2026 年央视春晚合肥分会场，八旬院士万元熙站在未来感十足的圆形科技舱舞台中央，手举发光圆盘，向全球观众送出一句祝福：核聚变的太阳，必将点亮万家灯火。

2026 年央视春晚合肥分会场，万元熙院士举起人造太阳之光 | 图源：央视春晚

这位主持设计了世界首台全超导托卡马克 EAST 的老科学家，把人造太阳带上了春晚。

而让它以数字化视觉形式出现在舞台上的，是合肥一家 95 后公司 —— 可视科学（SciVisual），创始人杨远帆，中科大力学博士。

10 月 15 日，公司官宣完成天使轮及天使 + 轮融资，累计金额数千万元，投资方为上海未来产业基金、厚雪资本、浦东创投，云道资本担任长期独家财务顾问。

资本开始给科学数据定价

先说这桩融资最值得看的地方。

投这笔钱的是三家上海机构。一家合肥公司、一个从国家级科研项目里长出来的软件生意，拿到了长三角一线产业资本的重仓。

这本身就是一个信号：合肥大科学装置生态里长出来的企业，开始跳出本地圈层被外部资本重新定价。

可视科学交出的成绩单，放在初创公司里相当能打：深度服务 60 余位院士、800 余名科学家，覆盖 20 余座国家大科学装置、300 余个前沿科学设施，累计参与 300 余个科研及产业项目。

据投中网报道，公司今年营收已进入千万元量级，团队近 40 人。

投资方的话也说得直白：

上海未来产业基金称，科学数据是未来产业的底层生产要素；

浦东创投称，科学对象的数字化、结构化与智能化表达，是上海乃至全国未来产业生态中不可或缺的一块拼图；

厚雪资本则期待团队把数十万套科学装置与工程样机沉淀为可交互、可加工的标准化 AI 数字资产。

这轮融资还有一个细节值得琢磨：杨远帆是先把定位、方向、路线想清楚，才开始见投资人的。

他后来回忆，初期的商业计划书和现在差别很大 —— 早期投资人投的其实不是一份 PPT，而是理念和团队。

先搞清楚：这不是画个效果图

外行最容易把可视科学看成高级做动画的。这是全篇最需要掰开的一个误解。

普通 AIGC 生成的是效果图，好看，但算不了东西。

可视科学的产出，按杨远帆的说法，是把一台装置 从几何、部件、材料到物理逻辑，整体编译成 AI 能够调用和推理的数据。

用行业话讲，这是 AI for Science 的数据基础设施。

杨远帆把AI 读懂科学对象这件事拆成三层：

数据层：信息散落在 CAD 文件、仿真结果、论文和传感器日志里，格式各异，没有统一标准；

认知层：传统三维模型只有外观，不带部件功能、空间关系、材料与物理参数；

应用层：数据难以复用，进不了 AI 的训练和推理链路。三层里最难的是认知层 ——认知层不打通，后面的 AI 调用和应用生产都没有基础。

      可视科学作品：光晶格量子模拟系统三维模型 | 图源：人民网安徽频道

这也就是为什么，这件事表面看是建模，实际干的是科研数据处理和知识标注的活。

拿具体项目感受一下。

2024 年，团队接到合肥先进光源（HALF）的任务。这是一座正在建设的国家重大科技基础设施，周长近 500 米，几十万个零部件。

据 2026 年《安徽日报》报道，仅处理相关模型，团队就花了四个月，期间与 30 多位科学家反复沟通 —— 光一个波荡器部件，涉及电子运动和同步辐射光的产生过程，呈现方案前后改了 7 个版本。

