线性种子轮领投企业“深度原理Deep Principle”宣布完成超亿元A轮融资
11月24日，线性种子轮领投的AI for Science领域的技术先锋企业「深度原理Deep Principle」宣布完成超亿元A轮融资。本轮由戈壁创投管理的阿里巴巴创业者基金大湾区基金与蚂蚁集团共同领投，现有股东联想创投、Taihill Venture超额加注，BV百度风投继续加注，多家机构参与。
本轮融资将主要用于三大方向：1）加速 Agentic AI for Materials Discovery材料发现智能体Agent Mira™的研发与升级；2）推进L4高通量自主实验室AI Materials Factory™与其研发管线的建设与布局；3）深化与国际和国内头部客户的合作，巩固技术落地领先优势。
技术领军：顶尖团队驱动模型持续突破
「深度原理 Deep Principle」是一家麻省理工学院（MIT）背景团队创立的科技创新公司，创始团队在AI for Science交叉领域拥有深厚积淀。
公司首创的扩散生成模型（Diffusion Models）先后在《Nature Computational Science》和《Nature Machine Intelligence》两家Nature大子刊发表封面论文：OA-ReactDiff 是公司于2023年推出的首个3D化学反应扩散生成模型，首次实现了在单个GPU上6秒内完成过渡态结构预测，解决了传统量子化学计算耗时数天甚至数月的行业痛点；2025年初公司进一步发布迭代升级模型React-OT，将预测时间跨越式提升至0.4秒，误差降低超25%，对未见反应及复杂反应体系的适应性也显著提升；今年7月，公司在《Advanced Science》发表的研究也验证了React-OT模型在过渡态搜索中相比传统的机器学习势方法具备更高的准确性与可靠性。
此外，公司今年在大语言模型在科学的应用方向（LLM for Science）取得阶段性进展，主导开发LLM-EO（Large Language Model for Evolutionary Optimization）工作流程，利用大语言模型的内在知识与推理能力开展过渡金属配合物的生成式设计，并以封面论文形式发表于化学顶尖期刊《Journal of the American Chemical Society》。
「深度原理 Deep Principle」研发的扩散生成模型与大语言模型分别作为封面论文在顶尖期刊发表
公司在扩散生成模型与大语言模型两条生成式AI路线同步推进、互补协同，形成“Diffusion + LLM”并进架构，为后续的智能体化交付奠定基础。这些经由顶级期刊验证的生成式AI模型的系统性进步，正在把AI for Science从概念推进为可落地、可规模化的产业能力。
产品升级：Agent Mira重塑产业研发范式
「深度原理Deep Principle」创始团队看好中国市场完备的新材料和精细化学品产业链、庞大的材料研发需求、以及高效的产业应用环境，于2024年毅然回国创业，推动技术深度融入产业场景。
基于深厚的科研积淀，公司成功研发 ReactGen（分子生成）、Reactify（精准计算）、ReactControl（控制模型）、ReactBO（广域筛选）、ReactNet（合成导航）、ReactHTE（高通量实验）六大算法模块，并集成于ReactiveAI平台；近期，平台实现关键跃升，正式升级为材料发现智能体Agent Mira：
Agent Mira应用场景
Agent Mira能够基于实际研发需求，智能调用自研算法模型、高精度数据集及计算工具，具备分子结构设计、化学反应预测、材料配方优化等能力，通过自然语言指令即可调度全流程任务，让生成式AI与第一性原理计算从“前沿黑科技”走向“产业新日常”。
商业落地：多领域案例验证技术及产品价值
借助「深度原理Deep Principle」技术及产品的持续突破，公司与行业头部客户已取得实质性商业化进展，成立约一年来已经获得了超千万元人民币的商业订单。
在超分子材料领域，公司与杉海创新共建AI超分子材料平台“超屿 Synthrix™ 1.0”，基于ReactiveAI平台的广域筛选能力和分子生成能力，对其超分子材料库实现精准预测与高通量筛选，通过AI计算筛选百万级候选结构，替代传统试错实验；
在日化领域，公司与欧莱雅开展合作，利用ReactiveAI平台，从化学反应机理层面出发，预测并解释各成分对配方性能的影响，带来研发周期缩短、预测命中率提升、研发投入降低的可量化收益；
公司与杉海创新、欧莱雅等行业头部客户已取得阶段性商业化进展
除此之外，公司还与战略股东晶泰科技持续共创，聚焦化学材料领域智能化自动化研发，为业界打造新一代全链路智能化材料研发平台。目前公司还在新能源、精细化工等领域推进多个重点项目，持续拓展产业边界。
AI Materials Factory：打通材料发现的最后一公里
围绕提出的ECML研发范式（Experiment-Compute-Machine Learning 一体化决策），公司已启动打造L4高通量自主实验室（High-Throughput Autonomous Lab）AI Materials Factory。
AI Materials Factory由自研智能体Agent Mira统筹资源调度，精准实验设计和高效执行，衔接ReactiveAI平台各大核心模块，覆盖从分子结构设计、化学反应预测、材料配方优化到高通量验证与数据回流的全链路，打造“AI 模型预测—计算支撑—实验验证”闭环。
一方面，AI Materials Factory将推动「深度原理Deep Principle」技术及产品在新材料、营养日化、新能源等重要战略领域落地，加速从模型预测到实验落地的迭代；另一方面，AI Materials Factory将推进内部自研管线开发，持续孵化基于ReactiveAI平台的创新材料矩阵，在新兴及前沿领域不断开拓创新版图。
「深度原理 Deep Principle」将以本轮融资为新起点，推动科技创新与产业需求的深度融合，为全球材料科学的发展注入源源不断的AI动能。
本文来自微信公众号“线性资本”，36氪经授权发布。
