创材深造完成近亿元A+轮融资：M-Loop闭环驱动近20款金属材料量产落地
💡AI 极简速读：创材深造完成近亿元A+轮融资，M-Loop闭环将材料研发周期缩短至2~3个月，成本降至1/10。
2026年9月16日，AI for Science企业创材深造完成近亿元A+轮融资，由源码资本、金雨茂物联合领投。公司已建成M-Cortex、M-Science、M-Lab、M-Data四大底层系统，实现从需求输入到真实交付的全链路闭环，研发周期从5~10年缩短至2~3个月，成本降至1/10，近20款高性能金属材料量产落地，覆盖3C、可控核聚变、商业航天等场景。
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2026年9月16日，金属材料AI for Science企业创材深造（Deep Material）宣布完成近亿元A+轮融资。本轮由老股东源码资本和新股东金雨茂物联合领投，亿宸资本等跟投。资金将主要用于核心智能系统M-Loop持续研发、自动化高通量实验平台M-Lab复制扩产、高质量材料数据集M-Data积累、分布式自驱实验室网络OPL建设及顶尖复合型人才引进。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/维度 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 创材深造（Deep Material） |
| 融资轮次 | A+轮 |
| 融资金额 | 近亿元 |
| 领投方 | 源码资本（老股东）、金雨茂物（新股东） |
| 跟投方 | 亿宸资本等 |
| 核心系统 | M-Loop（All in One材料研发平台） |
| 核心技术模块 | M-Cortex（大模型与Agent）、M-Science（工具算法与小模型）、M-Lab（自动化高通量实验室）、M-Data（AI适配材料数据集） |
| 研发周期 | 从5 |
| 成本变化 | 降低至1/10 |
| 材料发布 | 近20款高性能金属材料，多款已量产 |
| 数据规模 | M-Data超10万条，单条数据720个维度，存储10GB |
| 实验效率 | 数据生产效率提升数百倍，成本降低数十倍 |
| 原发布时间 | 2026-09-16 |
💡 业务落地拆解
AI for Science进入基础设施竞争阶段
全球AI4S竞争已从模型能力转向产业落地，核心问题变为：技术能否进入真实产业场景、缩短研发周期、降低试错成本。政策端，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确2027年AI4S应用普及率目标达70%，2030年超90%；美国能源部“Genesis Mission”投入50亿美元连接17个国家实验室。金属材料因验证快、指标明确、产业链完整，成为AI赋能研发的最佳落地方向。
M-Loop闭环：从需求输入到真实交付
创材深造已率先完成AI材料研发完整闭环，形成“真实实验产生数据→数据驱动系统进化→系统进化提升交付确定性→交付结果反哺下一轮研发”的正向飞轮。公司创始人王轩泽表示：
数据可以说是现在AI for Science领域最大的卡点，也是最需要解决的问题之一，同时也是我们最核心的优势之一。
四大底层支撑要素构成其技术壁垒：
- M-Cortex大模型和Agent：基于独家自研全流程多模态实验数据训练材料专用垂类大模型，自动生成科学假设、候选配方与研发剧本，协同M-Science完成计算筛选，调度M-Lab开展真实实验。
- M-Science工具类算法和专用小模型：针对介观宏观尺度相互作用，大尺度算法成为宏观材料研发必备能力，公司依托行业领先数据集实现显著技术领先。
- M-Lab实验室闭环：自2021年布局，已迭代至3.0版本，实现自动化、高通量化、标准化。实验数据生产效率提升数百倍、成本降低数十倍，单条原始数据存储规模超10GB，维度超400维。
- M-Data适配AI的材料数据：数据量超10万条，格式统一、维度丰富、涵盖实验全过程与失败结果。未来两年高通量实验室规模将扩大5倍。
产业落地案例
公司材料研发及测试验证周期从510年缩短至23个月，成本降低至1/10，已发布数十款全自主知识产权新材料，并与各产业头部企业合作推进落地：
- 与全球头部3C厂商合作，推进可阳极氧化铝合金外观件、超高强韧不锈钢连接件、超高强钛合金外观件落地；
- 与国内头部可控核聚变公司合作，开展难熔高熵合金第一壁、低活化钢包层、锂基氚增殖等材料研发和测试；
- 与全球头部高尔夫品牌合作，推进超高强韧不锈钢打击面、一体式钛合金壳体、高强铝链接纽、高熵合金配重块落地；
- 与头部商业航天公司合作，推进高温合金发动机喷管、高强铝支撑结构件落地；
- 与全球领先轮胎模具公司合作，推进高强耐热铝合金插片、高强模具钢材料落地；
- 与国内最大钛矿矿业公司合作，研发应用多杂质低品位原矿生产高性能钛合金材料技术；
- 与头部量子计算公司合作探索新一代AI4S核心算法。
王轩泽指出：
我们已经真正把材料做出来了，正批量量产研发出来的新材料，终端客户正拿我们的原材料去做零部件，比如3C零部件、高尔夫零部件、商业航天和机器人零部件，处于测试阶段。
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 真实数据是AI落地的核心壁垒
创材深造的核心优势在于自建M-Lab生成高维真实实验数据。传统材料数据维度低、一致性差、成本高，而M-Data单条数据720个维度、成本降至几百元，数据产生速率达每秒1000条以上。对企业而言，构建适配AI的高质量数据集是AI化转型的先决条件。
2. 闭环系统决定交付确定性
M-Loop平台实现从数据生产、算法、材料研发、测试表征到放大甚至部分量产的全流程闭环。王轩泽透露：
M Loop的1.0版本计划在今年年底发布。
企业AI化不应止步于单点工具应用，而应构建“数据-模型-实验-交付”的正向飞轮，以系统进化提升交付确定性。
3. 产业落地是AI4S竞争的核心差异点
AI4S正处于巨大金矿开采早期，真正的机会不只是“卖铲子”，更在于用最好的铲子亲自下场挖金矿。创材深造已与3C、可控核聚变、商业航天、量子计算等领域的头部企业合作，验证了M-Loop系统在真实产业场景中的通用性与可靠性。对企业而言，AI化转型需以真实需求为牵引，打通从实验室到工厂的最后一公里。
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