Matlseek

AI赋能的新一代材料选型与决策系统

不仅继承了传统选型软件的权威数据与工程分析能力，更突破性集成大模型智能体，将 “人机交互” 升级为 “智能协作”。从自然语言问答式检索，到 AI 驱动的图表分析，再到动态性能预测，Matlseek为研发团队打造 “数据获取 - 智能分析 - 决策报告” 的闭环体验，让材料选型效率与准确性实现双重飞跃。

新一代材料信息学工具

Matlseek为研发团队打造“数据获取-智能分析-决策验证”的闭环体验，让材料选型效率与准确性实现双飞跃。

Matlseek的产品优势

大模型智能体：材料数据的“自然语言翻译官”

突破传统工具的“关键词检索壁垒”，Matlseek的AI智能体支持自然语言交互，让材料数据获取更直接、更高效。

企业自建材料数据库+国内市场主流工程材料数据库

构建材料工程的“数据核心优势”，Matlseek覆盖当前国内市场上主要工程材料的权威数据库。

AI驱动图表选材：复杂关系的“可视化利器”

突破传统图表工具的“手动配置”局限，智能体可根据需求自动生成、优化分析图表，让材料性能对比更直观。

工程化集成与验证：从选型到落地的“无缝衔接”

兼容研发分析工作实践，Matlseek支持将所选定型工艺的材料数据，直接导出至Ansys、Abaqus等仿真平台，解决“材料数据脱钩性”。

Matlseek的应用场景

工业选材智能引擎

重新定义工业选材效率

Matlseek面向工业产品设计选材领域，依托材料大模型智能体与双基座数据，支持自然语言检索、可视化对比与仿真验证，快速锁定最优材料方案；广泛覆盖航天、汽车、电子、机械、能源等行业与场景。

右侧以航空航天、汽车制造、电子设备为例：

航空航天

极端环境材料精准匹配

问题需求

需在 “耐高温、低比重、抗疲劳” 等极端条件下筛选材料，且需符合航空级合规标准。

解决方法

通过自然语言输入 “卫星结构件用材料，-180℃~150℃性能稳定，疲劳寿命≥10⁵次循环”，智能体给出候选材料列表，自动生成性能对比气泡图，结合仿真工具验证力学稳定性，缩短研发周期。

航空航天

汽车制造

轻量化与成本平衡

问题需求

电池壳材料需兼顾 “强度、导热性、轻量化”，同时控制成本；

解决方法

智能体根据 “减重 15%、成本增幅≤8%” 的需求，筛选出铝合金替代方案，生成选材报告，助力快速落地量产。

汽车制造

电子设备

精密部件材料优化

问题需求

芯片散热基板需 “高导热、低介电常数”，且需适配微型化设计；

解决方法

输入需求后，智能体自动对比陶瓷、金属基复合材料的性能参数，生成“导热性-尺寸稳定性”动态图表，预测不同工况下的散热效率，避免后期散热失效风险。

电子设备

Matlseek的产品价值

	传统选型工具	Matlseek 革新优势
检索效率	关键词反复试错，耗费大量时间	自然语言对话检索，快速精准匹配
分析深度	手动生成图表，需人工解读	AI自动生成多维度图表，智能标注关键差异
决策依据	依赖历史经验，数据维度有限	融合性能、合规、成本等全维度数据，生成决策建议
新人上手	需要长时间培训掌握操作逻辑	对话式交互，零基础快速独立选型