在电池、半导体和医疗设备等领域工作的公司会产生大量数据，但这些数据往往分散在电子表格和传统系统中，难以有效利用来改进产品或分析故障。

总部位于旧金山的初创公司Altara刚刚获得了700万美元的种子轮融资。该公司开发了一套AI层，旨在弥合数据鸿沟，将分散的技术信息整合到一个统一平台中。此次融资由Greylock领投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures和Jeff Dean等机构参与。

Altara成立于2025年，由Eva Tuecke和Catherine Yeo共同创立。Eva曾在Fermilab从事粒子物理研究，并在SpaceX工作；Catherine曾是Warp的AI工程师。两人在哈佛大学学习计算机科学时相识。

Catherine Yeo举例说：“假设你是一家研发下一代电池的公司，当电池在电池单元测试阶段出现故障时，工程团队需要手动检查各种数据来源，包括传感器日志、温度数据和湿度数据，还要核对历史故障报告。”

科学家和工程师通常需要花费数周甚至数月时间，在众多数据源中“寻宝”以诊断和解决故障。

Altara声称，其AI技术能大幅缩短这一过程，将数周的手动数据筛查压缩到几分钟内完成。

Greylock合伙人Corinne Riley将Altara在物理科学领域的作用比作软件领域中的站点可靠性工程师（SRE）。当系统出现故障时，SRE会检查公司的可观测性堆栈，找出代码变更导致的故障原因。

例如，Greylock支持的Resolve公司估值达15亿美元，利用AI诊断软件故障。Altara的愿景是成为硬件领域的对应者，精准定位电池或半导体性能失效的原因。

除了Altara，像Periodic Labs和Radical AI这样的初创公司也在利用AI推动科学研究的进步。

不过，Altara采取了不同且资本投入较低的策略。它不是试图取代已有数十年历史的研究和制造企业，而是提供一个智能层，直接接入现有数据。

Greylock的Riley认为，物理科学领域的AI是“下一个重要前沿”，预计该领域将迎来爆发式发展。