在傳統流程中，每一個實驗步驟通常需要人工操作與長時間測試，因此開發新材料往往需要多年時間。Dunia 的方法則讓 AI 先提出材料配方，再由自動化設備快速合成與測試，並將結果回饋給模型持續優化。

這種方式形成一個「閉環系統」：

AI 提出候選材料 → 機器人合成 → 儀器測試 → 數據回饋 AI

其目標之一是縮小所謂的 Sim2Real（模擬到現實）差距——也就是理論模型中看似可行的材料，在真實世界中卻無法實現的問題。

柏林 GigaLab 的構想

外界對 GigaLab 的描述通常把它視為一種大規模自動化材料研究設施，將材料研發從實驗室模式推向接近工廠的運作方式。這類系統可能整合幾個關鍵技術層。

AI 驅動的材料設計

機器學習模型會生成新的材料組成、預測性能並優化配方。這些模型結合物理理論與實驗數據，能快速探索大量可能的材料結構。

自動化合成與機器人實驗

機器人與自動化設備負責進行化學合成、樣品處理與測量流程。現今在化學與生命科學產業中，工業機器人已越來越常用於自動化實驗流程。

高通量測試與材料表徵

分析儀器會快速測量材料的物理與化學特性，提供實驗數據來驗證或推翻 AI 的預測。

模擬與數位孿生

先進模擬環境可用來訓練機器人流程或測試工業製程。例如，工業機器人平台正整合 NVIDIA Omniverse 等模擬工具，在高度擬真的虛擬環境中訓練機器人並優化流程。

這些技術共同形成一條持續運作的材料研發管線，使材料發現更接近工業化生產流程。

已知合作與產業生態系

圍繞 GigaLab 構想的討論中常會提到許多科技企業，但目前能明確確認的合作關係其實不多。

• Hitachi High‑Tech Europe：Dunia 已宣布與該公司建立策略合作，目標是加速下一代材料的發現、表徵與產業部署，應用於永續燃料與清潔能源技術。

• ASCEND 催化劑計畫：Dunia 參與歐洲 ASCEND 計畫，合作夥伴包括 Siemens Energy、BASF、Helmholtz‑Zentrum Berlin 與 Fritz Haber Institute。這項計畫由德國政府投入約 3,000 萬歐元，專注於利用 AI 與自動化加速催化劑創新。

• 機器人與模擬生態系：像 ABB Robotics 與 NVIDIA 等公司提供的機器人與模擬技術，正被廣泛應用於自動化實驗室與工業流程。

不過公開資料尚未證實部分在討論中被提及的企業（例如 AWS、ABB Robotics、NVIDIA、Siemens、ILS 或 Merck）是否都是柏林 GigaLab 的正式合作夥伴。

為什麼 AI 材料仍需要大型實驗室

即使 AI 可以快速預測新材料，實驗驗證仍然不可或缺。原因包括：

合成方式的差異
同一種材料在不同製程條件下，可能出現不同的微結構或雜質，性能也會改變。

實際運行條件測試
工業材料必須在真實環境下測試，例如高溫、高壓或化學腐蝕條件。

可重現性與量產能力
企業在採用新材料之前，需要確認它可以穩定製造並具備經濟可行性。

因此，大規模自動化實驗室可以透過成千上萬次實驗產生資料，讓 AI 模型持續修正與驗證。

主要應用產業

Dunia 的研究重點之一是與能源轉型相關的電催化材料，包括：

• 綠氫生產
• 氨合成
• 二氧化碳轉化為化學品

這些領域高度依賴催化劑，而催化劑效率的微小提升都可能對能源效率與碳排放產生巨大影響。

其他常與先進材料研究相關的產業——例如電池、半導體或能源儲存——同樣依賴材料突破，但目前公開資料尚未確認柏林設施是否已規劃專門計畫。

對歐洲深科技的潛在影響

如果這類大型自主材料實驗室成功建立，它可能改變歐洲的工業研發模式。

過去材料研究多由小型研究團隊逐步進行實驗，而自動化設施則可能成為**「材料發現工廠」**：能同時測試大量材料候選，大幅縮短研發週期。

對歐洲而言，這可能加速多個關鍵領域的創新，例如：

• 清潔燃料
• 永續化學
• 先進製造材料

Dunia 的整體策略——將 AI、機器人實驗與產業合作結合——也代表一種新的研究基礎設施模式：以 AI 為核心的科研平台，目標是把科學發現本身工業化。

雖然柏林 GigaLab 的投資規模、啟動時間與完整架構仍有不少細節尚未公開，但這個概念反映了一個正在形成的趨勢：未來的科研中心，可能會更像是一座自動化工廠，而不是傳統實驗室。

