AI赋能锂离子电池研发，性能突破加速新能源革命

AI赋能锂离子电池研发，性能突破加速新能源革命

随着AI技术的飞速发展，锂离子电池的性能正在迎来前所未有的飞跃。通过AI for Science时代的电池平台化智能研发，锂离子电池在多个关键环节实现了突破，包括文献调研、实验设计、合成制备、表征测试和分析优化。这种全新的研发模式不仅大幅缩短了研发周期，还显著提升了电池的能量密度、循环寿命和整体性能。未来，AI技术将继续推动锂离子电池技术的进步，为新能源发电系统带来更多的可能性。

AI技术在电池研发中的应用已经从理论研究走向实际应用，展现出强大的赋能潜力。韩国电池供应商LG新能源开发的AI系统可以在一天之内设计出符合客户要求的电芯，无论设计人员的熟练程度如何，都能以一致的水平和速度完成电池设计。中国宁德时代也在积极探索AI技术的应用，其董事长曾毓群表示，公司设立的香港研发中心将主要聚焦于AI for Science，致力于挖掘新能源材料、体系和应用方案的AI潜力。

微软量子计算团队与美国能源部下属实验室合作，开发了Azure Quantum Elements（AQE）平台，将高性能计算和人工智能及最终的量子计算结合在一起，专为化学和材料科学发现而定制。研究人员通过向AQE询问锂用量较少的电池材料，平台快速推荐出3200万种不同的潜在材料，并最终锁定了一种名为N2116的候选材料，用于制造更安全的固态电池。这一过程仅耗时80个小时，而传统方法则需要超过20年的时间。

谷歌DeepMind也在Nature期刊上发表文章，宣布发现220万种理论上稳定的新晶体材料，这些材料有望应用于能源、通讯和传感等领域。此外，AI技术驱动的动力电池厂商Chemix完成了2000万美元的A轮融资，计划继续专注于为电动汽车制造商设计和优化新型电池的开发与制造。

AI技术不仅加速了电池研发的进程，还在性能优化方面展现出显著优势。在液流电池领域，研究团队通过将计算机模拟与数据驱动的AI技术相结合，建立了具备高度可解释性的多物理场驱动模型。机器学习模型在电压效率、库仑效率和容量预测方面表现优异，特别是梯度提升模型（gradient boosting, GB）在预测准确性上优于其他模型。

通过SHAP分析识别关键影响因素，并结合电化学反应机理进行解释，为液流电池性能优化提供了科学依据。此外，研究团队还开发了一个专门针对液流电池领域的大语言模型FlowBD，通过精细的提示工程和文本分析流程，有效提升了信息处理效率和准确性。

AI技术在电池领域的应用前景令人充满期待。中国科学院院士、清华大学教授欧阳明高指出，AI for Science在解决电池研发难题、加快新能源材料开发效率方面具有巨大潜力。大语言模型和AI for Science相结合，可以大幅提升新能源材料的创新效率，加速固态电解质材料等新一代新能源材料的创新。

在电池材料研发方面，AI实现了全过程的自动材料设计，包括自动化实验、表征、仿真和制备，显著提高了高难度新型电池的研发效率。在设计层面，AI推动了从试错法设计到基于仿真的设计，再到自动化设计的发展。在工艺方面，AI实现了全链条工艺的仿真，通过数字孪生技术优化工艺参数。在电池应用过程中，AI大模型和数字孪生方法能够进行安全预警和寿命估计，提高快速充电全生命周期的安全性。

固态电池作为下一代电池技术的重要方向，其研发难度极高。AI技术有望成为固态电池产业化的“加速器”，帮助解决电解质、复合负极、复合正极等技术难题。欧阳明高院士表示，理想的高比能量全固态电池距离大规模产业化还有一定时间，但AI技术的应用将加速这一进程。

新能源汽车将经历电动化、智能化和低碳化三个阶段。电动化的趋势还将继续延续，再加上自动驾驶、车网互动，未来这种电动车能够成为储能装置，充电几乎不花钱，甚至还能挣钱。大概到2035年，随着三个阶段都完成，将基本实现对燃油车的完全替代。

全固态电池的另一个更大的战略意义在于防止中国动力电池在下一轮国际竞争中被颠覆的风险。现在新能源动力电池这个体系，是由我们主导和引领的，要保持住这种优势，防止被超越。

AI技术正在为锂离子电池领域带来革命性的变化。从材料筛选到设计优化，从性能预测到全生命周期管理，AI的应用正在不断拓展和深化。随着AI技术的不断发展和成熟，我们有理由相信，锂离子电池的性能将迎来更大的飞跃，为新能源产业的发展注入新的动力。