随着科学技术的发展，人们在传统材料的基础上，根据新一代的科研成果，开发出新材料。新材料被称为产业粮食，是指新近发展或正在发展的具有优异性能的结构材料和有特殊性质的功能材料。它是国民经济先导产业和高端制造的重要保障，各发达国家都将先进材料视为产业竞争力的基础和关键，也是第四次工业革命入口之一。
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工信部数据显示，2020年底我国新材料产业总产值超过6万亿人民币，至2025年，将达到10万亿市场规模。中国也越来越重视新材料产业的发展，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》等文件明确指出：“实施产业基础再造工程，加快补齐基础零部件及元器件、基础软件、基础材料、基础工艺和产业技术基础等瓶颈短板。依托行业龙头企业，加大重要产品和关键核心技术攻关力度，加快工程化产业化突破。”
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政策驱动下，无数技术人员入局新材料行业。
行业普遍的“试错模式”
随着产业规模增大，新兴企业数量增长，低效试错在新材料行业痛点暴露也愈发明显。
什么是低效试错？
小学课文中介绍了爱迪生发明了灯泡，但真实的历史上爱迪生可谓是低效试错第一人。1854年，美国人亨利·戈培尔发明了在真空下用炭化的竹丝通电发光的灯泡，经几代人努力，氮气填充、碳丝替换等改良早已完成。时间到了1880年，爱迪生“做了几千次实验”，终于找到了碳化的竹丝作为最好的灯丝材料，此时距亨利·戈培尔发明灯泡已经过去整整26年。
看似啼笑皆非的故事，在材料行业其实每天都在上演。
每一种新材料的研发都需要大量琐碎的基础试验数据作为底层支撑，但受各个企业可能互为竞对关系、实验室数据未进行留存公布、工业试验数据跨行业不流通等因素影响，“重复造轮子”的现象很难避免。
江俊与李鑫博士以推动“数据驱动材料开发”新范式为抓手，合肥机数科技有限公司（下简称“机数科技”）于2017年6月5日正式成立，公司希望通过为企业与科研用户等提供材料大数据咨询、人工智能分析、新材料定制开发等服务。解决传统试错模式的瓶颈问题，为新材料产业带来颠覆性变革。
国内无人问津的科研杂志在日本竟成宝？
机数科技的成立是源于一次偶然的经历。机数科技创始人江俊本科毕业于武汉大学物理系，2000年到中科院继续攻读研究生学位。2003年获得瑞典皇家工学院联合培养机会，2009年前往美国加州大学尔湾分校担任博士后。在一次日本国家实验室的参观访问过程中，江俊注意到实验室中摆了许多中文的基础研究论文，这让他意外且疑惑。“为何日本最顶尖的科学实验室要摆放如此多的基础杂志？而非更前沿技术有关的学术期刊？甚至在国内，这些杂志也会因为研究内容过于基础而无人问津。”
日本研究员告诉江俊，日本科研人员并不充足，而很多琐碎的试验数据统计，往往需要消耗大量的人力以及时间。来自中国的这些基础期刊刚好能满足基础科研数据的不足，让日本科学家能够整合数据提炼规律，有更多精力放在更深层次的研究之中。
正是这样的观点，江俊结合自己之前的科研试验经历，心中产生了“做一个属于我们自己国产数据库”的想法。
另一位创始人李鑫也发生了类似的经历。2011年，他在美国国家实验室做访问学者期间，奥巴马政府宣布启动“材料基因计划”。当时的新材料研发主要依据材料科学家和工程师的科学直觉和大量重复的实验。该计划是美国经过信息技术革命后，充分认识到材料革新对技术进步和产业发展的重要作用，以及在复兴制造业的战略背景下提出来的，在整个世界都轰动一时。李鑫认识到，数据共享以及材料设计的技术提升将是未来全球发展的“兵家必争之地”。
然而，大量的中国学者，乃至全世界的科学家都不得不通过付费的方式购买美国的正版数据库服务，甚至自己已经发表在国外期刊上的论文，还要花钱去单独购买版权。
国外的“触动”让两位创始人一拍即合，两位同时又在瑞典皇家工学院有师兄弟缘分，回到合肥后多次商讨，最终下定决心，于2017年创立机数科技。
从试错模式到数据驱动
机数科技的产品依托于微尺度物质科学国家研究中心的成果转化，以推动“数据驱动材料开发”新范式为抓手，为企业与科研用户等提供材料大数据咨询、人工智能分析、新材料定制开发等服务。公司致力于解决传统试错模式的瓶颈问题，赋能新材料产业的研发和生产，助推传统材料产业转型升级。
