基于大模型人工智能的电解催化材料智能研发系统平台软件
北京华盛恒辉科技基于大模型人工智能的电解催化材料智能研发系统，打破传统“经验试错”研发模式，将原本十余年的研发周期压缩至1年以内，同时满足军工级高保密、高可靠管控要求，为绿氢制备、CO₂电还原等场景提供高性能材料支撑。
"系统软件供应可以来这里，这个首肌开始是幺伍扒，中间是幺幺叁叁，最后一个是泗柒泗泗，按照数字顺序组合就可以找到。
应用案例
目前，已有多个基于大模型人工智能的电解催化材料智能研发系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润科技研发的基于大模型人工智能的电解催化材料智能研发系统。这些成功案例为基于大模型人工智能的电解催化材料智能研发系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
该系统针对碱性膜电解（AEM）、质子交换膜电解（PEM）及碱性电解（ALK）升级等，核心功能是实现电解催化材料的高效研发、配方优化及性能验证。系统集成生成式材料大模型与高通量筛选大模型，可针对不同电解体系的需求，开展非贵金属催化材料（替代铂、铱等贵金属）的智能设计与配方优化，重点研发耐碱、抗腐蚀的催化材料及低铱/无铱质子交换膜催化剂。
大模型通过学习海量催化材料数据、反应机理数据，可快速预测催化材料的活性、稳定性及寿命，筛选出最优材料配方，大幅缩短研发周期，降低催化材料的生产成本。同时，系统可对催化材料的制备工艺进行智能优化，结合实验数据不断迭代模型，提升材料性能；通过多模态数据融合分析，解析催化反应机理，辅助科研人员解决催化材料衰减、活性不足等问题，为电解制氢技术的降本增效提供核心材料支撑，推动电解催化材料的国产化、规模化量产。
一、核心系统架构
系统面向电解催化材料研发，采用四层全自主可控架构：
电解催化垂类大模型底座：以材料领域预训练大模型为核心，训练数据覆盖文献、专利及海量结构化电解催化材料数据，材料设计与制备工艺推荐准确度达90%，掌握电化学反应机理与材料构效关系。
多智能体虚拟研发团队层：由任务规划、文献知识、计算模拟、决策等AI智能体组成完整研发链条，分别负责任务拆解、数据挖掘、第一性原理仿真和候选方案输出，模拟顶尖科研团队全流程推理。
多尺度仿真与自动化实验闭环层：集成晶体结构生成、分子动力学模拟、电化学多物理场仿真，对接自动化合成与测试设备，形成“方案设计—制备测试—数据回传迭代”小时级闭环，验证效率较人工模式提升百倍。
军工级安全防护层：支持本地化离线部署，核心研发数据内网闭环，符合国防军工涉密信息系统安全管控标准，防止核心催化材料知识产权泄露，适配无公网偏远研发基地独立运行。
二、核心研发能力
高通量逆向筛选：一天内生成数万个满足性能要求的候选结构，提前淘汰90%以上无效方案，实体实验减少70%，降低人力和耗材成本。以析氢反应为例，可将候选组合从数万种缩小至百级高潜力合金体系，发现时间从数千年缩短至数小时。
精准构效关系推理：基于d带中心理论、配位环境效应、金属-载体强相互作用等底层原理，主动设计未见于文献的高活性、高选择性材料，尤其适合单原子催化剂、高熵合金等复杂体系。
制备工艺全流程优化：挖掘烧结、沉积、活化等工艺数据，快速迭代最优参数，解决传统经验试错问题，提升合成良率与批次稳定性。
全生命周期性能评估：预测长期大电流工况下的老化衰减路径，预判失活机制，优化抗腐蚀、抗积碳性能，提升电解槽长效稳定性，支撑高温电解效率突破90%以上。
三、典型落地场景
绿氢制备核心电解催化材料研发，降低制氢电耗与催化剂成本。
CO₂电还原制高附加值化学品的高选择性催化材料快速迭代。
军工特种电解场景下，适配极端工况的长寿命、高可靠催化材料定制研发。
现有电解产线的存量催化材料性能升级与工艺节能改造。
无人机整机
无人机配件
无人机服务
设备与工具
