平台正式发布：
Mira驱动材料发现规模化
「深度原理Deep Principle」核心团队将正式发布AI Scientist平台Mira，展示其如何驱动组织实现材料发现的规模化。Mira将生成式AI、第一性原理计算、专业模型、自动化工作流与高通量实验形成闭环，帮助组织持续积累数据资产、复用研发经验。
主旨演讲：AI时代分子
发现新范式
「手性药物智能制造」的主旨演讲将会分享AI时代分子发现与精准合成的新范式，为材料研发提供前沿学术视角。
生态共建圆桌：
AI4S产业协作
欧莱雅、小米、杉海、沐曦等产业与生态伙伴将共同参与圆桌探讨，聚焦AI4S生态共建与全球企业研发协作。
这场论坛，不仅仅是一次技术分享，更是一次关于材料研发战略解法的思想交汇。
当AI的浪潮在全球席卷而来，材料科学同样也站在了通往未来的门前：新能源电池需要更安全的电解液；半导体行业在寻找更高纯度的电子材料；日化美妆行业则希望进一步缩短新功能分子从研发验证到新品上市的周期。
需求侧的爆发式增长，正在倒逼材料研发突破延续百年的效率瓶颈。
然而在过去的一百年，从爱迪生实验数千种灯丝材料，到今日科研人员反复试错，材料研发始终遵循着「提出假设-合成制备-性质测试-优化迭代」的路径，这也就导致了每款新材料的平均研发周期长达10到20年。
并且，理论计算往往与实验之间存在系统性偏差，虽然AI模型在标准数据集上表现出色，却在面对实验中的测量误差、条件波动和工艺约束时仍然面临泛化与迁移挑战。
这印证着，材料创新比拼的，早已不只是单个技术的突破，而是对从科学假设到产业落地的全链条理解深度与响应速度。
这背后，并不单单是算法精度的问题，更是一个关于科研底座能否支撑规模化创新的战略问题：比如平台能否在材料创新的需求定义、候选设计、性能预测、实验验证、失效分析、工艺放大、客户应用反馈，每一环都有数据和经验沉淀，把这些分散的能力连接起来，形成可追踪、可复用、可持续进化的闭环？
这些问题的答案，决定了一个AI for Materials平台能否真正完成从「学术demo」到「产业赋能」的跃迁。
在这样的背景下，材料创新企业亟需一个能够嵌入式地协同研发全链条的「基础设施」。而这也是「深度原理Deep Principle」在做的事情。
这是一家由两位95后MIT博士联合创立的AI for Materials领域的全球科技先锋。致力于用AI解锁改变世界的新材料，推动材料工业化创新进入AI Scientist时代。
Mira是面向企业研发和学术研究场景的组织级AI Scientist平台。
它以项目为中心组织知识、数据与任务，智能编排生成式AI、第一性原理计算、专业模型、数据库、自动化工作流与高通量实验能力，让一次项目中的数据、判断和流程逐步沉淀为可复用的研发资产。
对企业而言，Mira的价值是让分散在不同团队、系统和实验流程中的能力被连接起来，形成持续迭代的材料创新飞轮。
以Mira平台的递归自训练能力为例，今年6月，团队通过Mira产出材料基座模型MPA，在40项真实实验性质预测任务中取得综合最优，并在其中35项上达到SOTA，平均MAE降低10%，最高降幅达51%。
这背后透露出一个明确趋势：从「做出AI工具」到「构建科研操作系统」，AI for Materials的竞争重心正在发生迁移。企业不再只是输出单个模型，而是在构建可复制的材料创新增长系统，而这些系统，往往就藏在最基础、最容易被忽视的科研流程重构中。
目前，「深度原理Deep Principle」已经在冷却液、电解液、香精香料等产业研发管线中持续推进AI for Materials的落地。
与传统「模型先行、场景后置」的路线不同，「深度原理Deep Principle」更强调从真实产业问题出发：在客户的目标性质、实验条件、工艺约束和验证反馈中持续迭代模型与工作流，让AI 能力在真实研发链路中不断增强。
从Token到Formula，从数字世界的知识表示，走向物理世界中可计算、可验证、可迭代的结构、反应与性能。这不仅是论坛的主题，更像是一次理念跃迁。
当材料创新的边界被重新定义，当AI Scientist变成研发的基本能力，只有深入理解科研中的结构性挑战，并找到技术与模式的最优解，才能真正乘上这一轮AI驱动材料创新的快船。
WAIC 期间，「深度原理Deep Principle」期待各位产业伙伴、科研机构与投资机构莅临，与团队交流新能源材料、精细化工、先进电子材料、日化美妆、生物医药等方向的AI 研发合作场景。2026年7月19日，不见不散。
