聚合物工坊 PolSpan™
以 AI 融合聚合物仿真模拟、实验数据智能分析及智能制造优化技术，服务于从聚合物分子设计、结构演化、性能预测到工程应用的全流程材料创新体系。搭建“微观—介观—宏观”跨尺度模拟体系，同时结合专属高分子材料 AI 模型，实现结构-性能关系学习、性能预测及目标驱动的逆向设计。通过“机理模拟→ AI 学习→智能设计-实验验证→工艺制造”的闭环研发模式，有效解决传统聚合物研发中空间筛选效率低、机理复杂、微观-宏观尺度割裂、实验周期长及数据难复用等核心痛点，成为连接材料科学、人工智能与智能制造的新一代聚合物数字研发基础设施。
聚合物仿真模拟
融合多尺度模拟仿真、 AI 智能体与专属工作流，解析聚合物材料微观反应、链运动、相态、界面与老化等问题，深入挖掘机理，减少产品研发中的实验试错。
聚合物预测设计
建立“结构-配方-工艺-性能”智能 AI 代理模型，结合主动学习技持续迭代，加快新聚合物性能预测、候选筛选、新配方优化与自主迭代。
聚合物物理智能
提供聚合物物理规律与 AI 耦合框架，融合实验数据，构建可解释模型，每项预测逻辑可追溯，提升 AI 建议信任度和采纳率。
设计到制造闭环
融合 AI 技术，打通“材料设计→工艺优化→数字孪生→智能控制”全链路，将实验室尺度的设计与工业尺度的聚合制造过程控制无缝衔接。
聚合物专属智能
针对聚合反应、固化交联、老化降解、电解质、复合改性等特有场景，构建深度融合 AI 技术的专属工具。相比通用平台，更懂聚合物研发痛点，开箱即用、精准适配，是高分子科学家的智能研发伙伴。
核心智能引擎：跨尺度仿真与 AI 驱动材料创新
多尺度模拟 AI 智能体
融合 AI 智能体技术与内部自研通用工作流，快速构建微观（DFT/MD）、介观（CGMD/KMC）、宏观（FEM/多物理场）全尺度模拟体系和标准模拟工作流，输出反应能垒、玻璃化转变温度、相分离结构、应力/温度/流场及寿命预测等关键理化性质。
AI 预测与逆向设计
数据资产与 AI 底座
聚合物数字孪生
平台服务层：研发效率工具与数据基础设施
聚合物 AI 知识助手
内置聚合物文献智能解析引擎，自动提取实验条件、配方、性能数据及合成路线，辅助文献调研与实验方案设计。
聚合物研发智能追溯
研发协同与系统集成
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