4大痛点，5项研究，7家企业，一文详解AI引领的电池研发创新

「7 月份新能源汽车国内零售渗透率达 51.1%，比原定计划提前了 11 年」。 这是中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分会于今年 8 月份发布的数据，在彰显新能源汽车市场增长势头强劲的同时，何尝不是该领域能源结构转型的重要里程碑。

新能源汽车之所以能够如此快速地占领消费市场，除了政策驱动、市场接受度提高等原因外，还主要得益于两大关键因素。 一方面，特斯拉发起的激烈价格战，带动了行业的降价浪潮，层出不穷的优惠政策不断刺激着销量；另一方面，新能源汽车所搭载的电池技术不断创新，有效缓解了消费者对充电时间长、充电站分布不均等里程焦虑问题，进一步提振了消费者的购买信心。

作为新能源汽车的「心脏」，动力电池对整车性能、成本和用户体验的提升至关重要。 如比亚迪刀片电池的推出，不仅大幅提高了电池包的空间利用率和安全性，还有望将纯电车型的续航里程突破 1,000 公里，使其达到顶尖的续航表现。因此，有网友形象地评价道：「新能源车企的半条命是动力电池给的。」这一评价不仅道出了电池在新能源汽车产业链中的核心地位，也进一步说明了技术创新对于市场竞争力的重要性。

值得一提的是，电池技术的重要性并不仅限于新能源汽车领域。无论是消费电子还是大规模储能系统，电池都是不可或缺的关键技术支撑。中国工程院发布的「面向 2035 的新材料强国战略研究」，明确将电池材料列为新型能源材料领域的重点发展方向， 这不仅表明电池技术在未来能源结构中的战略地位，也为新能源产业的全面升级提供了重要指引。

关键战略材料领域发展重点及发展方向，图源「面向 2035 的新材料强国战略研究」
同时，人工智能的迅猛发展为高难度新型电池的研发注入了全新动能。中国科学院院士、清华大学教授欧阳明高在近日召开的 2024 科学智能峰会上表示： 「在电池材料方面，以前实际上所有的材料研发都是试错型的，耗费大量的人工，周期太长，效率太低。现在有了人工智能，就可以改变以前的研发范式。目前已经实现全过程的自动材料设计，比如自动化的实验、表征、仿真、制备，实现全流程智能化，大大提高了高难度新型电池的研发效率。」

数年磨一剑，传统电池研发的痛点与难点

电池研发是一项复杂且系统化的工程，包括电池材料的筛选，合成制备，表征测试以及工艺优化等阶段， 而传统的电池研发主要采用「实验试错」的方法，整个研发周期跨越数年时间，且需要大量的资金投入。在此过程中，每一个阶段都面临独特的痛点与难点。

图源纽约时报，电池研发和生产工厂

具体而言，在电池材料筛选过程中， 研发人员需要结合实验的可行性、成本效益以及安全性等方面，寻找最佳的电极材料和电解液配方。然而电池的正极、负极、电解质和隔膜等组件有众多潜在材料可供选择，传统的筛选方法需要依赖实验逐一验证，耗费大量时间和资源，试错成本高。

在电池的合成制备过程中， 研发人员需要精确控制合成的反应条件以获得理想的材料特性，这些反应条件包括温度、压力、时间、环境等。如固态电池在合成中仍然面临着硫化物对空气稳定性差、电极/电解质界面的化学和电化学稳定性等重大挑战。这些挑战限制了其在固态电池中的大规模应用，并对合成制备过程提出了更高的要求。

论文地址：
https://wulixb.iphy.ac.cn/article/doi/10.7498/aps.69.20201581

图源物理学报，基于硫化物电解质的固态锂电池界面面临的主要挑战

在表征测试过程中， 研发人员需要对电池材料的晶体结构、电化学性能以及热稳定性等关键属性进行测试和分析。然而，电池性能的核心指标（如循环寿命、能量密度等）通常需要通过长时间的测试来评估，这种测试周期显著拖延了研发进度。

在工艺优化阶段， 涂布、干燥、压实等多种参数的优化是一个高度复杂的多变量问题，在实验室小规模研发中获得的理想性能，往往在工业生产中难以复现。

图源三星 SDI

总结来说，传统电池研发方法中，从材料筛选到工艺优化，每一阶段都面临复杂的挑战。未来的电池研发需要引入更多数据驱动的设计方法、高通量合成与测试技术以及智能化制造手段，从根本上破解传统研发的瓶颈。在这一过程中，AI 将扮演至关重要的角色。

