“简化是转型的关键。”——Nicolas Sary，Henkel
利用 Elsevier 数据与工具优化化学与材料研发
借助基于可信证据与专业知识构建的 AI 工作空间、数据集和工具，获取关键洞察并发现新的关联。Elsevier 的数据解决方案与服务帮助团队在整个研发流程中有效应用这些洞察。
Reaxys 能自动整合数据，使我们的科学家能够专注于分析并做出更有信心的决策。
Colin Sambrook Smith
Sygnature Discovery 的 计算科学与信息学总监
LeapSpace 挑出了相关的文章……如果让我自己整理这份清单，也许要花 45–50 分钟……原本一小时的工作缩短到了几秒钟。
技术合作经理
领先化学品供应商
[LeapSpace] 的回答结构非常、非常清晰……“置信度级别”是一个很新颖的功能，我非常喜欢；另外还有证据链接，甚至还有相关性排序。我以前从未见过这样的东西。
运营负责人
全球前五能源公司
只有获得全文，才有可能开发新产品。没有全文，我们销售的控制器就只能与竞争对手处于同一水平——我们将无法拥有竞争优势。
产品工程总监
科技公司
面向化学与材料的 AI 驱动研发解决方案
Elsevier 通过端到端风险管理帮助团队加速创新成果上市。解决方案包括研究平台、化学数据库、精选数据集、分析与预测工具，以及研究级 AI 工作空间 LeapSpace，在安全环境中整合关键研发流程。
探索复杂科学问题
比较证据与观点
上传并分析自有文档
识别合作伙伴与专家
技术版图与自由实施分析——这一想法是否值得探索？
Elsevier 解决方案可帮助分析专利数据、评估研究版图并识别空白。
团队可评估现有技术、分析技术路径，从而判断想法是否具有创新性和差异化。
同时，可利用结构化数据支持定制应用与第三方工具，加快关键研发决策。
技术可行性——是否存在从想法到现实的路径？
借助 Elsevier 数据库，团队可评估新材料及可持续产品的科学可行性。AI 可整合可信证据，支持构建商业论证，而不仅是文献综述。
通过参考实验流程、参数与性能数据，识别最具潜力的方案。
Elsevier 化学数据涵盖：
1.25亿文献
4900万专利
3.53亿物质
7200万反应
5100万生物活性
开发与规模化——能否可靠且经济地实现？
Elsevier 提供全面的制造流程信息与工程参考数据，支持从实验室到生产的转化。除全文文献外，还包括来自180多家工程出版机构的精选内容，以及涵盖数十万材料及关键物性的数据，用于设计、仿真与规模化。
可持续创新——如何构建竞争优势？
Elsevier 将高质量科学文献、材料与性能数据、工艺工程洞察与 AI 工作流相结合，支持更快速且更可靠的可持续创新。团队可识别更环保的替代方案、评估理化性质、优化流程并推动从实验室到生产的转化，同时在统一环境中整合海量数据洞察以增强竞争优势。
Elsevier 助力化学与材料领域创新者成功
Elsevier 如何支持您所在机构的创新？
