Altara 獲 700 萬美元融資，旨在消除阻礙物理科學發展的數據鴻溝

研發電池、半導體和醫療設備的公司會產生海量數據——而其中大部分最終散落在電子表格和舊系統中，導致難以利用這些數據來改進產品或分析故障原因。

總部位於舊金山的初創公司 Altara 剛剛獲得了 700 萬美元的種子輪融資。該公司表示，其開發了一個 AI 層，旨在彌合這些數據鴻溝，並將碎片化的技術信息整合到單一平台中。本輪融資由 Greylock 領投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures 以及 Jeff Dean 參投。

Altara 由 Eva Tuecke（圖右）和 Catherine Yeo（圖左）於 2025 年創立。Tuecke 此前曾在費米實驗室（Fermilab）從事粒子物理研究，並曾任職於 SpaceX；Yeo 則是 Warp 的前 AI 工程師。兩人是在哈佛大學攻讀計算機科學時相識的。

「想像一下，如果你是一家開發下一代電池的公司，而電池在研發過程中的電芯測試階段失敗了，」Yeo 說道。「工程師團隊必須進入系統，手動檢查大量不同的數據源，從傳感器日誌到溫度數據、濕度數據。他們還需要交叉比對歷史故障報告。」

她表示，科學家和工程師通常需要花費數週甚至數月的時間在眾多數據源中進行這種「尋寶遊戲」，僅僅是為了診斷並解決故障。

Altara 聲稱其 AI 顯著縮短了這一過程所需的時間，將數週的手動數據分類工作壓縮至幾分鐘內。

Greylock 的合夥人 Corinne Riley 將 Altara 在物理科學領域所做的工作，比作軟體領域中網站可靠性工程師（SRE）的角色。她說，如果系統崩潰，「SRE 會介入並查看公司的可觀測性堆棧（observability stack）。某人推送了代碼更改，這就是導致停機的原因。」

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例如，由 Greylock 支持、估值 15 億美元的 Resolve 公司，利用 AI 來診斷軟體故障。Altara 的願景是成為硬體領域的對應者，在電池或半導體晶圓圖（wafer map）表現不佳時，精確判斷出問題所在。

Altara 並非唯一一家利用 AI 加速物理科學發展的初創公司。像 Periodic Labs 和 Radical AI 這樣的初創公司也在從底層開始應對科學研究挑戰。

不過，Altara 採取了一種不同且資本密集度較低的方法。Altara 並非試圖取代擁有數十年歷史的研究和製造公司，而是提供一個智能層，接入其現有的數據中。

事實上，Greylock 的 Riley 將物理科學領域的 AI 視為「下一個大前沿」，並預測該領域即將迎來爆發式的發展。

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風險投資記者

Marina Temkin 是 TechCrunch 的風險投資與初創公司記者。在加入 TechCrunch 之前，她曾為 PitchBook 和 Venture Capital Journal 撰寫關於風投的文章。在職業生涯早期，Marina 曾擔任財務分析師並獲得了 CFA 特許金融分析師資格。

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