新材料供应链作为现代制造业的核心支撑体系，其意义不仅体现在产业本身的效率提升，更关乎国家战略安全、技术创新、经济可持续发展及全球竞争力。

熵纳科技AIStrucX平台已与石墨烯、钙钛矿、薄膜、涂料、合金、MOF、催化等领域的众多新材料工厂和实验室达成合作意向，并基于自研或联合研发的大量AI模型/数据库、计算模拟/可视化脚本、文献综述/分析工具等打造了强大的高效材料研发与供应智能体服务，可以零代码的简便易用方式免费在线实时满足各种不同知识背景的工业和科研用户的结构化数据自动建模挖掘/分析处理、材料器件虚拟筛选/逆向设计、定制化生产/团购式实物供应等需求，而无需用户事先掌握任何编程软件、算法理论、材料器件制备工艺等。

为便于平台用户和渠道人员咨询相关问题，我们还开发了大模型与物质创制技术互动板块，同时本页面底部始终展示最新有效的微信群二维码，欢迎大家扫码加入。

以自然语言互动和多模态展示形式满足各种背景的工业和科研用户的结构化数据自动建模挖掘/分析处理、材料器件虚拟筛选、定制化生产、团购式实物供应等需求。

多维度AI模型在线预测材料性能，优化工艺配方，逆向设计新产品，缩短试错周期，助力新材料研发效率提升。

智能数据服务支持自然语言输入即时获取结构化数据，可根据材料性能参数、应用场景、分子结构式等多条件组合查询。

计算模拟/可视化脚本基于物理理论模型，通过数值计算揭示材料本征性质与微观机理（如电子结构、力学性能、缺陷演化），为实验提供理论支撑；平台将复杂计算流程封装为零代码工具，用户无需掌握编程或专业软件即可快速完成跨尺度模拟，并动态可视化计算结果，助力研发人员高效定位材料优化方向，缩短研发周期。

平台利用大模型技术，实现物料需求的智能解析与跨系统数据交互，构建全链路治理体系。通过打破数据孤岛，整合供应链各环节（供应商、生产商、物流、仓储等）的数据流，实现全链路信息互通。

基于大数据分析和AI算法，预测市场需求与库存波动，优化采购策略。

通过DeepSeek-R1大模型作为智能决策中枢，结合MCP工具链的计算能力与领域知识库的数据支撑，构建多模态协同系统：用户自然语言需求经大模型解析后，映射为结构化指令并触发MCP中的模拟脚本（如分子动力学、第一性原理计算），同时调用知识库中的材料参数与工艺规则动态优化计算流程；计算结果通过数据库与历史实验数据比对校准，最终生成可视化报告及可执行方案。全流程采用零代码封装技术，将专业软件操作与复杂算法封装为可视化节点，依托云原生架构实现任务动态调度，形成“需求输入-智能计算-知识进化”的闭环，使非编程用户可一键完成跨尺度材料研发与生产决策。

熵纳科技与天津大学等单位联合研发的基于大语言模型进行化学材料科研文献智能分析与综述生成的工具软件提供深度调研能力。相关研究成果已以“Automated literature research and review-generation method based on large language models”为题发表在影响因子超过18的National Science Review期刊。

平台深度融合DeepSeek-R1大模型，通过自然语言处理实现非标物料需求的智能解析与精准匹配，解决参数缺失、分类模糊等问题。在新材料行业应用中，利用AI优化供应商匹配与议价策略，降低综合采购成本。

降本：团购模式降低采购成本，AI优化工艺减少废品率。

不断供：实时监控全球原料价格，智能推荐替代材料，保障生产连续性。

加速突破：跨尺度模拟工具（原子→器件级）一键生成可视化报告，论文/专利产出效率提升

转化无忧：内置技术成熟度（TRL）评估系统，自动匹配中试基地与量产资源。

打破“实验室-工厂-市场”壁垒，构建中国新材料创新共同体。

助力高端装备、精密制造、半导体等领域国产替代，降低关键技术“卡脖子”风险。

平台将向“AI+生态”方向发展，整合工厂操作系统与大模型，构建全场景工业智能生态。

针对细分领域（如新能源、高端装备、精密制造、半导体）提供专项解决方案，同时布局海外供应链资源，参与全球竞争。

结合“双碳”目标，推动循环经济模式，如危废回收与再生材料应用，降低环境影响。