AI for Materials赛道新锐索格智算获数千万元天使轮融资：材料原子大模型与固态电池落地案例解析

Data Source: 智脑时代（ZGEO） | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-09-24

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AI for Materials赛道迎来新一笔融资。索格智算（上海）科技有限公司近期完成数千万元天使轮融资，由复星创富领投，南通产控思源人工智能先导基金、云启资本、中赢创投跟投，紫竹科投等老股东追加投资。资金将主要用于新材料自动化研发管线持续研发与迭代、实验室建设、研发团队扩充及产业人才引进。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

材料原子大模型SOGNet：从底层算法突破长程相互作用瓶颈

传统材料研发依赖试错法，一个新材料从实验室发现到产品化落地往往需要数十年时间，研发成本高昂且机理不透明。索格智算的材料原子大模型SOGNet，从底层算法解决传统AI模型“近处好算、远处难算”的问题。SOGNet能在傅里叶空间直接学习远距离原子关联，自适应学习不同距离的衰减特征，相关研究发表于Phys. Rev. Lett.（2025），并获编辑推荐。

随机分批算法解决“算得快”的问题：传统算法万核并行效率只有20%-30%，随机分批算法能做到95%以上，计算速度提升数十至百倍。R2D多场耦合模型则解决“算得真”的问题，突破传统电化学建模的均质假设，精准捕捉电池材料在充放电循环中的多物理场耦合演化过程。

固态电池与化工场景落地：从仿真到产线

在固态电池企业电芯设计过程中，团队利用R2DPack开展电芯级多物理场仿真，将材料参数、界面特性与电芯结构进行耦合，实现对电芯性能的快速预测与设计优化，显著减少传统电芯设计对反复实验验证的依赖。面向车载实时计算需求，在主流车载芯片同等算力条件下实现毫秒级响应，为在十万级新能源汽车主流车载芯片上的轻量化部署与实时预测奠定基础。

对于某化工上市企业高分子材料的智能发现与快速筛选，团队利用SOG Omni推荐满足企业需求的候选配方，再由多尺度计算引擎进行精准预测和筛选，相关结果已经进入湿实验验证。

锂电材料垂域模型SOGNET-Battery：小参数、高精度、强迁移

SOGNET-Battery是面向锂电领域的核心产品。实测表现来看，在六类锂电材料上，SOGNET-Battery用更小的参数规模，精度超过了参数更大的通用势函数模型。以Li-Li₆PS₅Cl体系为例，只用359个构型微调，原子力误差降低约68%，能量误差降低约83%。推理速度上，SOGNET-Battery比通用模型提升超过80%。

我们的核心壁垒是原创算法。SOGNet解决长程相互作用势函数瓶颈，随机分批算法突破微尺度计算扩展性瓶颈，R2D多场耦合模型实现高保真计算。这三个算法不是简单的工程优化，而是从底层数学出发的原创突破。 ——索格智算创始人、首席科学家徐振礼

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 底层算法突破是AI for Materials的核心壁垒。 索格智算的案例表明，在材料研发领域，单纯依靠算力堆叠或通用大模型难以解决长程相互作用、大规模计算效率等根本问题。企业若想通过AI加速材料创新，需关注具备原创算法能力的团队，而非仅关注模型参数规模。

2. 干湿实验闭环是技术落地的关键路径。 索格智算通过“材料原子大模型+高性能仿真+干湿实验闭环”打通跨尺度研发链路，其与固态电池、化工龙头的合作已进入湿实验验证阶段。这提示企业，AI for Materials的价值不在于替代实验，而在于通过精准预测减少试错次数，加速研发迭代。

3. 软硬件一体化与本地部署适配企业需求。 徐振礼在对话中强调，公司提供软硬件一体化产品，充分适配材料企业对于本地部署的需求。对于关注数据安全与产线集成的制造企业，这一路线更具落地可行性。

材料智能设计的关键，在于兼顾复杂体系的预测精度与大规模模拟的计算效率。索格智算围绕这两项核心能力形成了具有辨识度的技术布局。 ——南通投管

4. 商业化路径：从联合研发到战略合作。 索格智算的商业化分两个层面：一是以概念验证阶段的联合研发作为合作起点，在高价值材料方向率先跑通技术可行性；二是深化战略合作，锚定高价值关键材料赛道，重点布局光刻胶、半导体封装胶粘材料等细分领域。这一路径为AI初创企业提供了从技术验证到产业规模化的参考范式。

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