为进一步推动数据成果转化与推广，近日，在第十届材料基因工程国际论坛期间，联和投资公司投资企业思朗科技与国家新材料大数据中心再次合作签署节点培育与成果转化合作意向协议。
一套电解液数据集，补上行业最缺的拼图
思朗电解液数据集收录高精度锂电池电解液配方分子动力学动态仿真数据，覆盖典型配方体系下的组成、电化学性能和稳定性数据，并已完成清洗、去噪和量纲统一，目前在国家新材料大数据中心门户开放试运营访问。对电池研发团队而言，这批数据“拿来即用、标准统一”，可直接用于训练AI模型、快速预测候选配方。
支撑上述研发路径的，是思朗的国产专用算力。思朗科技成立10年来，打造了近千人研发队伍，从专用指令集、定制芯片到三维互联整机与工业软件全链条攻关，大幅压缩材料、医药仿真计算周期，以自研算力工具赋能“AI+材料”，助力材料行业创新发展。
论坛主论坛上，思朗科技介绍，“天穹一号”科学计算机运行自研Logic MD，支持生物大分子、聚合物、电解液、金属合金等体系，兼容全原子力场与Martini粗粒化模型，与LAMMPS、GROMACS的能量及维里偏差小于万分之一，为材料研发提供了国产自主可控基础设施。基于“天穹”的国产材料分子动力学模拟软件，计算速度较主流GPU方案提升百倍，原本需要数月乃至数年的计算任务可压缩至数天甚至数小时。
从算力到数据资产：“数据工厂”跑通闭环
思朗科技拥有万亿次代数运算微处理器MaPU的完整自主知识产权——MaPU架构凭借创新的指令集架构、处理器、计算体系架构，完美融合了ASIC的高效性以及CPU/GPU的灵活可编程性优势。依托于100%自主创新架构的“天穹”3D科学计算机，思朗科技已摸索出“科学数据工厂”模式：将专用算力加速能力高效转换为产研生产资料，把过去依赖专家经验的数据生产，升级为“工厂化量产”，数据集由此成为“活的、可生长的电解液研发基础设施”。
本次论坛发布的相关成果，正在为这套模式补上资源配套：首个材料科学可信数据空间围绕“数据可用不可见、可控可计量”，构建可信保护、可信溯源、可信服务、可信交易四大核心能力；首批15个材料行业高质量数据集由北京科技大学、中国建筑材料科学研究总院、中石化（上海）石油化工研究院等15家单位牵头建设，覆盖先进钢铁、有色金属、石油化工、无机非、纤维复合及前沿新材料等领域，数据规模超300万条。同时，《Data Materials》期刊创新“数据论文与数据集协同审核、关联发布”机制，让高质量数据获得学术认可与广泛传播。
本次思朗科技与国家新材料大数据中心签署节点培育与成果转化合作意向协议把数据中心、产业集团、交易场所与硬科技基金拉到同一张桌上，指向的是“产业出题—AI推演—专家验证—资本赋能—工程转化”的创新闭环。当算力能够批量“制造”高质量科学数据，材料研发从反复试错走向理性设计，材料科研的新范式正加速走进产业一线。