柳暗花明，AI for Science 全面解锁电池研发新思路

尽管以固态电池为代表的新型电池研发技术还面临诸多挑战，但乘着 AI for Science (AI4S) 范式发展的东风，越来越多的高校以及科研院所开始围绕电池研发，展开 AI 相关技术的落地探索。

具体而言，首先 AI 可加速电池材料的筛选与发现。 电池材料的研发涉及成千上万种化学组合，而实验验证的时间和资源有限。AI 在高通量计算和机器学习方面的应用，使得研究者能够通过模拟和预测快速筛选出潜在的高性能材料。如 Microsoft 和 PNNL 借助 AI 技术，筛选了 3,200 万种潜在电池材料，并在 80 小时时间内将名单缩小到 23 种，其中 5 种是已知材料。团队表示如果使用传统方法获取这些材料，这个过程将耗时 20 多年。

相关研究以「Accelerating computational materials discovery with artificial intelligence and cloud high-performance computing: from large-scale screening to experimental validation」为题，发表在预印网站 arXiv 上。
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2401.04070

Microsoft AI 和 HPC 工具发现的新型固体电解质样本，图源 Microsoft

其次，AI 在电池的合成制备过程中同样表现出色。 具体而言，界面问题是电池性能的关键瓶颈，例如锂金属负极与电解质的界面稳定性直接决定电池的安全性与寿命。传统实验很难全面了解界面上的复杂反应，而 AI 模型可以结合分子动力学模拟和实验数据，预测界面反应路径并设计更优的电解质材料。如华南理工大学研究人员利用 AI 模型对锂离子电池的界面反应进行建模，重点优化电池组件，为开发更稳定的电解质材料提供了方向。

相关研究以「Insights into the interface reaction between electrolyte and Li(2)MnO(3) from ab initio molecular dynamics simulations」为题，发表在 Journal of Materials Chemistry 上。
论文地址：
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2024/ta/d4ta04598j

在电池表征测试过程中， AI 在电池寿命预测上也毫不逊色。 如麻省理工学院、斯坦福大学和丰田研究所 (TRI) 的研究人员使用 AI 预测电池寿命。该团队研发的 AI 算法可根据电池的 5 次充放电循环判断电池使用寿命，且判断结果准确率高达 95%，预测值与电池实际寿命值误差在 9% 以内。值得一提的是，该数据集已经开源，并且是同类数据集中体量最大的。

相关研究以「Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation」为题，发表在 Nature 上。
论文地址：
https://www.nature.com/articles/s41560-019-0356-8

而在前不久，中国科学院大连化学物理研究所联合西安交通大学，在电池健康管理领域取得新进展。研究人员开发了一种新型的深度学习模型，有效地解决了传统方法对大量充电测试数据的依赖，为电池实时寿命预估提供了新的思路，实现了锂电池寿命的端到端评估。同时，该模型也是第一代电池数字大脑 PBSRD Digit 核心模型的重要组成部分，为电池智能管理提供了解决方案。

相关研究以「Deep learning powered lifetime prediction for lithium-ion batteries based on small amounts of charging cycles」为题，发表在 IEEE Transactions on Transportation Electrification 上。
论文地址：
https://ieeexplore.ieee.org/document/10613834

深度学习技术应用于电池寿命预测，图源中国科学报

此外，AI 在优化电池材料的生产工艺中也展现出巨大潜力。 以固态电池为例，其制造对电解质的微观结构有严格要求。AI 技术能够通过计算机视觉与优化算法分析材料制备过程中的参数，如温度、压力等，从而提高生产一致性并降低制造成本。如法国皮卡第儒勒-凡尔纳大学联合多所机构的研究展示了如何通过机器学习技术监测并优化电极制造过程。该方法能够实时调整电池制造参数，从而大幅减少废料和提高产品的一致性。

相关研究以「Toward High-Performance Energy and Power Battery Cells with Machine Learning-based Optimization of Electrode Manufacturing」为题，发表在 Science 上。

论文地址：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037877532301050

可以预见，在 AI for Science 范式的推动下，电池材料领域正站在一个崭新的技术革命的门槛上。AI 的应用不仅为电池材料的研发带来了新的思路和工具，而且正在重塑整个电池技术的发展路径。

