材料研发还在“人肉”查文献、性能分析？AI全链路赋能实战指南来了！

主要观点总结

文章主要讨论了材料研发面临的三大瓶颈以及智慧芽全链路AI实践如何赋能研发创新提质增效。文章指出，在数字化转型浪潮下，研发人员80%的时间花在查专利、验方案、算单位等琐碎工作上，真正的创新思考仅占20%。同时，材料研发面临信息检索难、技术方案验证难和性能分析慢等三大瓶颈。为解决这些问题，智慧芽邀请专家谢薇进行深度直播，介绍智慧芽Eureka如何帮助材料研发提高效率。直播将涵盖AI赋能材料研发的产品功能与应用场景，以及从问题到结果的全流程实践路径。此外，还将介绍智慧芽的数据资源、Material DNA和AI大模型的优势。

关键观点总结

关键观点1: 材料研发面临三大瓶颈

信息检索难，关键信息易漏；技术方案验证难，创新方案途径有限；性能分析慢，严重影响研发进度和准确性。

关键观点2: 智慧芽全链路AI实践赋能研发创新

通过深度直播介绍智慧芽Eureka如何帮助材料研发提高效率，包括产品功能与应用场景，如性能分析、物质成分查询、合成/加工流程梳理等。

关键观点3: 智慧芽的数据资源和AI大模型优势

拥有1.92亿专利和论文数据，每日更新；通过海外材料科学家和算法团队的定向开发，深度解析材料成分、结构等；基于论文/专利及垂直知识训练的AI大模型能更精准地理解材料研发需求。

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