“我家三代都在鞍鋼。爺爺那代把廢墟變回生產(chǎn)線；父親那代把中國鋼鐵做到了全球產(chǎn)量的一半；輪到我們這代，可能要解決‘強(qiáng)不強(qiáng)’的問題?！?/span>
我是1991年生人，鞍鋼子弟，憑借計算機(jī)和物理競賽成績，2010年被保送到上海交通大學(xué)，專業(yè)方向是人工智能。
現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)做的，是用人工智能研發(fā)金屬新材料，我們公司做的是AI for Science/Basic Material方向。簡單來說，就是用AI研發(fā)材料的成分配方以及工藝參數(shù)，最終把材料真正“做出來”。
研究生畢業(yè)后，我加入了虹軟。在那把所有流程都摸透了，同事都叫我“AI全?！?。2019年虹軟上市后，我出來創(chuàng)業(yè)，成立了敏視科技，用AI做工業(yè)檢測。初期我?guī)е鴰讉€實習(xí)生，一年做了300多萬的訂單，鞍鋼、寶鋼、商飛都是我們客戶。
創(chuàng)材深造創(chuàng)始人王軒澤
當(dāng)時正是行業(yè)青黃不接的階段，也就是上一輪AI低潮已經(jīng)出現(xiàn)，而新一輪生成式AI還沒起來。AI技術(shù)非常好，但從商業(yè)角度講，很多公司確實沒賺錢。原因有很多，比如開源程度高、替代成本低、價值捕獲能力差。你花很多精力做出來的東西，很可能會被別人用更低的成本做到一樣的水平。
我們看到，材料行業(yè)能賺錢，而且不用解釋怎么做，只需要賣材料就行了。所以最后回到了基礎(chǔ)材料領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)。作為鞍鋼子弟，我對這個行業(yè)非常了解，材料是我認(rèn)為最適合AI落地的。
以鋼鐵為例，中國鋼鐵產(chǎn)能占世界一半以上，但“大而不強(qiáng)”，高毛利、高附加值、高性能的核心材料突破不了。材料研發(fā)是行業(yè)最核心的事情，而AI正好能夠在這個環(huán)節(jié)發(fā)揮最大價值。
第二個原因：材料的商業(yè)轉(zhuǎn)化速度很快。材料研發(fā)成功，只要性能達(dá)標(biāo)、成分穩(wěn)定，就可以賣給客戶。客戶不關(guān)心我是如何研發(fā)出來的，這一點和其他AI領(lǐng)域很不一樣。我們真正變現(xiàn)，是靠材料本身，而不是軟件和模型授權(quán)。
相比之下，AI制藥、AI化工材料這些AI for Science領(lǐng)域，還有很長的驗證周期，需要向終端解釋材料在人體中的作用原理、安全性等，因此臨床驗證周期長，變現(xiàn)慢。AI解決不了驗證的問題。
公司成立于2021年2月，但我們從2020年下半年就著手研究。前幾版算法都是我自己寫的。但我們不是提供軟件或算法服務(wù)，而是要做產(chǎn)業(yè)化落地——真正把材料做出來。
AI制藥，做一次服務(wù)就結(jié)束了，收費(fèi)昂貴，但材料不一樣，如果研發(fā)服務(wù)，客單價低，復(fù)購率低，國內(nèi)市場對軟件服務(wù)的付費(fèi)意愿普遍偏低，賺錢非常難，這也是我們堅持做產(chǎn)業(yè)化的原因。
外界對“AI+金屬材料”的認(rèn)知存在顯著局限，很多人仍然把材料研發(fā)理解為傳統(tǒng)鋼廠煉鋼的邏輯。
基礎(chǔ)材料由成分、工藝、組織、性能構(gòu)成，我們能控制的就是成分和工藝，通過調(diào)整它們影響組織，從而提升性能。
我們用AI調(diào)的是成分比例，比如鋁、鐵、鎂、鈦的占比，也調(diào)工藝參數(shù)，比如光斑大小、功率、能量密度。傳統(tǒng)研發(fā)是一遍遍嘗試，經(jīng)驗驅(qū)動，而很多理論模型在新材料系統(tǒng)下并不適用。
創(chuàng)材深造高強(qiáng)鋁合金
我們用數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型擬合的方式，在一個巨大搜索空間里找到最優(yōu)解，相當(dāng)于把幾十個專家的經(jīng)驗集合到模型中。AI不僅加速研發(fā)，還能跨領(lǐng)域遷移，特別是在新材料領(lǐng)域，比人積累經(jīng)驗快得多。
2021年至2022年底，我們堅持做底層技術(shù)研發(fā)、算法生產(chǎn)、數(shù)據(jù)構(gòu)建，自主設(shè)計并搭建了高通量實驗室，自研研發(fā)設(shè)備，就是為了獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性解決“數(shù)據(jù)從哪里來”的問題。
因為材料數(shù)據(jù)既少、又貴、質(zhì)量還差，傳統(tǒng)研發(fā)可能幾個月才能出一條數(shù)據(jù)，快也要一周幾條，而做AI必須依賴大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們只能硬著頭皮從底層做起。
以前一條材料實驗數(shù)據(jù)可能要幾萬元，這對任何想做數(shù)據(jù)驅(qū)動研發(fā)的團(tuán)隊來說都是天文數(shù)字。更棘手的是，即便能拿到傳統(tǒng)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也很難直接拿來訓(xùn)練模型——它們往往是描述性的、面向人看的記錄，維度少、格式不統(tǒng)一，存儲體量極小，不適合機(jī)器學(xué)習(xí)需要的數(shù)百維、幾十兆級別的樣本。
