Dunia Innovations 柏林 GigaLab：自動化 AI 工廠如何改寫材料發現速度

柏林 GigaLab 會點運作

公開資料對 GigaLab 的實際規模同時間表仍然有限，但外界描述的概念大致包括幾個核心層：

1. AI 驅動材料設計

機器學習模型利用物理定律同實驗資料，生成新材料配方、優化組成，並預測性能。

2. 機械人化學實驗

自動化實驗設備同機械人會負責樣本製作、化學反應控制、樣本處理等工作。類似技術已在化工、生命科學等領域用於自動化實驗流程。

3. 高通量測試與材料表徵

每個材料樣本都會經過快速測量，例如化學結構、催化效率、穩定性等，產生大量實驗數據供 AI 學習。

4. 模擬與數碼孿生

先進模擬平台可在虛擬環境中測試機械人流程或工業應用，例如工業機械人平台已開始整合 NVIDIA Omniverse 等模擬工具，建立高度真實的數碼環境來訓練機械人與優化流程。

綜合以上技術，GigaLab 的理念就好似一間 材料發現工廠（discovery factory）。

已公開的合作與研究生態

部分合作關係已有公開資料支持：

• Hitachi High‑Tech Europe：與 Dunia 建立策略合作，加速新一代功能材料的發現、表徵及工業化應用。

• ASCEND 催化劑計畫：Dunia 參與歐洲 3,000 萬歐元的 ASCEND 項目，合作伙伴包括 Siemens Energy、BASF、Helmholtz‑Zentrum Berlin（HZB）及 Fritz Haber Institute，重點是利用 AI 與自動化推動催化劑創新。

至於有時被提及的其他企業（例如 AWS、ABB Robotics、NVIDIA、Merck 等），公開資料未確認它們是柏林 GigaLab 的正式合作伙伴。

為何 AI 發現材料仍需要大型實驗室？

AI 可以提出大量理論材料，但要真正投入工業使用，仍然必須經過實驗驗證。

主要原因包括：

• 合成方式會影響性能
同一材料配方，用不同工藝製造可能會有完全不同表現，例如晶體結構或雜質。

• 真實運作環境測試
工業材料要在高溫、高壓、化學反應環境下運作，需要長時間耐久測試。

• 可量產與成本
即使理論性能很好，也必須證明能夠穩定大規模生產。

自動化實驗室能同時跑成千上萬個實驗，建立大型數據集，從而快速驗證 AI 的預測。

主要目標領域：能源轉型材料

Dunia 現時重點集中在 電催化材料，尤其是與能源轉型相關的技術，例如：

• 綠色氫氣生產
• 氨合成
• 二氧化碳轉化為化學品

這些技術都依賴高效率催化劑，而催化劑性能的微小提升，往往可以帶來巨大的能源與成本差異。

其他高度依賴新材料突破的產業，例如電池、半導體或能源儲存，也常被視為 AI 材料研發的重要應用方向，但目前未有公開資料證實柏林設施的具體項目。

對歐洲深科技生態的潛在影響

如果這類「材料 GigaLab」真正以大規模落地，它可能改變歐洲的工業研究模式。

傳統情況下，材料研發通常由小型研究團隊逐步實驗；而自動化研究設施則更像 工廠式創新平台——能同時測試大量材料候選方案。

這種模式有機會加速以下領域創新：

• 清潔燃料
• 可持續化學工業
• 先進製造材料

更重要的是，它代表一種新的研究基建模式：AI 原生科研基礎設施（AI‑native research infrastructure）。

即使目前關於柏林 GigaLab 的規模、投資金額或建設時間表仍未完全公開，但概念已反映一個明顯趨勢——未來的科學實驗室，可能會越來越像自動化工廠，而不只是傳統研究室。