maxflow由创腾科技研发，是一个结合分子模拟与人工智能的创新平台，服务于材料设计与研发领域。采用浏览器-服务器架构，maxflow利用大数据和人工智能技术，实现对大量材料数据的挖掘、可视化分析，总结材料特性关系，推动新材料和新工艺的研发。
maxflow在材料化工领域具有广泛应用。其内嵌的分子模拟计算引擎和人工智能算法被用于催化材料、高分子材料（包括橡胶、纤维、塑料、胶粘剂、涂料、薄膜等）、复合材料、含能材料、多孔材料和离子液体的性能研究和设计。此外，也用于煤化工、矿物浮选、环境科学、石油化工、航空航天、海洋化工和建筑材料的研究。
在材料化工领域，研究人员常遇到如下问题：材料设计与优化：需要找到特定属性的新材料或提升旧材料性能，涉及大量实验和计算模拟；复杂化学反应模拟：需精确模拟不同环境下的材料反应，涉及复杂反应机理和参数设定，需要丰富的专业知识和人工操作；数据分析和管理：大量研究和实验数据需要有效分析和管理，发现数据中的规律；实验设计与优化：优化实验条件以提高实验效率和精度，是重要的研究任务。
催化材料性能研究与设计；高分子材料（包括橡胶、纤维、塑料、胶粘剂、涂料、薄膜等）性能研究与设计；复合材料性能研究与配方设计；含能材料、多孔材料、离子液体的研究与设计；煤化工、矿物浮选、环境科学、石油化工等；航空航天、海洋化工、建筑材料等研究领域。
maxflow提供了一系列的化学反应模拟工具，例如基于量子力学的quantum espresso和pyscf，基于分子力学和动力学的lammps等，能够模拟复杂的化学反应过程，且用户可以在图形化界面进行参数设置，避免了繁琐的操作。
maxflow集成了多种数据分析和管理工具，如机器学习和深度学习算法，帮助用户从大量数据中发现规律和知识。
maxflow提供了结合人工智能的实验设计方法，能够根据用户的实验目标和约束，自动优化实验设计，提高实验效率和精确度。
允许用户分享成功的工作流为apps，实现知识固化与分享。
提供如正交设计、doe-ml、edbo等多种实验设计工具。
整合机器学习、深度学习等数十种数据分析和挖掘算法。包括线性回归（linear regression）、逻辑回归（logistic regression）、决策树、随机森林（rf）、k近邻（knn）、朴素贝叶斯（naive bayes）、支持向量机（svm）、k均值（k-means clustering）等。
支持小分子、聚合物、晶体、表界面、纳米管、复合材料以及交联结构、无序结构等结构构建；支持分子枚举高通量虚拟库构建。
maxflow核心引擎之一，可自动化完成多步骤计算，实现任务的智能整合。
maxflow拥有面向不同领域定制的apps，已将多步骤模拟过程固化，并提取每步计算任务所需的最优参数。使用者通常只需要导入研究对象结构即可提交计算任务，不会消耗很多时间在软件的学习上。
数据安全：（1）数据授权访问；（2）敏感数据脱敏存储；（3）实时增量和定时全量备份；（4）备份数据存储在分布式文件系统。
云安全：（1）采用行业头部云厂商提供的云产品；（2）saas层有全天候安全漏洞检测任务；（3）漏洞修复任务实时推送修复。
maxflow推出本地和云版两个版本，其中云版采用租赁模式，可按年、按账号数量出售。企业可以根据自身情况选择合适的版本。
maxflow支持用户生成自定义组件，可对计算结构进行信息提取，支持对计算产生的表格数据进行后期处理等。
主要依据项目需求和产品开发进度。maxflow是创腾的战略性平台，公司拥有专业的技术和开发团队，可对软件进行快速的迭代和优化。