百舸争流，AI 加速新型电池产业化步伐

电池行业正处于技术革新的浪潮之巅，而 AI 无疑是引领这场技术复兴的核心驱动力。AI 技术的深入应用不仅在学术研究领域催生了电池科学的前沿理论，还在产业界展现出强大的实践价值，为电池技术的商业化、规模化生产以及性能优化提供了全新动力。

在国际市场中，多家企业已经抢先布局 AI 驱动的电池研发。 特斯拉通过 AI 优化电池管理系统 (BMS)，使用深度学习和机器学习技术预测电池健康状态和寿命，并利用数据驱动方法改进超级充电与能量管理。

韩国电池制造商 LG 新能源 (LG Energy Solution) 开发了 AI 平台，专注于预测电池老化、失效模式以及能量管理优化，同时为储能系统 (ESS) 提供动态预测和优化能力。

锂金属电池企业 SES AI 也宣布将联手科技公司 NVIDIA、Crusoe 和 Supermicro，加速电池新材料研发，计划使用为 AI 优化的高性能超级计算机，绘制小分子数据库，从而提升对电池化学体系的理解，加快发展能量存储解决方案。

除此之外，NVIDIA 也在最近宣布 ALCHEMI NIM 项目正通过 AI 技术加速电动汽车电池和太阳能电池板等可持续能源材料的研发。这些项目能够高效模拟和预测材料的电化学性能，不仅缩短了新材料的研发周期，还大幅降低成本，为全球能源转型提供了技术支持。

图源 X

回归国内市场，各家企业的电池研发技术创新也是呈百家争鸣之势。 作为全球动力电池行业的领军者，宁德时代积极将 AI 技术应用于电池化学和材料性能的建模优化，专注于高能量密度电池的研发。2023 年 12 月，宁德时代宣布将在香港设立国际研发中心聚焦于 AI for Science。宁德时代董事长曾毓群也在近一年多次在公开场合提及加快导入 AI，尤其在电池材料体系创新方面。

宁德时代发布神行超充电池，图源网络

此外蜂巢能源 (SVOLT) 在江苏金坛率先打造出行业首家车规级 AI 智能动力电池工厂，利用 AI 进行电池全流程管控，推出了一系列高性能电池产品，极大地加速了新能源电池的规模化应用。

与此同时，一些 AI 电池材料初创公司也如雨后春笋般出现在国外市场上，如 QuantumScape、Inobat Auto、 Mitra Chem、Aionics 等，旨在将人工智能引入电池开发领域，其中 Mitra Chem 更是被一些电池技术界的大拿们描述为「位于硅谷的一家由人工智能技术驱动的电池材料革新者」。

而我国市场上也涌现出了一批新能源 AI 企业，如欧阳明高院士团队孵化的企业昇科能源，发布了全球首个电池 AI 大模型 PERB2.0。这一模型能够处理和分析海量电池数据，在电池设计、性能优化和智能决策方面发挥关键作用。

综上所述，无论是国际市场还是国内企业，无论是头部企业还是初创公司，在电池研发领域，都在积极地拥抱 AI。

写在最后

放眼当下，从材料发现到制造优化，从性能预测到全生命周期管理，AI 技术正在全面赋能电池研发的每一个环节，为新能源产业注入强劲动力。通过将科研成果与产业实践深度融合，AI 不仅加速了技术迭代，还推动了电池技术的大规模应用和成本下降。

但任何事物的发展是曲折上升的， AI 与电池研发的深度融合也不是一蹴而就的。正如宁德时代董事长曾毓群所言，「AI4S（用于电池材料研发）目前还没有特别好的模型、结构、算法，还有很长的路要走。」

参考资料：

1.http://finance.people.com.cn/n1/2024/0812/c1004-40297368.html
2.https://www.auto-made.com/news/show-16443.html
3.https://www.engineering.org.cn/sscae/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=28528
4.https://esst.cip.com.cn/CN/10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0698
5.http://www.xinhuanet.com/science/20241121/6c8a64232e464ee886b8dc4c732f81fd/c.html
6.https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/revolutionizing-ai-driven-material-discovery-using-nvidia-alchemi/
7.http://www.dicp.cas.cn/xwdt/mtcf/202410/t20241022_7405757.html
8.https://www.cas.cn/syky/202411/t20241120_5040077.shtml

*9.https://www.sciencedirect.com/scien