不同實驗室、不同設(shè)備、不同檢測方法之間的一致性極差，甚至兩家檢測機(jī)構(gòu)對同一成分的測出結(jié)果可能相差幾十倍，這種數(shù)據(jù)污染會破壞整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)池，導(dǎo)致看起來很漂亮的論文或算法在實際材料開發(fā)上根本無法落地。
我們咬著牙把解決數(shù)據(jù)問題作為頭等大事來做：自己設(shè)計并制造高通量的實驗設(shè)備，做到在同一成本下同一時間產(chǎn)出幾十倍的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在我們的設(shè)備可以批量產(chǎn)出數(shù)據(jù)，把一條數(shù)據(jù)的成本降到幾百塊甚至更低，單條產(chǎn)出速度和質(zhì)量都大幅提升；在單條實驗線并聯(lián)的情況下，月產(chǎn)數(shù)據(jù)量能達(dá)到上千條，已經(jīng)接近大型國央企產(chǎn)線的量級。
從2023年起我們的底層邏輯基本跑通，開始真正做有市場前景的新材料研發(fā)；不到三年時間，我們研發(fā)了十多款材料，在今年9月深圳TCT展（深圳華南3D打印及增材制造展覽會，亞太地區(qū)最重要的3D打印行業(yè)展會之一）上發(fā)布了7款。
我們已經(jīng)把“過去需要十幾年才能做出來的材料”縮短到兩個月左右，而且這些并非停留在實驗室——9月發(fā)布的7款材料都已經(jīng)達(dá)到批產(chǎn)級別，客戶可以直接采購，我們也簽下了幾十噸的訂單。
為什么用AI能讓成本下降這么多，是我們的方法論變了：把數(shù)據(jù)驅(qū)動的篩選能力用到十幾萬種添加劑與配方組合的快速篩選上，能在龐大的候選庫里找到“便宜且好用”的添加劑，而不是像傳統(tǒng)做法那樣習(xí)慣性地加稀土或貴金屬來“硬堆”性能。
舉例來說，國外同類粉末材料可能賣到3000元/公斤，國內(nèi)某些廠商因稀土成本低可能賣600元左右；我們在保證毛利的前提下可以把價格定到約300元/公斤，這背后不是簡單壓價，而是通過AI精準(zhǔn)配方與高通量驗證把成本結(jié)構(gòu)根本改變了。
3D打印是我們最早突破的領(lǐng)域，也是主戰(zhàn)場。3D打印最近在深圳很火，這對我們是利好。3D打印缺材料，我們的材料可以快速應(yīng)用，而且它標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化程度高，非常適合獲取數(shù)據(jù)、做AI調(diào)參。
但拿下客戶的過程非常曲折。我們的定位不是給客戶做一次性的研發(fā)服務(wù)，而是要把材料生產(chǎn)出來、規(guī)模化交付，因此從2023年開始才真正開始系統(tǒng)接觸終端客戶。我們先收集大量客戶需求：他們需要的性能指標(biāo)（比如抗拉、屈服、延伸率）、目標(biāo)成本區(qū)間等，然后根據(jù)這些真實需求去判定哪個細(xì)分市場和哪類材料最有價值，再聚焦研發(fā)。
創(chuàng)材深造制作的3D打印模型
我們通常不向客戶要研發(fā)經(jīng)費(fèi)，只要給我明確需求，我方就去做研發(fā)、試產(chǎn)、交付零部件，客戶拿到成品直接上機(jī)測，滿意后才下訂單——這種“先做材料、傻瓜式交付”的模式讓客戶非常滿意，也極大縮短了從研發(fā)到銷售的周期。
我們同時也在做壓鑄、粉末冶金、熔煉、氣相沉積等工藝，但3D打印是我們的“大本營”。按類型來看，我們目前重點覆蓋中/高強(qiáng)鋁合金、高溫鎳基合金、模具鋼與特種鋼、鈦合金以及銅合金等，未來會根據(jù)市場需求不斷擴(kuò)展。
我們選擇的路徑，在國外生態(tài)下難以成立。國外你說做研發(fā)，企業(yè)支持、給資金，但你想做材料公司，企業(yè)說不行，不允許你跟我競爭。而國內(nèi)市場恰恰相反，為純研發(fā)付費(fèi)的意愿低，但你做材料，把材料批產(chǎn)出來，驗證周期幾年就夠了，可以直接上車、上產(chǎn)品，下游甚至愿意跟你合建公司，這條路徑是通的。我們的模式正是建立在對此的深刻理解之上。
國內(nèi)多數(shù)創(chuàng)業(yè)者不愿意做這種“臟活累活”，但我們認(rèn)為這是正確且必須要做的事。投資人看我們時也會困惑，你們到底是AI公司還是材料公司。材料公司，資本市場給PS倍數(shù)，5倍都很高；如果只賣軟件、賣服務(wù)，靠團(tuán)隊能力就能馬上上市，但這背離了我們的初衷，我們不做AI泡沫，而是實實在在做產(chǎn)業(yè)。
我們相信材料本身具有大規(guī)模產(chǎn)業(yè)價值，一個材料可能幾十億市場規(guī)模，而我們材料性能比傳統(tǒng)高這么多，為什么不去做？我們對技術(shù)和材料足夠自信，所以才自己孵化材料，而不是把技術(shù)賣掉。
未來幾年，2025到2030年，短期能產(chǎn)生現(xiàn)金流的場景：
一個是3C、汽車，是替換邏輯；
另一個是新場景，包括可控核聚變、機(jī)器人、商業(yè)航天，算力相關(guān)的導(dǎo)熱材料，也是非常大的機(jī)會。
這些領(lǐng)域?qū)π虏牧闲枨笸?，接受新材料的難度低。
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