可视科学获数千万融资：让科学看得见，更要让专业数据用得上

致力于打造科学3D AI基础设施。

本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin

据IPO早知道消息，安徽可视科学技术有限公司（以下简称“可视科学”，品牌名SciVisual）日前完成天使轮及天使+轮融资，累计融资金额数千万元人民币。相关轮次投资方包括上海未来产业基金、厚雪资本、浦东创投，云道资本担任长期独家财务顾问。

作为一家定位为面向科研与产业的科学3D AI基础设施企业，可视科学从国家大科学装置与前沿科研场景切入，围绕复杂科学与工业对象，持续积累精准三维建模、专业数据处理、结构化及AI智能生产等技术能力，推动科学3D数据在科研创新、产业研发和多终端应用中的价值释放。

创始人兼CEO杨远帆为中国科学技术大学力学博士、95后连续创业者，具有有限元仿真与科学计算交叉背景，长期参与国家大科学装置数字化及前沿科研成果可视化工作，相关成果曾登上央视新闻、春晚及新华社等国家级媒体平台。同时，团队汇聚了来自中国科大等高校院所的跨学科人才，兼具科学研究、三维技术、人工智能和工程化应用能力，形成了深入理解复杂科研需求、持续开展技术创新并推动实际应用的综合优势。

上海未来产业基金方面表示：“科学数据是未来产业的底层生产要素。可视科学在国家级大科学装置场景中跑通了从数据入口到结构化资产的闭环，并逐步将相关能力拓展至企业端，为科研创新和科技企业发展提供支撑。这与上海未来产业基金助力前沿科研、赋能未来产业的目标是一致的。”

厚雪资本表示：“可视科学赋能国家级科研场景，帮助科研工作者把数十万套科学装置与工程样机沉淀为可交互、可加工的标准化AI数字资产。期待团队持续推进科学 3D AI 基础设施向千行百业落地赋能，降低科研与工程开发的数字化门槛，助力国家颠覆性技术创新。”

浦东创投表示：“科学对象的数字化、结构化与智能化表达，是链接科研创新与产业研发的关键环节，也是上海乃至全国未来产业生态中不可或缺的一块拼图。期待公司持续把高门槛的科学数据能力转化为可复用的基础设施，赋能更多科研机构与产业客户。”

让科学对象能在更多智能化应用中发挥价值

不可否认的是，随着生成式AI加速发展，人工智能正从通用信息处理走向科研创新、工业研发、高端制造等专业场景。但与互联网文本、图像不同，真实科研与产业环境中的大量高价值信息，存在于复杂设备、工程模型、实验数据及专业技术资料之中。这些数据结构复杂、专业性强，难以直接被通用AI模型理解和应用。

如何将复杂的科学与工业对象转化为可理解、可调用、可复用的专业数据，正在成为AI深入真实世界的重要课题。

可视科学所探索的，正是原始专业数据与AI应用之间的关键技术能力，让科学对象不仅能够被直观呈现，也能够在更多智能化应用中发挥价值。

具体而言，可视科学起步于前沿科研成果的数字化表达，逐步深入核聚变、同步辐射、深空探测、量子科技等高复杂度科研场景。这些领域对科学准确性、模型精度、数据处理规模和技术可靠性有着极高要求，也为可视科学的技术研发提供了长期实践环境。

据可视科学介绍，团队已深度服务60余位院士、800余名科学家，覆盖20余座国家大科学装置、300余个前沿科学设施，累计参与300余个科研及产业项目。

外界最早认识可视科学，往往源于其国家级科学可视化成果：央视春晚舞台上的大科学装置、央视新闻中的前沿科研成果，以及新华社平台上的科学传播内容。此外，可视科学也与新华社合作，参与国家级科学可视化相关平台建设。

而这些成果背后，更重要的是可视科学在复杂科学对象建模、三维数据处理、模型轻量化及交互应用等方面形成的技术积累。

技术持续升级，加速构建平台型业务

当然，随着AI技术的发展，三维数据的应用价值正在进一步拓展——过去，科学三维模型主要用于科研成果展示、科学传播和交互体验。如今，具备专业精度和结构化特征的三维数据，有望进一步服务于智能内容生产、技术研发、专业知识交互及更多产业应用场景。

可视科学也在持续推动自身技术能力的升级，从科学可视化应用逐步延伸至科学三维数据处理、AI工具与平台化产品。其希望通过科学数据与AI技术的结合，提升复杂专业内容的生产效率与应用价值，让科研机构和产业企业能够更加高效地利用科学三维数据。

目前，相关技术与产品能力正逐步向科研、工业及企业应用场景拓展。

这一发展方向，也使可视科学从传统意义上的科学内容服务，走向具有更广泛应用空间的技术与平台型业务。

整体来讲，对于可视科学而言，长期参与国家大科学装置和前沿科研项目，既积累了复杂科学对象的技术处理经验，也建立了与科研机构和产业客户之间的合作基础。从让科学“看得见”，到让专业数据“用得上”，可视科学正在探索AI时代科学3D数据基础设施的发展路径。

而上海未来产业基金、厚雪资本与浦东创投的投资，也体现出资本市场对专业科学数据及其产业应用价值的关注。

未来，可视科学将继续加强科学三维数据与AI技术的融合，推动相关技术和产品在科研与产业场景中应用。