Mira是深度原理（Deep Principle）自研的AI科学家平台，主打AI for Science全链路科研辅助能力，能够自主调用内置专业技能和高性能计算引擎，覆盖从早期方向探索、知识沉淀到实验执行、成果输出的完整科研流程，最终交付可直接用于学术发表或产业落地的科研成果。平台取名自鲸鱼座的周期性变星，象征着突破固化科研流程、释放科研创造力的核心定位，目前已在材料、新能源、化学等多个前沿研发赛道跑通完整落地闭环。
Mira是2026年AI4S赛道落地表现最突出的科研智能体产品之一，不同于多数仅能覆盖单个科研环节的AI工具，它真正实现了从文献调研到操控高通量物理实验设备的全流程打通，在锂电电解液、工业冷却液等工业场景中已经验证可将研发效率提升3倍以上，算力成本降低60%，是研发人员突破传统科研模式瓶颈的核心生产力工具。
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Mira的能力已经在多个真实科研与产业项目中得到落地验证，典型使用场景效果如下：
可在几小时内完成上百篇相关领域文献的梳理，自动提取核心方法、实验结论、待优化缺口，生成完整的领域研究综述报告，省去研究人员数周的文献整理时间。
输入目标论文后自动拆解复现步骤，主动匹配依赖环境、调试代码报错，无需人工逐行排查即可快速复现论文中的实验结果，验证研究方法可行性。
针对目标性能需求自动生成上万种候选分子方案，通过动态分级筛选策略逐步缩小范围，最终输出最优可合成方案，将传统需要数年的材料研发周期压缩到数月。
内置长任务执行引擎，支持数天到数周的无人工值守实验运行，自动处理过程中断、参数偏差等异常情况，实验完成后自动生成复盘报告与优化方向。
针对指定科研方向完成广覆盖信息检索与深度分析，输出逻辑严谨、数据详实的深度研究报告，明确研究背景、核心问题与可行切入路径。
自动解析论文中的实验方法与代码逻辑，智能完成环境配置、代码调试、结果验证全流程，快速复现公开研究成果，避免重复试错浪费时间。
结合领域知识与历史实验数据，自动评估多种技术路径的可行性，筛选最优实验路线，识别潜在风险点，输出可直接落地的完整实验方案。
自动完成多维度实验数据的清洗、统计与建模，挖掘变量之间的隐性关联，预测性能变化趋势，验证背后的物理机制，输出可用于发表的可视化图表。
搭建分层科研记忆体系，打通公开知识库与内部实验数据，自动沉淀团队的试错经验与研究偏好，将零散的个人经验转化为可复用的团队共享资产。
支持用户按需定制不同专业方向的专家智能体，分工协作完成多模块复杂科研任务，无需在多个不同功能的工具之间来回切换，消除认知切换成本。
可直接对接AI Materials Factory高通量实验室系统，自动操控实体实验设备完成样本制备、性能测试等物理操作，打通数字仿真到真实实验的闭环。
登录平台后，根据自身需求从深度研究、论文复现、实验设计、预测建模等预设任务中选择对应类型，也可自定义专属科研任务目标。
输入项目相关的基础资料、已有进展、约束条件等信息，可上传参考文献、历史实验数据等附件，帮助Mira精准理解项目需求。
Mira将快速生成初步研究路线与执行计划，用户可以手动调整路线细节、补充特殊要求，确认后即可启动任务执行。
任务执行过程中用户可以实时查看进度、调整参数，任务完成后自动交付完整报告、可视化图表、可执行代码等成果，所有相关数据自动沉淀到团队知识库。
可快速完成领域综述撰写、实验方案优化、数据可视化处理，大幅缩短从开题到产出成果的周期，把更多精力放在创新思路探索上。
帮助快速掌握陌生研究领域的全貌，避免重复踩前人踩过的科研坑，减少代码调试、文献整理等重复性劳动，顺利推进课题完成。
在新材料筛选、配方优化场景中自动生成大量候选方案，通过分级筛选快速锁定高潜力方向，压缩研发周期与试错成本。
打通内部团队的科研知识壁垒，沉淀所有实验经验为共享资产，不会因为人员流动丢失核心研发数据，整体研发能力可随项目积累持续提升。
