用AI重新定义
导热材料研发
顶维科技将机器学习与材料信息学引入导热界面材料开发全流程。基于数千组历史实验数据训练的预测模型， 将配方筛选从传统"试错法"的月级周期压缩到周级，让客户的定制需求更快落地。
AI配方开发五步流程
从客户需求输入到量产配方交付，每一步都有数据驱动决策。
需求定义
明确目标导热系数、粘度、工作温度、成本区间和合规要求
特征建模
将填料类型、粒径分布、基体树脂、偶联剂等转化为模型特征
AI预测筛选
模型在数千配方空间中预测Top-N候选，按综合评分排序
实验验证
对高评分候选进行LFA导热、流变、热阻等关键指标实测
迭代优化
将实验结果回灌训练集，Bayesian优化推荐下一轮配方
平台能力指标
基于真实项目数据验证的AI配方平台核心性能。
核心算法模型
融合物理先验与数据驱动，针对导热材料特性定制的混合建模策略。
梯度提升树 (XGBoost)
作为主力预测模型，处理填料类型、粒径分布、基体树脂等类别与数值混合特征，对导热系数和粘度的预测表现稳定，可解释性强。
Bayesian 主动学习
在每轮实验后基于高斯过程更新后验概率，主动选择"预测值高且不确定性大"的配方点进行下一轮实验，最大化信息增益。
物理约束混合模型
将Maxwell-Eucken有效介质理论、Bruggeman模型等经典导热物理方程作为先验约束嵌入神经网络，确保预测不违背物理定律。
3000+组实验数据
构筑预测根基
顶维科技材料数据库涵盖硅脂、凝胶、垫片、相变四大品类，累计3000余组配方-性能配对数据。 每条记录包含填料体系（氧化铝/氮化硼/氧化锌/铝粉）、粒径分布、填充比例、基体类型、 工艺参数及对应的LFA导热系数、旋转粘度、热阻抗、密度、渗油率等实测指标。
数据来源于公司自有实验室和客户项目，经过标准化清洗和异常值检测， 为模型训练提供了高质量、高维度的训练基础。
- 覆盖4.5–12W/m·K全导热区间
- 包含-50°C~200°C宽温域测试数据
- 持续回灌新项目数据，模型月度更新
从经验驱动到
数据驱动的跨越
传统导热配方开发高度依赖资深工程师的经验直觉，一轮配方调整往往需要2–3周等待实验结果。 AI模型在数秒内即可完成全配方空间的性能预测，并给出各特征对目标性能的贡献度分析， 帮助工程师理解"为什么"，而非仅得到"是什么"。
- 导热系数预测R²达0.92，MAE < 0.3W/m·K
- 粘度预测R²达0.88，覆盖100–5000Pa·s区间
- SHAP值解释每个配方变量的贡献方向和大小
- 支持多目标优化：导热-粘度-成本Pareto前沿
为客户定制项目
带来的实际价值
AI配方平台不只是内部研发工具，更直接服务于客户定制需求。当客户提出特殊导热要求、 非标粘度、特殊温度区间或成本目标时，我们可以在48小时内给出3–5个AI推荐配方方向， 而非让客户等待数周的"试错"结果。
这一能力在广汽新能源汽车电控模块导热垫片定制项目中得到验证—— 从需求对接到首批合格样品交付仅用了3周，较行业平均8–12周大幅缩短。
- 48小时内输出AI推荐配方方向
- 2–4周完成定制开发到样品交付
- 每轮实验结果回灌，模型越用越准