<p>从事电池、半导体和医疗设备的公司生成大量数据——而这些数据往往散落在电子表格和遗留系统中，使得利用这些数据来改进产品或理解故障变得困难。</p>
<p>总部位于旧金山的初创公司 Altara 刚刚获得 700 万美元的种子融资，表示它构建了一个旨在弥补这些数据差距的人工智能层，将分散的技术信息整合到一个平台上。此次融资由 Greylock 领投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures 和 Jeff Dean 参与。</p>
<p>Altara 成立于 2025 年，由 Eva Tuecke（右图）创立，她曾在费米实验室进行粒子物理研究，并在 SpaceX 工作；以及 Catherine Yeo（左图），她是 Warp 的前人工智能工程师。两人在哈佛大学学习计算机科学时相识。</p>
<p>“想象一下，如果你是一家正在研发下一代电池的公司，而在研发过程中电池在单体测试中失败，” Yeo 说。“一组工程师必须手动检查大量不同的数据来源，从传感器日志到温度数据、湿度数据。他们会交叉检查历史故障报告。”</p>
<p>她表示，科学家和工程师通常需要花费数周或数月的时间在众多数据源中进行这种 “寻宝”，仅仅是为了诊断和解决故障。</p>
<p>Altara 声称其人工智能显著缩短了这一过程所需的时间，将数周的手动数据筛选压缩到几分钟内。</p>
<p>Greylock 的合伙人 Corinne Riley 将 Altara 在物理科学领域的工作与软件领域的站点可靠性工程师的角色进行了比较。她说，如果系统失败，“一名 SRE 会介入，查看公司的可观察性堆栈。有人对代码进行了更改，这就是导致故障的原因。”</p>
<p>Techcrunch 活动</p>
<p>旧金山，加州 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
<p>例如，Greylock 支持的 Resolve 估值达 15 亿美元，利用人工智能诊断软件故障。Altara 的愿景是作为硬件的等价物，准确确定电池或半导体晶圆图在性能不佳时究竟出了什么问题。</p>
<p>Altara 并不是唯一一家利用人工智能加速物理科学发展的初创公司。Periodic Labs 和 Radical AI 等初创公司也在从基础上解决科学研究问题。</p>
<p>不过，Altara 采取了一种不同的、资本密集度较低的方法。与其试图取代数十年的研究和制造公司，Altara 提供一个智能层，接入他们现有的数据。</p>
<p>事实上，Greylock 的 Riley 将物理科学的人工智能视为 “下一个大前沿”，并预测该领域即将迎来发展爆炸。</p>

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<p>Altara 是一家总部位于旧金山的初创公司，已获得 700 万美元的种子资金，用于开发一个解决物理科学中数据碎片化问题的人工智能平台，特别是在电池、半导体和医疗设备行业。Altara 由 Eva Tuecke 和 Catherine Yeo 创立，旨在简化数据分析，将工程师诊断故障所需的时间从数周缩短到几分钟。此次融资轮由 Greylock 主导，其他几位投资者也参与其中。Altara 的方法是通过增强现有研究和制造公司的数据系统，而不是取代它们，从而使人工智能成为推动物理科学发展的关键角色</p>