在傳統流程中，每一個實驗步驟通常需要人工操作與長時間測試，因此開發新材料往往需要多年時間。Dunia 的方法則讓 AI 先提出材料配方，再由自動化設備快速合成與測試，並將結果回饋給模型持續優化。

這種方式形成一個「閉環系統」：

AI 提出候選材料 → 機器人合成 → 儀器測試 → 數據回饋 AI

其目標之一是縮小所謂的 Sim2Real（模擬到現實）差距——也就是理論模型中看似可行的材料，在真實世界中卻無法實現的問題。

柏林 GigaLab 的構想

外界對 GigaLab 的描述通常把它視為一種大規模自動化材料研究設施，將材料研發從實驗室模式推向接近工廠的運作方式。這類系統可能整合幾個關鍵技術層。

AI 驅動的材料設計

機器學習模型會生成新的材料組成、預測性能並優化配方。這些模型結合物理理論與實驗數據，能快速探索大量可能的材料結構。

自動化合成與機器人實驗

機器人與自動化設備負責進行化學合成、樣品處理與測量流程。現今在化學與生命科學產業中，工業機器人已越來越常用於自動化實驗流程。

高通量測試與材料表徵

分析儀器會快速測量材料的物理與化學特性，提供實驗數據來驗證或推翻 AI 的預測。

模擬與數位孿生

先進模擬環境可用來訓練機器人流程或測試工業製程。例如，工業機器人平台正整合 NVIDIA Omniverse 等模擬工具，在高度擬真的虛擬環境中訓練機器人並優化流程。

這些技術共同形成一條持續運作的材料研發管線，使材料發現更接近工業化生產流程。

已知合作與產業生態系

圍繞 GigaLab 構想的討論中常會提到許多科技企業，但目前能明確確認的合作關係其實不多。

• Hitachi High‑Tech Europe：Dunia 已宣布與該公司建立策略合作，目標是加速下一代材料的發現、表徵與產業部署，應用於永續燃料與清潔能源技術。

• ASCEND 催化劑計畫：Dunia 參與歐洲 ASCEND 計畫，合作夥伴包括 Siemens Energy、BASF、Helmholtz‑Zentrum Berlin 與 Fritz Haber Institute。這項計畫由德國政府投入約 3,000 萬歐元，專注於利用 AI 與自動化加速催化劑創新。

• 機器人與模擬生態系：像 ABB Robotics 與 NVIDIA 等公司提供的機器人與模擬技術，正被廣泛應用於自動化實驗室與工業流程。

不過公開資料尚未證實部分在討論中被提及的企業（例如 AWS、ABB Robotics、NVIDIA、Siemens、ILS 或 Merck）是否都是柏林 GigaLab 的正式合作夥伴。

為什麼 AI 材料仍需要大型實驗室

即使 AI 可以快速預測新材料，實驗驗證仍然不可或缺。原因包括：

合成方式的差異
同一種材料在不同製程條件下，可能出現不同的微結構或雜質，性能也會改變。

實際運行條件測試
工業材料必須在真實環境下測試，例如高溫、高壓或化學腐蝕條件。

可重現性與量產能力
企業在採用新材料之前，需要確認它可以穩定製造並具備經濟可行性。

因此，大規模自動化實驗室可以透過成千上萬次實驗產生資料，讓 AI 模型持續修正與驗證。

主要應用產業

Dunia 的研究重點之一是與能源轉型相關的電催化材料，包括：

• 綠氫生產
• 氨合成
• 二氧化碳轉化為化學品

這些領域高度依賴催化劑，而催化劑效率的微小提升都可能對能源效率與碳排放產生巨大影響。

其他常與先進材料研究相關的產業——例如電池、半導體或能源儲存——同樣依賴材料突破，但目前公開資料尚未確認柏林設施是否已規劃專門計畫。

對歐洲深科技的潛在影響

如果這類大型自主材料實驗室成功建立，它可能改變歐洲的工業研發模式。

過去材料研究多由小型研究團隊逐步進行實驗，而自動化設施則可能成為**「材料發現工廠」**：能同時測試大量材料候選，大幅縮短研發週期。

對歐洲而言，這可能加速多個關鍵領域的創新，例如：

• 清潔燃料
• 永續化學
• 先進製造材料

Dunia 的整體策略——將 AI、機器人實驗與產業合作結合——也代表一種新的研究基礎設施模式：以 AI 為核心的科研平台，目標是把科學發現本身工業化。

雖然柏林 GigaLab 的投資規模、啟動時間與完整架構仍有不少細節尚未公開，但這個概念反映了一個正在形成的趨勢：未來的科研中心，可能會更像是一座自動化工廠，而不是傳統實驗室。