加速工业智能设计与超材料创新，「优解未来」连续完成两轮数千万元融资 ｜ 36氪首发

加速工业智能设计与超材料创新，「优解未来」连续完成两轮数千万元融资 | 36氪首发

　　文 | 张冰冰

　　编辑 | 阿至

　　36氪获悉，北京优解未来科技有限公司（以下简称「优解未来」）近日宣布连续完成两轮融资，累计融资金额数千万元。A1轮由中关村发展集团雨林基金领投、峰瑞资本跟投，A+轮由上海合世家资本独家投资。资金将用于加强研发团队、加快产品迭代，以及拓展直销和代理商等销售渠道，加速商业转化。

　　「优解未来」成立于2020年9月，是国内首家自主研发新一代云CAX智能设计工业软件和超材料产品的高科技公司，主营产品为基于OptFuture软件的设计、仿真和优化、制造的一站式SaaS平台，能够广泛应用于航天军工、汽车、建筑、医疗等行业。

　　研发团队来自清华大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、武汉大学等高校，大多具有硕士、博士学历，近一年众多研究成果发表在传热学、材料学和结构优化等领域的国际顶级期刊上。

　　探索工业设计的更优解决方案

　　近年来，随着科技的迅猛发展与产业升级的加速，国防军工、新能源汽车等领域对产品提出了更高的减重、散热及使用寿命等要求，不仅极大地提升了设计难度，也对材料创新带来了新的挑战。在此背景下，「优解未来」以智能拓扑优化与超材料设计技术，探索工业设计的更优解决方案。

　　在工业制造中，结构设计方法多样，但传统方式往往涉及大量人工操作，设计过程复杂且需要频繁迭代。拓扑优化（Topology Optimization, TO）技术则突破了传统经验设计的局限，它能够在给定的3D几何设计空间内，根据设计人员设定的规则，利用数学算法对材料进行重新分配，优化布局和结构，从而实现轻量化设计、性能提升、材料高效利用、成本控制、创新驱动以及可持续发展。

　　「优解未来」创始人张海西认为，作为计算驱动设计的核心技术，拓扑优化正逐渐从传统工程的辅助工具转变为工业创新的核心驱动力12星座运势今日运势。基于拓扑优化技术，「优解未来」的核心产品OptFuture可以实现全自动智能设计。

　　据介绍，OptFuture 是一款完全自主研发的新一代国产CAE和生成式设计工业软件，保持每季度一次的迭代速度。与传统CAE仿真软件相比，OptFuture的亮点主要体现在效率的提升上。

　　在空间网格技术方面，传统CAE软件在处理汽车、航天等复杂模型（如车身、电池包、发动机）的设计时，采用有限元网格划分，处理速度慢且人工参与度高，通常需要一两周甚至更长时间。而OptFuture的空间网格技术则能够在几秒到几分钟内自动划分出高质量网格，迅速进入仿真分析阶段。

　　OptFuture几何默认网格预览

　　在优化模块方面，OptFuture开发了基于AI生成式设计的智能优化模块。以设计赵州桥为例，传统方式需要反复试错以满足诸多要求，而OptFuture的模块只需输入赵州桥的长方体包络及设计要求，就能自动优化出最优桥梁结构方案。

　　除此之外，OptFuture的另一大亮点是其超材料设计功能。

　　主流新材料的研发通常通过改变材料配比、调整分子结构等化学手段实现，研发周期长且难以根据需求进行反向定制。超材料作为一种人工设计的复合材料，通过调整材料在关键物理尺寸上的有序结构，赋予材料超乎自然规律的特殊性质。

　　然而，如何设计这种独特的人工结构是一大难题。以汽车隔声材料为例，传统超材料设计中很难准确猜测出何种孔隙结构形状和大小能满足隔声需求，需要凭借人工经验并进行反复试验修正。而OptFuture则能够根据要求，从实心结构逆向设计出满足性能的孔隙结构，直接给出最优方案。同时，通过融入AI技术，将超材料计算周期缩短至几个小时。

　　张海西相信，这种技术路径将更契合未来发展趋势：“中国制造业的许多产品仍处于粗放式设计和批量化生产阶段。但未来几年，随着六代机等高端装备的陆续服役以及新能源汽车性能要求的不断提升，对产品性能和领先技术的要求将越来越高。这意味着我们不能再简单模仿国外技术，而是要逐步尝试领跑。因此，对底层软件和材料体系的需求也将相应增加。”

　　把握国产化替代与设计仿真一体趋势性机会

　　在国际工业设计软件行业中，已涌现出潜在的独角兽。nTopology、ANSYS分别凭借3D打印技术、工程仿真技术，在航空航天、汽车、医疗和消费行业等多个领域应用落地。2024年，nTopology获得了英伟达旗下风险投资公司的注资。

　　国内工业场景中，工业软件上云推动了用户付费意愿的提升，带来了工业软件商业化的机会。但另一方面，国外软件云服务安全性、断供风险等问题，促使工业软件向国产化替代转向。

　　“国内航天军工等领域使用的软件版本很多是十多年前的，更新速度慢，导致工具落后5-10年，这对研发新一代技术或产品迭代很不友好。”张海西同时指出，航天、军工、汽车、高端装备等对数据安全要求高的行业，更倾向于本地私有化部署。

　　这也成为「优解未来」重点突破的应用方向。在这些领域的商业化研发进程中，「优解未来」重点提升软件的通用性和可靠性，同时放弃国际软件已经成熟、小修小改的功能，全力研发未来五年可能更急需的软件功能。

　　张海西相信，未来五年设计和仿真一定会融合为一体，“这是企业追求更快研发速度的本质决定的。我们非常注重设计、仿真和工艺链条的整合，这也是我们软件的定位。设计仿真一体化结合拓扑优化、AI等新技术，可突破人力限制，实现算法驱动设计。”今日运势查询

　　截至目前，「优解未来」积累了100多个工程案例，完成了客户验证。在一个机器人设计方案中，优化前产品重量为152.8kg，拓扑优化后减重76%，质量为37.3kg。

　　拓扑优化设计案例

　　面对AI迅猛的发展趋势，张海西坦言，AI目前对行业还是更多起辅助作用，主要体现在减少人工经验依赖和自动化基础工作上。从底层来讲，由于工业设计数据相对保密，产品对大模型的依赖度还不高。但「优解未来」会在求解器中融入 AI 技术来加速求解，把方程求解时间缩短，提高计算效率。

　　未来规划上，「优解未来」会加大在 AI、超材料和优化算法的深度开发与结合上的投入，进一步确立技术优势。同时在销售方面采取梯度扩展的方式，优先在长三角、珠三角、京津冀等重工业区布局销售或代理商渠道，树立头部客户标杆案例。

　　36氪未来产业

　　「36氪未来产业」持续关注城市发展、产业转型和创新创业项目落地。寻求报道可邮箱联系wangfengzhi@36kr.com。

　　此外，今年36氪正式推出《36氪企业投资指南内参》，依托在经济圈产业群、区域重点推进规划与招商领域的深厚积累，36氪通过提供深入详细、更为及时、独家专有的全面信息服务，为政府部门提供高效、精准的产业项目内参；助力项目方匹配产业资金、链接关键人脉、快速融入新的产业生态。今日运势查询

　　本文来自微信公众号“36氪未来产业”，作者：张冰冰，阿至，36氪经授权发布。