在材料科学领域加速迈向“数据+模型+计算”驱动的新时代，高校人才培养正面临关键转型：晶体结构与缺陷、能带与态密度、反应机理与动力学等核心知识点，若仅依赖公式推导与静态图示，学生难以建立直观认知；而引入分子模拟与AI建模技术时，又常受困于工具复杂、资源不足等现实难题。
MaXFlow精准洞察高校教学与科研的核心痛点，创新性地将“材料模拟与AI”从专业工具链，升级为“可视化平台+课程化工作流+云端算力”的一体化解决方案，成为高校规模化落地材料计算与AI人才培养的优选伙伴。
一、直击教学痛点
破解材料类课程“开不了、落不实”的三大困境
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
材料、物理、化工等相关专业课程长期面临三重门槛制约，严重影响教学质量与科研衔接效率。
工具门槛高：量化/分子动力学/AI软件依赖脚本、输入文件、参数体系，课堂时间被“配环境、抄参数、排错”吞噬。
资源与部署重：许可证、集群、环境依赖、版本兼容，往往超出院系IT与课程周期承载能力。
课程难复制：老师做得出科研流程，但难把它变成“学生可独立完成、可评分、可复现”的课堂任务。
二、核心优势一
材料微观结构“搭得出来、看得明白”，让抽象概念“可操作、可观察”
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
材料学的核心是“结构—性质”关系的认知与训练，MaXFlow打造全方位可视化结构搭建与分析工具，覆盖教学核心模型类型。
分子结构：各种非周期分子化合物结构；
晶体结构：支持按空间群、晶胞参数、原子坐标快速构建晶体结构，构建超晶胞，重定义晶格，便捷开展对称性探索及原胞转换等；
表面与界面：精准按晶面指数、原子层厚度、真空层厚度切割表面，高效生成固固、固液、液液等多类界面结构；
聚合物与无序体系：自定义重复单元，灵活构建均聚、嵌段、无规聚合物，按密度与比例实现多组分无序体系堆积；
纳米结构：一键生成纳米管等典型纳米材料模型；
多维分析功能：支持键长、键角、二面角测量，组定义、标记及多模式显示，兼容多种结构文件导入导出与统一管理；
复杂结构的批量构建：支持分子枚举功能，不同组份、不同配比的无序模型及交联结构的批量构建等。
通过这一功能，教师可将“晶体缺陷、界面失配、链构象、吸附构型”等抽象概念，转化为学生可亲手操作、实时观察、深入讨论的具象对象，大幅提升知识吸收效率。
图 MaXFlow可视化编辑界面
三、核心优势二
工作流+APP化，让科研流程“可复制、可考核”
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
材料计算是“建模→计算→分析→报告”的完整链路，MaXFlow以强大的工作流引擎为核心，将量子力学、分子力学及动力学等复杂算法封装为标准化组件，用户通过拖拽式操作即可编排多步骤流程；更支持将成熟科研流程发布为可复用APP（含专属APP资源广场）， 轻松实现“专家流程”到“学生任务”的高效转化，带来多重教学价值。
课程标准化：同一工作流可跨班级、跨学期复用，保障教学质量一致性；
低门槛上手：学生无需先掌握专业脚本，像操作“实验APP”一样完成计算实验，快速聚焦核心能力训练；
过程可追溯：参数配置、计算过程、结果数据全程自动记录，便于教师评估教学效果、学生复现实验结论；
科研实景化：让学生在课堂上完整体验材料研究的端到端流程，实现教学与科研的无缝衔接。
图 工作流编辑界面
图 APP资源广场
四、核心优势三
AI建模+数据链路，引领材料基因组教学新范式
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
随着材料领域进入“数据驱动发现”的快车道，MaXFlow率先将材料基因组范式引入高校课堂与科研团队，提供从描述符计算、数据探索、数据预处理、机器学习建模到AI模型评估的全流程能力，完美适配性质预测、配方/工艺优化等核心任务。
图 AI模型建立及筛选全流程展示
MAXFlow平台支持文献数据提取，结构化获取关键信息。基于LLM的结构化抽取能力，批量处理PDF文献、Excel（csv、xls、slxs）等文件；按提示词精准抽取材料名称、测试条件、性能指标等关键字段；自动统一国际标准单位，减少后处理成本；结合检索增强生成（RAG）技术提升抽取准确性，形成可训练、可分析的标准化数据集，为AI模型的建立做准备。
图 文献数据提取示例
同时，MaXFlow与SDH科学数据基因组平台深度联动，实现多源数据的按需抽取、整合共享，有效解决科研数据分散存储、难以复用的痛点，为教学与科研打造“可建模、可传承”的数据资产基础。
图 MAXFlow与SDH平台的数据联动示意图
五、核心优势四
双部署模式，适配高校“快开课、易运维、控成本”需求
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
针对高校预算有限、IT人手不足、课程周期短、机房环境复杂等现实约束，MaXFlow提供SaaS服务与本地部署双模式选择，采用浏览器访问的B/S架构，无需复杂客户端安装：
SaaS模式：即开即用，无需投入服务器与运维资源，快速满足课程开设需求；
本地部署模式：保障数据安全与自主可控，适配院系专属算力环境，灵活应对科研数据保密需求。
双模式设计大幅降低部署与维护阻力，让平台快速融入课堂教学与实验实训节奏。
六、全场景覆盖
适配多学科教学与科研需求
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
MaXFlow面向化学化工、电子信息、新能源、航空航天等多个材料应用领域，提供全方位支撑：
基础课程：完美适配计算化学、固体物理及材料科学等核心基础课的教学实践；
专业课程：深度支撑高分子材料、催化化学、电化学、界面材料等研究型课程教学；
科研场景：满足课题组课题推进、科研训练、成果转化等全流程需求，实现“教学用得上、科研靠得住”的双重价值。
七、真实应用验证
从“理念适配”到“规模化可复制”
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
MaXFlow并非停留在理念层面的解决方案，已在复旦大学、四川大学、山东大学、中国医学科学院、中科院广州能源所、山东医科大学等数十家顶尖学术与科研机构成功落地，形成成熟的应用实践体系。这些单位围绕课程教学、科研训练、课题推进等场景，逐步沉淀出一套可复用的使用方法与实践路径——让平台不仅“能用”，更具备“可规模化推广、可持续沉淀”的特征：换课堂、换课题组、换学生仍能快速上手并稳定复现结果，从而真正成为院系层面可长期投入的“计算与AI科研能力基础设施”。
八、愿景
以一体化平台，赋能材料科学人才培养新未来
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
面向材料科学领域的创新人才培养，其核心不在于让学生记忆繁杂的专业概念，而是让他们具备：
结构-性质的直觉与建模能力
计算实验的可复现训练
数据与模型意识（从数据到结论的链路）
AI辅助材料研发的实操能力
选择MaXFlow，就是选择高效打通教学与科研的壁垒，选择为学生打造与行业前沿接轨的实践平台，选择为院系构建可持续沉淀的科研能力体系——让材料科学的创新活力，从高校课堂持续迸发！