可基于平台开放框架自定义专属科研工作流，对接自有计算资源与实验设备，搭建符合自身研究特色的自动化科研体系。
面向新能源、半导体材料等卡脖子技术攻关场景，支持长周期无人值守任务运行，稳定推进多轮迭代实验，加速技术产业化落地。
优先使用智能实验设计与预测建模功能，将重心放在核心性能指标的定义与创新方向判断上，让Mira完成大量候选材料的筛选工作，研发效率提升数倍。
自定义多智能体小队分工完成文献检索、分子模拟、产率优化等不同任务，针对配方优化类项目开启长任务模式，无需人工值守即可自动完成多变量对照实验。
利用论文复现功能快速跟进领域最新顶刊成果，验证新方法可行性，减少代码调试时间，配合深度研究功能梳理研究脉络，大幅缩短开题前的准备周期。
关联平台的高通量实验系统，自动完成电解液配方的设计与性能测试全流程，动态调整计算资源分配，在保证精度的同时大幅降低算力消耗。
部署企业版本实现全团队科研数据的统一沉淀与管理，自动生成项目进度报表，解决科研经验随人员流失的痛点，实现团队研发能力的指数级增长。
使用文献分析与成果复现能力快速验证投稿论文的实验真实性，辅助审稿专家排查逻辑漏洞与数据异常，大幅提升同行评审的工作效率。
不同于多数仅能处理文本任务的AI科研工具，Mira打通了从文献分析、数字仿真到操控实体实验设备的完整链路，真正实现科研全流程无人化执行。
针对科研任务往往需要数天甚至数周运行的特性做了专门优化，内置断点续跑、异常自动修复、实时监控机制，保障长周期实验不会因为意外中断前功尽弃。
采用由粗到细的分级筛选策略，早期用低成本计算快速淘汰低价值方案，仅对高潜力候选对象投入高精度算力，算力利用率较传统模式提升3倍以上。
分层科研记忆体系自动打通公开知识与内部私有实验数据，所有试错经验、判断偏好都会自动沉淀为团队共享资产，彻底解决科研经验流失痛点。
| 对比项 | Mira | ChatGPT | 传统科研辅助工具 |
|---|---|---|---|
| 覆盖科研环节 | 全链路从文献到实体实验 | 仅文本问答与内容生成 | 单一功能如文献下载、绘图 |
| 长任务支持 | 支持数天级无人值守执行 | 仅支持短会话即时响应 | 不支持长流程任务自动执行 |
| 物理实验联动 | 可直接操控高通量实验设备 | 无相关能力 | 完全无法对接实体实验 |
| 知识沉淀能力 | 自动沉淀全团队科研资产 | 无长效记忆跨项目能力 | 数据分散无法统一管理 |
| 工业场景适配 | 已落地多行业量产研发项目 | 仅能提供通用建议 | 功能完全不匹配产业研发需求 |
Mira提供3天免费试用权限，个人专业版采用订阅制模式，开放全量基础科研功能与一定额度的算力配额；企业版提供定制化服务，支持私有部署、系统对接、专属技术支持与SLA服务保障，提供30天无理由退款承诺，可联系销售团队获取专属报价方案。
我们近期申请了Mira的内测权限，全程体验了锂电电解液配方优化任务的完整流程，整体感受远超之前用过的所有AI科研工具。刚开始我们只是简单输入了"想要提升锂电池电解液的低温循环性能"的需求，不到10分钟Mira就自动检索了近3年相关领域的200多篇核心文献，输出了12个主流优化方向的优缺点对比报告，还主动指出了3个当前领域很少有人关注的空白切入角度。之后我们启动候选分子筛选任务，Mira用动态分级策略跑完2天任务后直接给我们输出了17个经过初筛的高潜力候选配方，附带完整的性能模拟数据与合成工艺建议，整个过程我们几乎没有做太多干预，完全不需要手动分配算力资源。最让我们惊喜的是，系统自动沉淀的知识库里，把我们之前上传的十多份内部非公开实验数据也全部打通，给出的方案完全避开了我们之前踩过的所有试错坑，这是其他通用AI工具根本做不到的。整体算下来，本来预计要花3个月的前期筛选工作，不到一周就完成了，研发效率的提升非常直观。
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