"

SynMat Research 3.0 是面向材料科学领域的企业级 AI 研发协同平台

视频：SynMat Research 3.0 宣传视频

和上一版最大的区别，不是回答得更聪明，而在于它开始对一条完整的研发链路负责：

研发计算 → 项目管理 → 知识沉淀 → 合规审批

材料垂域信息问答、材料检索、配方设计、性能预测、工艺优化、图像分割、微观表征分析，一直到电子实验记录（ELN），全部收进同一条链路。

一句话概括这次升级的核心：让材料研发从"问答"，走向"决策闭环"。

02

三大升级，重新定义"材料专家 Agent"

升级一｜形态：从一个对话框，到一张在线研发工作台

图 1  平台总览：功能导航、项目概况、问题输入与项目执行概览

SynMat Research 3.0 新增项目制全生命周期管理与知识中心两个核心模块，平台由"一个对话输入框"扩展为四大功能模块：项目管理、知识中心、审批中心、任务中心。

这不是简单多了几个菜单。真正的变化是——材料研发从"单次 AI 问答"，变成了可管理、可协同、可复用、可审批的企业研发工作流。

• 全局搜索：一次检索，穿透项目、实验、对话、文件等全量系统数据。不用再猜某个结论当初写在哪。

• 知识库管理：支持多格式文件导入，按项目权限开放，逻辑接近网盘与协作文档。知识跟着项目走，而不是跟着人走。

• 内置多套自研算法：覆盖材料性质预测、多维度模拟仿真、专利/论文分析、图像识别处理等。

• 审批与任务：审批中心支持自定义节点触发，关键节点按你的流程卡；任务中心异步处理长周期仿真任务，几小时的仿真不必守着屏幕。

升级二｜内核：自研基础模型与算法，能力提升 30%

功能够不够用，最终取决于算得准不准。本次自研基础模型完成重磅升级，在内部基准测试集上能力提升 30%。

• EvoNet：新增逆向工程能力，性质预测与结构生成同时具备。给定目标材料性能，SynMat Research 3.0 可反向输出候选结构——材料设计第一次真正"从目标出发"。

• EvoSim：新增工程仿真，材料性能实现从微观到宏观的全链路精确预测，支撑实际配方与工艺条件决策。

图 2  SynMat Research 3.0 演示截图

图 3  SynMat Research 3.0 交付物

"材料想要什么性能"，到"该用什么结构、什么配方、什么工艺"的路径，被打通了。

升级三｜范式：从"问答"到"决策闭环"

• 从问答到决策：自动拆解任务、生成方案、优化路径，一步到位。而不是让你在十几个对话框之间来回搬运上下文。

• 24 小时在线的智能研发大脑：持续编排数百个 Skill，全天候自主运作。研发支持不掉线。

• 中枢级协同：SynMat Research 3.0 承担复杂执行与路径优化，研发人员把精力放回真正只有人能做的事——创造性思考与关键决策。

• 新增权限管控：角色权限、项目成员、知识库访问控制、标准化日志，共同构成多层安全边界。权限遵循"默认最小、按需授权、到期回收、全过程可追溯"。

图 4  SynMat Research 3.0 审批中心

对企业而言，最后这条往往比前三条更重要。研发数据是核心资产，数据安全是重中之重。

03

五大应用场景：从结构设计到知识沉淀

从结构设计到知识沉淀，这五项能力对应的，正好是研发中最耗时间的五件事。

1. 结构设计  

面向目标性能开展新材料结构/体系设计：聚合物逆向设计、无机晶体结构生成、聚合物/复合体系建模与平衡。

2. 性质预测  

聚焦已有材料体系的性能计算与预测，覆盖分子、晶体、高分子、复合材料等多个尺度。

3. 配方与工艺优化  

面向研发落地的配方调优、助剂筛选与工艺迭代。这是最接近产线的一环，也是试错成本最高的一环。

4. 图像分析与微观表征  

显微图像、多类分割、尺寸及空间分布等图像类量化分析工具，把"看着差不多"变成可度量、可比对的数据。

5. 文档、情报与知识管理  

文献、专利、企业资料、原材料文档，自动完成提取、分析与检索。新人不必把老研究员读过的文献从头再读一遍，也不必靠他口口相传——那些沉淀在项目里的结论、依据和取舍，直接问 SynMat Research 3.0 就能得到。研究员可以离开，但经验会被保留下来。

04

案例：一次导热封装配方的完整演示

目标：在多项性能约束下，生成一组有理由进入实验的配方候选。

说明：本案例为应用流程示例，用于说明各项能力如何配合，不代表已完成的客户项目或量化收益。

项目背景

某材料研发团队正在比较一组 PDMS 基导热封装配方，候选使用已覆盖的 ZnO、Al?O?、AlN 填料组合。团队关注热导率，同时要求黏度处于可加工窗口，并兼顾热膨胀系数和模量。

四项指标、多组填料配比，传统做法是"先做样品再说"。这一次，先让 SynMat Research 3.0 走一遍。

第一步｜一句话说清目标，省去繁琐配置

工程师在对话框直接写下研发目标——基体结构、链长信息、填料种类、粒径、配比及相关工艺参数，一次讲清性能指标要求。不需要表单，也不需要翻工具菜单。

SynMat Research 3.0 会统一候选的比较条件，先消除对比偏差。这一步看似琐碎，却决定了后面所有结论是否站得住。

第二步｜SynMat Research 3.0 自动拆解任务，为每一步调用所需工具

EvoNet 对适用范围内的候选进行批量预测，给出热导率、黏度、CTE 与模量结果。工程师把预测结果与性能约束并列比较，用预测把研究范围缩小——先把不可能的砍掉，再谈优化。

第三步｜只对"值得算"的候选方案，继续执行具体问题的物理计算

对留下来的候选，团队先明确"这次计算要回答什么问题"，再发起 EvoSim 任务。EvoSim 定向仿真，并主动交代能力边界：对适用的晶体填料，可开展介电与弹性性质计算；对高分子相关性质，则结合力场覆盖情况与已有验证结果选择计算路线。

算得准的前提，是知道自己哪里算不准。这一点，SynMat Research 3.0 不会含糊过去。

第四步｜让实验与表征决定下一轮方向

研究团队根据候选之间的差异安排实验，再结合实验与图像表征，依托实证输出最终配方。

本轮研究交付了完整配方交付物：候选对比清单、输入参数、计算条件、筛选依据、待验证事项。下一轮配方调整基于实测证据展开——材料取舍、工艺变更、新增实验，都能追溯决策依据。

研发不再是"做一批、看结果、凭感觉改"，而是一条持续迭代、每一步都有据可查的闭环。

05

把研发经验，留在组织里

材料科学的进步，从来不靠某一次灵感，而靠无数次可复现的判断累积。

SynMat Research 3.0 想做的，是把这些判断从"某个人的经验"变成"组织的能力"：项目有生命周期，知识有归属，审批有依据，计算有边界，决策有记录。

从"问答"到"决策闭环"，中间隔着的不是模型参数，而是一整套研发工作流。

这一次，我们把它补齐了。

文末彩蛋

SynMat Research 3.0 全新升级，限时开放免费试用！

可免费试用 1 个月，零门槛体验全部功能（仅收取实际 Token 用量等基础成本费）

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*本次新品试用活动面向从事材料研发的企业与高校科研院所开放，报名后经审核通过即可参与；活动有效期至 2027 年 2 月 12 日，最终解释权归新研智材所有。