难度在哪？这样的超大规模装置，数字模型在普通电脑上根本打不开。

团队为此研发了两年模型轻量化算法，把网格数量压缩 99% 以上 —— 此前只有工作站能处理的模型，现在个人电脑就能跑。

给人造太阳EAST建模是另一个硬仗。

等离子体的运动过程肉眼看不见，团队历时四个多月、修改十几个版本，最终让观众戴上 XR 设备，在虚拟环境里拆解这座装置，观察内部结构，理解核聚变实验的基本原理。

EAST 全超导托卡马克装置本体。可视科学团队为它构建了可交互的数字孪生模型，让观众戴上 XR 设备就能逐层拆解内部结构 | 图源：中科院合肥物质科学研究院

还有四川稻城的LHAASO 高海拔宇宙线观测站 —— 场地靠卫星地图和无人机扫描完成重建，团队给它搭了整套数字化系统。

这些项目被杨远帆称为训练场。核聚变、先进光源、宇宙线观测站，代表中国科研复杂度的天花板，在这里磨出来的能力，迁移到工业场景接近降维。

一个被 AIGC 热度遮蔽的短板

大众看到 AI 都在聊天、画图，但科研和工业的底层，长期依赖一套海外软件。

大科学装置、力学仿真领域的科研人员，用的多是ParaView、ANSYS 这类国外专业可视化工具 —— 订阅费用高昂，还牵涉数据出境、许可限制的风险。

很难不联想到当年MATLAB断供的教训。

这不是合肥一家的焦虑，全球工业软件巨头已经开始动身。

据铅笔道报道，2026 年 2 月，法国达索系统宣布与英伟达达成长期战略合作，计划把工业数字孪生与 AI 计算平台结合；一个月后，西门子推出基于英伟达 Omniverse 技术的数字孪生产品。

它们的逻辑一致：要让 AI 真正参与工业研发，得先让机器和工厂在数字世界里拥有准确、可理解的对应物。

这也让一个老争论浮出水面：科学可视化到底是科研配套的美化动画工具，还是支撑仿真计算的底层工业软件？

从国家实验室的需求看，答案已经偏向后者。海量实验原始数据，必须转化为 AI 可读、可仿真的三维模型，国产工具不能缺位。

2026 年被不少行业报告称为AI for Science 商业化元年—— 模型层已经拥挤，真正稀缺的，是既握有高质量专业数据处理能力、又能让数据进入 AI 工作流的团队。

为什么是这家合肥公司能啃下这些硬骨头？故事要从六年前一条抖音评论区说起。

2020 年前后，杨远帆还在中科大攻读力学博士，课题方向是有限元仿真模拟。

课余时间，他运营着学校的官方抖音号，栏目专门介绍重大科技成果。

视频制作并不精良，播放量却远超预期 —— 只是评论区出现频率最高的四个字，是不明觉厉。

国家最前沿的科学成果，最终只换来一句看不懂的赞叹，问题不在公众，在于科学从未被翻译成公众能够理解的形态。 

他后来回忆，惊喜和愧疚是同时涌上来的。

   可视科学团队在实验室工作，左为创始人杨远帆 | 图源：人民网安徽频道

2023 年，他参与中科大的科学艺术项目，走进中科大和中科院的十几家顶尖实验室，成了少数能长时间坐在院士和 PI 对面的年轻人。

他发现，这些在 Nature、Science 上发表过成果的科学家，讲起自己的研究，连陪访的资深媒体人都难以听懂。可视科学，就是那支补位科学翻译的队伍。

团队里最特别的一个人，是中科大副教授、博导刘子奚。他长期从事核聚变与数值模拟研究，是把聚变计算与仿真做进头显的第一人，也是国际 ITER 2025 物理基础进展报告台基与边界物理方向的唯二中国科学家之一。

两人相识于 B 站，志趣相投，一年后正式深度合作 —— 刘子奚负责数据处理与 AI4S 板块。一位投资人评价：一位能造人造太阳的科学家加入，这在科学可视化、乃至整个 AI for Science 赛道里都很少见。

这门生意能走多远：定制化到标准化的那道坎

质疑声同样明显。

可视科学的订单高度集中在科研项目：定制化、项目制、单价高，但标准化产品难做。

2025 年的人民网报道里，杨远帆自己透露，公司当时 70% 的客户来自科研院所。靠院士、国家实验室的定制项目起家没问题，能不能走出科研圈、在工业与高端装备市场实现规模化销售，是行业给这家公司出的考题。

