应用赛道

半导体器件性能的提升，本质上依赖于对材料晶体结构与电子结构的精准调控。带隙、缺陷能级、载流子有效质量及界面能带等关键性质，直接决定器件的漏电流、击穿电压、功耗、载流子输运和光电响应。

基于量子力学第一性原理计算 + 人工智能，可从目标性能出发生成新型半导体晶体结构，并快速预测其电子结构、能带和关键电学性质，实现候选材料的大规模虚拟设计与高通量筛选。重点面向功率芯片、先进计算与存储芯片、新型显示和光电器件等高价值领域，利用 AI 加速发现性能更好的半导体材料，使芯片和器件做到更省电、更耐高压、更耐高温、运行更快、寿命更长，从而提升新能源汽车、AI 数据中心、先进芯片和新型显示等产品的整体性能与可靠性。