机数科技核心产品与服务分为3个板块，分别是：材料数据检索、仿真设计软件、整体解决方案。
材料数据检索服务以SaaS模式为主，通过与仪器公司捆绑销售在线账号，检索数据库内包含储存超9000余万条基础化合物信息；抽取整理储存1100万条化学反应数据，汇集多类化学领域大量文章数据；提供催化剂、被催化的反应、反应势能变化等关键数据。
检索技术包括：文献智能识别、物理化学语料库、拓扑结构存储、基于特色描述符的人工智能分析、实现高精度、低延迟定位搜索。
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以某合金生产企业为例，合金生产通常需在高温高压环境下进行，不仅做实验耗能巨大，且危险系数较高，一年能做试验次数十分有限。在机数科技数据库帮助下，为试验温度压力提供筛选范围，原本需要做超过千个试验，用数据库可以仅需10个即可完成，节省时间150余天，节省直接经济成本2000多万人民币。
在服务了数家企业后，机数科技总结共性需求，将产品数据打包为软件进行出售，即仿真设计软件。仿真设计软件主要打入微电子与半导体行业、矿物行业以及化工医疗行业。通过模拟仿真实验测算，提供最佳可行性反应路径分析，优化生产模型。
而仿真模型的诞生离不开背后强大的数据库基础作为理论支撑。关于数据库的构建，机数科技的数据库主要来源有三个方面，首先是通过大数据技术对公开的专利、文献等进行清洗剥离得到的公开数据，其次则与科研院所合作，将本来会被丢弃的试验数据进行留存，丰富数据库内容，最后，则通过现有试验数据在超级计算机内进行仿真模拟试验，用数据生数据。
江俊介绍道：“目前机数科技的主要竞品仍处于实验室阶段，商业方向上仍缺少直接竞对关系。这主要源于工业企业缺少数据人才，而数据人才对化工领域熟悉度不够产生的。”
交叉学科人才的引进则与中科院少年班相关。据悉，江俊曾任中科大少年班班主任，其间他发现不少学生在所学专业之外具有较强的学科拓展能力，且少年班采用混合教学模式，学生对交叉学科的研究也都十分熟悉，一批以肖恒宇为代表的少年班毕业生也十分乐意在机数科技的交叉科学中继续钻研应用。
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人才的引进赋予了机数科技强大的科研能力，在材料定制解决方案的服务模式中，机数科技则可以直接为企业定制新材料开发，收取数据服务费、材料设计费、技术转让费等，目前已为瓮福集团、光华科技等大型企业提供定制新材料服务，实现合同额近千万元。
“材料数据库的建立将从知识源头上解决我国材料产业的‘卡脖子’问题 ”，江俊回忆道：“国外长期在各类先进技术上对我国实施严格的技术封锁，且对产业创新打压十分严重。”
以上海技术物理研究所的红外物理研究为例，该项技术长期被国外重点遏制封锁，我国坚持走自我创新的道路过程中，国外企业针对国内研发水平，逐步放开技术封锁，国内研究到哪一步，国外就开放到哪一步，利用产品长期研发的技术优势与量产过程中的价格优势，打击国内产业链发展，研发结果始终被人牵着鼻子走，极容易因缺少市场与资金终止研究造成大量实验数据付诸东流。数据库的建立则可以有效避免数据销毁，无论企业何时继续研究都无需再从头来过。
目前机数科技已经成功完成了数据库模型的构建并持续升级迭代。商业模式上主要以通过平台收取账号数据检索、下载和数据包定制费用；材料定制开发，采用共享产权、收益，或一次买断的模式；软件服务三种，客单价以半导体行业为例约100万人民币一套。
据了解，截至目前机数科技已完成赛智投资基金的天使轮投资以及合肥高投的战略融资，下阶段在融资方面将保持谨慎态度。江俊介绍道：“目前机数科技已经获得国家重大创新项目承担资格，接下来将努力朝着国家战略与市场需求融合的方向稳步前进，且背后获得多个国家级省级项目的持续支持，因此对资金需求程度不高。”
合肥高投投资人孙志磊表示：“机数科技所从事的事业既具有足够的战略高度又有广阔的市场空间，材料大数据相关产品和服务的推广，不仅仅可以提升我国在材料领域的研发实力，助力产业快速突破瓶颈，攻克某些“卡脖子”技术，还可以推动材料行业整体产业链优化升级，带来巨大的经济效益。我们作为政府引导基金，我们很愿意也很荣幸有机会为公司发展助力。”
