[启明增材制造]近日，两家企业融资落地：一边是公大激光完成C+轮战略融资，押注高功率短波长激光与绿光金属3D打印，切入AI算力液冷与高速光通信的铜基热管理赛道；另一边是“AI+金属材料”厂商创材深造完成近亿元A+轮融资，试图用大模型、自动化实验室和高通量数据，把新材料研发从5~10年压缩到2~3个月。资本连续加注的背后，是两个前沿方向的产业化窗口正在加速打开。

01 

公大激光完成C+轮战略融资

9月17日，深圳公大激光有限公司官宣于近日完成C+轮战略融资。本轮融资由深创投领投，华胥基金（三一集团关联基金）、力合资本（清华系产学研资本）等产业资本继续加注跟投。

值得关注的是，新一轮战略资本加注距离公大激光官宣完成数亿元C轮战略融资仅过去数月。从C轮到C+轮，融资节奏进一步加快，资本连续加注，不仅体现了投资机构对公大激光核心技术和产业化能力的持续关注，也释放出一个强烈信号：随着下游应用市场加速打开，高功率短波长激光及绿光金属增材制造正迎来产业化加速的重要窗口期。

当前，AI算力持续增长、高速光通信加速升级，液冷与光模块正迎来新一轮产业扩容。随着800G、1.6T等高速光模块加速放量，以及高功率芯片、AI数据中心对散热效率提出更高要求，铜基精密热管理正在成为高速增长的新市场。

为应对应用市场的快速增长，公大激光重点发展两条产业主线：

一条，是持续突破高功率短波长激光核心技术；

另一条，是以绿光激光为技术底座，推进铜基金属3D打印产业化，并快速进入液冷、光通信等高成长应用市场。

来源：公大激光

针对短波长光纤激光技术，公大激光表示，作为全球首家实现4kW近单模连续绿光激光器的公司，公司形成了百瓦、千瓦级连续绿光激光器及脉冲激光器的规模化应用能力，相关产品已应用于锂电、半导体制造及高端装备等领域。

在此基础上，进一步推出227W单模紫外光纤激光器，持续提升短波长激光在功率、光束质量及工程化应用方面的能力。

围绕下游液冷、光模块等产业需求，公大激光旗下子公司深圳希禾增材技术有限公司瞄准绿光金属3D打印产业化，针对纯铜、铜合金等高反金属材料，希禾增材构建了覆盖绿光激光器、金属3D打印装备、材料工艺、打印制造及检测验证的全链路能力。

面向AI算力、高速光通信等应用，希禾增材重点推进高导热微流道液冷结构、铜基热管理零部件及复杂铜结构件的规模制造，并持续拓展AI算力、光通信、可控核聚变、商业航天、新能源、3C消费电子等多元化应用场景。

同期，AI+金属材料厂商创材深造宣布完成近亿元A+轮融资。老股东源码资本和新股东金雨茂物联合领投、亿宸资本等跟投

本轮资金将主要用于核心智能系统M-Loop的持续研发、自动化高通量实验平台M-Lab的复制扩产、高质量材料数据集M-Data的持续积累、分布式自驱实验室网络OPL（One Person Lab）建设，以及顶尖复合型人才引进，将AI研发能力复制到更多材料领域，进一步扩大行业领先优势。

与传统3D打印金属材料生产商不同，创材深造采用“AI+金属材料”研发模式，借助材料计算、材料信息学、机器学习、深度神经网络等技术手段，加速高端金属材料的研发。

对于AI材料研发，理想的形态是提出一个新材料的性能需求，几天后自动得到数个真实实验验证过的配方，同时还能提出新的理论和方法。要达到这个终极目标，需要建立一套具有自我进化能力的（RSI）、可以在物理世界中做实验的AI材料研发智能系统。这套系统由四大底层支撑要素构成：大模型和Agent、工具类算法和专用小模型、自动化高通量实验室闭环、大规模适配AI训练的高质量多模态数据。

创材深造在上述四大维度均建立显著技术领先与行业壁垒，实现这种看似“许愿”式的研发。

M-Cortex大模型和Agent：通用大模型能力持续跃升，创材深造利用独家自研全流程多模态实验数据，训练出材料专用垂类大模型，显著提升因果推理、科研思维和外推泛化能力，构建出真正适合材料研发的智能体。M-Cortex是研发流程编排与智能调度中枢。系统基于文献综述、公司历史数据和研发Knowhow，自动生成科学假设、候选配方与研发剧本，协同M-Science完成科学计算和候选筛选，调度M-Lab开展真实实验，并根据实验与交付反馈持续重写研发策略和记忆。

M-Science工具类算法和专用小模型：材料专业算法可分为小尺度算法与大尺度算法两大类。以DFT为代表的小尺度算法，在医药等侧重分子相互作用的领域表现突出，算法发展时间长、技术成熟度高、开源程度高。但面对官能团、金相这类介观宏观尺度的相互作用时，受限于原子规模上限与混沌效应，小尺度算法便会失效，此时大尺度算法成为宏观材料研发的必备能力，而大尺度算法的落地高度依赖真实实验数据。创材深造坐拥行业规模与质量领先的数据集，实现了大尺度算法层面的显著技术领先。

M-Lab实验室闭环：材料智能体的自我进化不仅体现在性能迭代，更在于其知识图谱、工具算法与逻辑思维等持续突破与积累。因此，构建自动化高通量的干湿闭环实验室至关重要。创材深造自2021年起便前瞻性布局，自主研发高通量设备并组建自动化实验室M-Lab。目前M-Lab已迭代至3.0版本，全面实现自动化、高通量化、标准化，实验数据生产效率提升数百倍、成本降低数十倍、M-Lab产生的闭源真实世界数据维度超过400维，单条原始数据存储规模超过10GB。凭借巨大领先优势，M-Lab整体解决方案已获国内外顶尖高校与研究院所的广泛认可与采购。未来，公司将推动行业标准制定，并通过整合升级打造金属材料领域的联邦实验室及OPL（one-person lab），引领行业发展。

M-Data适配AI的材料数据：行业专业数据是智能体最大的效果差距来源。传统材料数据通常是知识型数据，特征维度低、一致性差、数量稀少、价格昂贵，难以用于AI训练拟合或深度理解。依托M-Lab，创材深造打造了行业最适配AI的材料数据集M-Data，目前数据量超过10万条，且格式统一、维度丰富、涵盖实验全过程与失败结果。未来两年高通量实验室整体规模将扩大5倍，持续放大数据层面的技术领先优势。

创材深造表示，目前公司将材料研发及测试验证周期从5~10年缩短至2~3个月，成本降低至1/10，并已发布数十款全自主知识产权新材料，均经过CNAS检测机构及下游客户测试，性能远超世界领先水平，并与各产业头部企业合作推进落地。