这个科研项目好拿、商业化复制难的坎，国产科研软件普遍没迈过去。

其实这门生意最初是从最小的切口长出来的。科学家参加学术会议需要报告视频，项目申请验收需要向评审专家展示成果 —— 这些都是刚性需求，科研经费能覆盖。

公司从普通科研项目做起，逐步承接 Nature、Science 级别的成果可视化，最后才碰国家大科学装置。

具体难在哪，铅笔道分析得很清楚，至少有三个真问题：

第一，复杂科学三维数据涉及科研机构的知识产权和企业技术秘密，数据能否复用、如何授权、怎么保障安全，直接决定商业化空间；

第二，标准化 —— 给核聚变装置建模和给汽车生产线建模，专业知识与数据格式截然不同，如果每个客户都要重新组团队单独开发，订单再多也形不成软件公司的规模效应；

第三，三维模型看起来逼真，并不代表能用于工程仿真，真正参与研发决策，还要经过物理参数、边界条件和计算精度的验证。

本轮融资的钱，公司明确要投向产品标准化和团队扩招，试图从项目定制转向平台化产品 —— 企业端也已经起步，据投中网报道，目前进入了消费品、高端装备等产业客户。

杨远帆对护城河的看法多少有些反直觉：他希望通用模型越来越强。可视科学不做通用基础模型 —— 底座越强，能直接借用的通用能力越多。但

进入核聚变、量子、高端装备这些专业场景，通用模型仍然缺三样东西：闭源专业数据、专业数据处理算法、真实工作流。两者不是替代关系：通用模型提供基础能力，可视科学提供进入专业科学世界所需的数据和工具。

所以资本这笔账，分成了两派：一派看中的是短期国家科研项目红利，一派赌的是工业仿真、数字孪生的长期市场。

判断它能不能破圈，后续盯三件事就行：标准化产品什么时候成型、能不能拿下科研圈之外的工业客户、订单能不能形成复购。

合肥样本：大科学装置能孵化软件产业吗

最后说回合肥。

杨远帆和团队起步于科大硅谷蜀山园科创驿站科大站 —— 享受一年免租，团队扩员时驿站协调从 12 人工位搬到 24 人工位，还在科大硅谷平台帮助下申请到 200 万初创免息贷款。团队平均年龄只有 25 岁，核心成员来自中科大等院校。

支撑这套业务的科学顾问团也少见：中科大、中国科学院合肥物质科学研究院数十名在读硕博生，涵盖物理、化学、生物等学科，参与选题论证和关键技术细节把关。

比如同步辐射装置的可视化项目，团队和物理学家共同设计了粒子加速轨迹的动态模型。这支队伍的产品也从 4K 科普视频起步，历经三次技术迭代，如今已做到 XR 交互系统。

这支队伍最特殊的地方在于：他们的首批客户和试验场，就是家门口的 EAST、合肥先进光源这些国家级大科学装置。

合肥的科研设施直接成了创业公司的订单来源和技术磨刀石 —— 这是国内很多科创城市不具备的条件。

这引出一个更长的叙事。合肥过去的标签是砸钱建大装置：全超导托卡马克、稳态强磁场、同步辐射光源，硬件投入以千亿计。

更大的背景是，国家在前沿科学上的投入同样以千亿计，聚变、量子、先进光源这些装置正在建设 —— 但装置的数字模型重建与仿真数据处理这一环节，此前几乎无人布局，也长期不被人看见。

可视科学是一个样本：大科学装置开始长出配套的软件公司。它的成败，某种程度上会回答一个问题 —— 合肥能不能从 硬件大科学之城，同步培育起工业软件、科研 AI 的产业链。

 结语

回到开头那个问题：万元熙院士举上春晚的那束光，背后是美化动画，还是一套能仿真计算的工业软件？

答案现在不能下死。可视科学手里的底牌是清楚的：300 多个项目沉淀下来的结构化数据、标注规则和工具链，一套从 3D 结构化、科学数据处理一直通到 Agent 调用的完整链路，再加上一个能造人造太阳的科学家团队。但底牌能不能变成标准产品，要看接下来两年。

合肥已经证明自己会造国之重器—— 从 EAST 到春晚那束光。现在要证明的是，重器之下，能不能长出新的软件与生态。

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