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鼎犀智创完成数亿元Pre-A轮融资,以自进化Physical AI加速高性能材料研发

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鼎犀智创(深圳)科技有限公司(下称“鼎犀智创”)(Rhinovate™)是一家由Physical AI驱动的新材料研发公司,致力于将复杂、依赖经验的材料研发转化为可计算、可验证、可规模化的工程体系。投资界9月3日消息,近日鼎犀智创完成数亿元Pre-A 轮融资,本轮融资由鼎晖百孚领投,九合创投、彬复资本、龙芯创投、顺禧基金、中关村资本跟投。这是继此前昆仲资本、元生创投、上海未来产业基金、晶泰科技等投资后一年内完成的第三轮融资。本轮资金将重点用于RhinoMat材料科学基础大模型及底层技术研发、多场景可编排 AI 智能体与自主进化实验室体系建设、碳基高性能材料放大验证,持续沉淀核心技术与实验数据。

鼎犀智创成立于2025年,依托北京大学科研力量孵化,核心团队成员来自北京大学、清华大学、剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工学院等。

鼎犀智创以「RhinoAI智能研发平台」为核心,整合AI Scientist、自主实验系统与中试放大能力,构建覆盖“设计执行表征反馈优化”的端到端研发闭环,让模型、数据、配方与工艺在真实实验中持续进化,推动高性能材料研发从「经验试错」走向「智能设计」。

鼎犀智创(Rhinovate™)以跨尺度物质编译为底层统一理论框架,让材料研发成为一个能持续学习、验证的自主进化平台。其自研系统Rhino以AI Scientist和Self-Driving Lab为核心,构建贯通科研认知、实验执行与反馈进化的Physical AI平台。

Rhino Scientist作为全链路科研智能体,能够理解科研目标,调用知识、材料模型与算法,完成知识探索、方案设计和任务编排;多个智能体可按不同材料场景灵活编排,将科学问题转化为可执行的计算、实验与工程任务;Rhino Lab由机器人、智能实验工站、高通量表征设备及统一控制系统构成,是AI Scientist进入物理世界的实验载体,承接研究策略,在计算模拟与实验校准的干湿闭环中,自主完成实验编排、样品制备、多模态表征与数据回流,依据反馈调整下一轮实验。

在这一体系中,AI Scientist 负责提出假设与策略,机器人负责高通量执行,科学家负责目标定义、机理解释与工程决策。

模型侧,Rhino 正在构建面向聚合物的模型RhinoMat。该模型以三维等变图神经网络与长程作用模块为底座,对聚合物结构进行统一表示;构建力场模型以模拟聚合物体系,结合扩散模型逆向生成目标聚合物,将结构表示融入代理模型进行贝叶斯优化。

数据侧,Rhino 已在结构承载聚合物、烯碳材料与电解液方向积累超过125万条多尺度模拟数据、4.8万条自动化实验数据,并构建了包含21.4万个实体和62.6万条实体关系的知识图谱。在实验数据方面,Rhino 持续采集「工艺结构表征性能」全过程数据,并保留失败实验记录,通过数据质控与因果证据链建设,确保数据全程可追溯、结果可归因。

鼎犀智创与北京大学科学家团队开展深度合作,与万华化学、贝特瑞、金羽新能等产业龙头开展联合研发。

鼎晖百孚表示:“ AI for Science的价值,由真实实验、可验证成果和产业能力定义。鼎犀智创成立一年,已做出业界领 先性能的材料并推进中试,科学家、AI Scientist与机器人形成了完整的研发闭环。这套可跨材料方向复用的平台能力,正在形成新一代材料研发基础设施。”

鼎犀智创总裁吕海峰表示:“材料是硬科技的重要物理基础。过去一年,我们让AI Scientist走进真实实验室,用自主实验系统做出材料、理解材料,并把成果推向放大验证。下一阶段,这套体系将在更多材料方向跑通,让每一次实验都成为下一次发现的起点。”

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