元材新界完成数千万种子轮融资

10月20日，张通社获悉，AI4M材料物理智能引擎公司上海元材新界科技有限公司（简称：元材新界）宣布完成数千万人民币种子轮融资，由君联资本领投、小苗朗程跟投。公司由连续八年入选科睿唯安全球高被引科学家刘政教授领衔，联合AI多智能体与强化学习前沿学者安波，以及深耕材料AI研发和工程仿真的汤碧珺、肖玉善组成跨学科核心团队，其打造的AI Native材料研发产线已在产业龙头实验室开发下一代材料。

世界级材料科学家领衔，汇聚AI与工程化跨学科团队

元材新界成立于2026年9月，位于上海市徐汇区，据公司介绍，刘政为南洋理工大学材料科学与工程学院讲席教授，在二维材料研究领域深耕二十余年，已发表500余篇学术论文，其中70余篇发表于《Nature》《Science》及其子刊，论文累计引用超8万次，曾获亚太经合组织科学奖。安波为南洋理工大学校长讲席教授、AAAI Fellow，担任该校人工智能研究院院长、AI-for-X中心主任，长期深耕多智能体与强化学习。CEO汤碧珺博士为南洋理工大学新锐科学家、AI 2050 Fellow，入选《福布斯》30位30岁以下精英榜；CTO肖玉善博士为复合材料与仿真专家，主导开发Compelix平台和AutoFEM引擎。

材料研发的难点，不止于生成候选配方

据公司介绍，从模型提出候选材料到真实制造并满足应用要求，中间存在较长验证链条。MATARIA判断材料研发有三道坎：一是尺度，材料问题从原子延伸到宏观、空间横跨十多个数量级，通用大模型学统计规律而学不到物理直觉；二是数据，文献多呈现成功实验，公开数据库里约10%至20%的数据因简化假设而失真；三是翻译，企业“更轻、更强、更耐热”等目标需转化为成分、结构、制备工艺及性能指标等AI可回答的具体问题。基于此，公司采取“模型预测—物理计算—实验验证—数据回流”研发路径，以跨尺度材料模型为基座，结合AutoDFT、AutoFEM和相图计算等工具筛选候选方案。

从过程数据到物理验证，建立研发闭环

据公司介绍，MATARIA的架构从一开始就是闭环，团队把传统实验设备改造成“会记录的设备”，在合成、加工与测试环节开展差异化改造和自动化建设，持续记录材料从制备到验证的关键过程数据；同时积累了近十年的单原子级电镜数据，以及同一材料在仿真和实验两端的交叉校准数据，用于识别材料演化过程中的关键状态。

以多功能复合材料为切口，从研发验证走向产业应用

据公司介绍，在商业复材体系强度预测任务中，模型预测误差仅为±1.2%，落在实验区间内，而被比较的海外通用大语言模型误差最高为±15.6%；团队在不到两个月内定位到双波段红外四元材料体系，另一项超薄红外材料技术已授权给一家海外光子技术企业。目前近10家航空制造、复材和化工领域的龙头或新锐企业已开始使用其技术，合作覆盖上游材料设计、中游工艺优化和下游服役期健康监测。

未来18个月：从复材验证走向更多材料体系

据公司介绍，未来18个月MATARIA计划推出可部署的跨尺度材料模型V1.0，并在3至5个行业完成试点；公司采用“1+X+Y”架构，“1”是跨尺度材料模型基座，“X”是连接模型与实验的研发平台，“Y”是各配产业合伙人的垂直产业单元，复材是第一个“Y”，半导体材料、红外光电材料为接下来的方向。公司也坦承，高质量过程数据采集成本较高、跨尺度推演计算与校准难度较大，材料从实验室走向产线仍需较长周期。