<p>從事電池、半導體和醫療設備的公司生成大量數據——而這些數據往往散落在電子表格和遺留系統中，使得利用這些數據來改進產品或理解故障變得困難。</p>
<p>總部位於舊金山的初創公司 Altara 剛剛獲得 700 萬美元的種子融資，表示它構建了一個旨在彌補這些數據差距的人工智能層，將分散的技術信息整合到一個平台上。此次融資由 Greylock 領投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures 和 Jeff Dean 參與。</p>
<p>Altara 成立於 2025 年，由 Eva Tuecke（右圖）創立，她曾在費米實驗室進行粒子物理研究，並在 SpaceX 工作；以及 Catherine Yeo（左圖），她是 Warp 的前人工智能工程師。兩人在哈佛大學學習計算機科學時相識。</p>
<p>“想象一下，如果你是一家正在研發下一代電池的公司，而在研發過程中電池在單體測試中失敗，” Yeo 説。“一組工程師必須手動檢查大量不同的數據來源，從傳感器日誌到温度數據、濕度數據。他們會交叉檢查歷史故障報告。”</p>
<p>她表示，科學家和工程師通常需要花費數週或數月的時間在眾多數據源中進行這種 “尋寶”，僅僅是為了診斷和解決故障。</p>
<p>Altara 聲稱其人工智能顯著縮短了這一過程所需的時間，將數週的手動數據篩選壓縮到幾分鐘內。</p>
<p>Greylock 的合夥人 Corinne Riley 將 Altara 在物理科學領域的工作與軟件領域的站點可靠性工程師的角色進行了比較。她説，如果系統失敗，“一名 SRE 會介入，查看公司的可觀察性堆棧。有人對代碼進行了更改，這就是導致故障的原因。”</p>
<p>Techcrunch 活動</p>
<p>舊金山，加州 |2026 年 10 月 13-15 日</p>
<p>例如，Greylock 支持的 Resolve 估值達 15 億美元，利用人工智能診斷軟件故障。Altara 的願景是作為硬件的等價物，準確確定電池或半導體晶圓圖在性能不佳時究竟出了什麼問題。</p>
<p>Altara 並不是唯一一家利用人工智能加速物理科學發展的初創公司。Periodic Labs 和 Radical AI 等初創公司也在從基礎上解決科學研究問題。</p>
<p>不過，Altara 採取了一種不同的、資本密集度較低的方法。與其試圖取代數十年的研究和製造公司，Altara 提供一個智能層，接入他們現有的數據。</p>
<p>事實上，Greylock 的 Riley 將物理科學的人工智能視為 “下一個大前沿”，並預測該領域即將迎來發展爆炸。</p>

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<p>Altara 是一家總部位於舊金山的初創公司，已獲得 700 萬美元的種子資金，用於開發一個解決物理科學中數據碎片化問題的人工智能平台，特別是在電池、半導體和醫療設備行業。Altara 由 Eva Tuecke 和 Catherine Yeo 創立，旨在簡化數據分析，將工程師診斷故障所需的時間從數週縮短到幾分鐘。此次融資輪由 Greylock 主導，其他幾位投資者也參與其中。Altara 的方法是通過增強現有研究和製造公司的數據系統，而不是取代它們，從而使人工智能成為推動物理科學發展的關鍵角色</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>從事電池、半導體和醫療設備的公司生成大量數據——而這些數據往往散落在電子表格和遺留系統中，使得利用這些數據來改進產品或理解故障變得困難。</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>總部位於舊金山的初創公司 Altara 剛剛獲得 700 萬美元的種子融資，表示它構建了一個旨在彌補這些數據差距的人工智能層，將分散的技術信息整合到一個平台上。此次融資由 Greylock 領投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures 和 Jeff Dean 參與。</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 成立於 2025 年，由 Eva Tuecke（右圖）創立，她曾在費米實驗室進行粒子物理研究，並在 SpaceX 工作；以及 Catherine Yeo（左圖），她是 Warp 的前人工智能工程師。兩人在哈佛大學學習計算機科學時相識。</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發下一代電池的公司，而在研發過程中電池在單體測試中失敗，” Yeo 説。“一組工程師必須手動檢查大量不同的數據來源，從傳感器日誌到温度數據、濕度數據。他們會交叉檢查歷史故障報告。”</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，科學家和工程師通常需要花費數週或數月的時間在眾多數據源中進行這種 “尋寶”，僅僅是為了診斷和解決故障。</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 聲稱其人工智能顯著縮短了這一過程所需的時間，將數週的手動數據篩選壓縮到幾分鐘內。</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 的合夥人 Corinne Riley 將 Altara 在物理科學領域的工作與軟件領域的站點可靠性工程師的角色進行了比較。她説，如果系統失敗，“一名 SRE 會介入，查看公司的可觀察性堆棧。有人對代碼進行了更改，這就是導致故障的原因。”</p>
</div><p>Techcrunch event</p>
<div class="lb-trans"><p>Techcrunch 活動</p>
</div><p>San Francisco, CA|October 13-15, 2026</p>
<div class="lb-trans"><p>舊金山，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 估值達 15 億美元，利用人工智能診斷軟件故障。Altara 的願景是作為硬件的等價物，準確確定電池或半導體晶圓圖在性能不佳時究竟出了什麼問題。</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 並不是唯一一家利用人工智能加速物理科學發展的初創公司。Periodic Labs 和 Radical AI 等初創公司也在從基礎上解決科學研究問題。</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>不過，Altara 採取了一種不同的、資本密集度較低的方法。與其試圖取代數十年的研究和製造公司，Altara 提供一個智能層，接入他們現有的數據。</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>事實上，Greylock 的 Riley 將物理科學的人工智能視為 “下一個大前沿”，並預測該領域即將迎來發展爆炸。</p>
</div>

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

TechCrunch

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Altara 籌集了 700 萬美元資金，以彌補正在拖慢物理科學進展的數據差距