鼎犀智创完成数亿元Pre-A轮融资，用于AI材料研发平台
AI材料公司鼎犀智创融资数亿元，用模型驱动机器人实验闭环，大幅缩短新材料研发周期。
鼎犀智创（Rhinovate）完成数亿元Pre-A轮融资，由鼎晖百孚领投。该公司用AI大模型结合机器人实验，构建从设计到中试的闭环，加速新材料研发。其碳基纤维项目将2000天寻优压缩至4天，电解液实验量减少75%。
正文摘录
.jpg) AI 新材料研发公司鼎犀智创（Rhinovate™）近日完成数亿元 Pre-A 轮融资，本轮融资由鼎晖百孚领投，九合创投、彬复资本、龙芯创投、顺禧基金、中关村资本跟投。 此前，鼎犀智创已获得昆仲资本、元生创投、上海未来产业基金、晶泰科技等机构投资，这也是公司一年内完成的第三轮融资。 本轮资金将重点用于 RhinoMat 材料科学基础大模型及底层技术研发、多场景可编排 AI 智能体与自主进化实验室体系建设，以及碳基高性能材料的放大验证，进一步沉淀核心技术与实验数据。 随着大模型进入材料科学，行业关注的问题正在从「能否生成候选材料」，进一步转向「能否在真实世界完成验证」：AI 给出的结构和配方是否可制备，性能能否复现，实验数据能否反向更新模型，以及进入中试和放大阶段后，原有结论是否仍然成立，都决定着 AI 能否真正进入材料研发流程。 这也意味着，AI Scientist 的能力不能只停留在模型端。它还需要进一步接入机器人、实验设备和具体工艺流程，将材料研发组织成一套可执行、可反馈、可持续迭代的物理闭环。 鼎犀智创成立于 2025 年，依托北京大学科研力量孵化，核心团队成员来自北京大学、清华大学、剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工学院等。 公司选择了一条更靠近物理世界的技术路线：RhinoAI 智能研发平台试图将 AI Scientist、自主实验系统与中试放大能力打通，由算法提出假设和实验方案，机器人执行实验，实验数据再反馈至模型，科学家则负责机理解释与工程决策。 从科研认知到实验执行，AI Scientist 如何接入物理世界？ 新材料从设计到量产通常需要五到十年。