<p>Companies working on batteries, semiconductors, and medical devices generate vast amounts of data — and much of it ends up scattered across spreadsheets and legacy systems, making it hard to use to improve products or understand failures.</p>
<div class="lb-trans"><p>从事电池、半导体和医疗设备的公司生成大量数据——而这些数据往往散落在电子表格和遗留系统中，使得利用这些数据来改进产品或理解故障变得困难。</p>
</div><p>San Francisco-based startup Altara, which just secured $7 million in seed funding, says it has built an AI layer designed to bridge these data gaps and bring fragmented technical information into a single platform. The round was led by Greylock, with participation from Neo, BoxGroup, Liquid 2 Ventures, and Jeff Dean.</p>
<div class="lb-trans"><p>总部位于旧金山的初创公司 Altara 刚刚获得 700 万美元的种子融资，表示它构建了一个旨在弥补这些数据差距的人工智能层，将分散的技术信息整合到一个平台上。此次融资由 Greylock 领投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures 和 Jeff Dean 参与。</p>
</div><p>Altara was founded in 2025 by Eva Tuecke (pictured right), who previously conducted particle physics research at Fermilab and worked at SpaceX; and Catherine Yeo (pictured left), a former AI engineer at Warp. The two met while studying computer science at Harvard University.</p>
<div class="lb-trans"><p>Altara 成立于 2025 年，由 Eva Tuecke（右图）创立，她曾在费米实验室进行粒子物理研究，并在 SpaceX 工作；以及 Catherine Yeo（左图），她是 Warp 的前人工智能工程师。两人在哈佛大学学习计算机科学时相识。</p>
</div><p>“Imagine if you’re a company building next-generation batteries, and a battery fails during the cell testing in the R&amp;D process,” Yeo said. “A team of engineers has to go in and manually check a lot of different sources of data, anything from their sensor logs to their temperature data, moisture data. They cross-check historical failure reports.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“想象一下，如果你是一家正在研发下一代电池的公司，而在研发过程中电池在单体测试中失败，” Yeo 说。“一组工程师必须手动检查大量不同的数据来源，从传感器日志到温度数据、湿度数据。他们会交叉检查历史故障报告。”</p>
</div><p>Scientists and engineers often spend weeks or months on this “scavenger hunt” across a multitude of data sources just to diagnose and resolve failures, she said.</p>
<div class="lb-trans"><p>她表示，科学家和工程师通常需要花费数周或数月的时间在众多数据源中进行这种 “寻宝”，仅仅是为了诊断和解决故障。</p>
</div><p>Altara claims that its AI dramatically slashes the time required for this process, condensing weeks of manual data triaging into minutes.</p>
<div class="lb-trans"><p>Altara 声称其人工智能显著缩短了这一过程所需的时间，将数周的手动数据筛选压缩到几分钟内。</p>
</div><p>Corinne Riley, a partner at Greylock, compares what Altara is doing in the physical sciences to the role of site reliability engineers in the software world. If a system fails, “an SRE will go in, and they’ll go look at the observability stack of the company,” she said. “Someone pushed a change to the code, and that’s what caused an outage.”</p>
<div class="lb-trans"><p>Greylock 的合伙人 Corinne Riley 将 Altara 在物理科学领域的工作与软件领域的站点可靠性工程师的角色进行了比较。她说，如果系统失败，“一名 SRE 会介入，查看公司的可观察性堆栈。有人对代码进行了更改，这就是导致故障的原因。”</p>
</div><p>Techcrunch event</p>
<div class="lb-trans"><p>Techcrunch 活动</p>
</div><p>San Francisco, CA|October 13-15, 2026</p>
<div class="lb-trans"><p>旧金山，加州 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
</div><p>For instance, Greylock-backed Resolve, which is valued at $1.5 billion, uses AI to diagnose software failures. Altara’s vision is to act as the hardware equivalent, determining exactly what went wrong when a battery or a semiconductor wafer map fails to perform.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，Greylock 支持的 Resolve 估值达 15 亿美元，利用人工智能诊断软件故障。Altara 的愿景是作为硬件的等价物，准确确定电池或半导体晶圆图在性能不佳时究竟出了什么问题。</p>
</div><p>Altara isn’t the only startup that using AI to accelerate development in the physical sciences. Startups like Periodic Labs and Radical AI are also tackling scientific research from the ground up.</p>
<div class="lb-trans"><p>Altara 并不是唯一一家利用人工智能加速物理科学发展的初创公司。Periodic Labs 和 Radical AI 等初创公司也在从基础上解决科学研究问题。</p>
</div><p>Altara is taking a different, much less capital-intensive approach though. Rather than trying to replace decades-old research and manufacturing firms, Altara provides an intelligence layer that plugs into their existing data.</p>
<div class="lb-trans"><p>不过，Altara 采取了一种不同的、资本密集度较低的方法。与其试图取代数十年的研究和制造公司，Altara 提供一个智能层，接入他们现有的数据。</p>
</div><p>In fact, Greylock’s Riley views AI for physical science as the “next big frontier” and predicts an impending explosion of development in the sector.</p>
<div class="lb-trans"><p>事实上，Greylock 的 Riley 将物理科学的人工智能视为 “下一个大前沿”，并预测该领域即将迎来发展爆炸。</p>
</div>

Altara secures $7M to bridge the data gap that’s slowing down physical sciences

TechCrunch

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Proto Labs

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LIHIT LAB., INC.

Ubiquitous AI Corporation

OpenAI

Vivani Medical

De Grey Mining Ltd

Greenidge Gen Hld Pref Share GREEL 8.5 10/31/26

Altara 筹集了 700 万美元资金，以弥补正在拖慢物理科学进展的数据差距