世界动力电池大会热议AI赋能电池新材料研发

世界动力电池大会热议AI赋能电池新材料研发

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https://m.sohu.com/a/816964083_114778/?pvid=000115_3w_a

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http://www.cnautonews.com/lingbujian/2024/08/06/detail_20240806367150.html

在2024世界动力电池大会上，全球顶尖科学家和产业领袖齐聚四川宜宾，共同探讨电池新材料的前沿技术。其中，AI赋能电池新材料研发成为热议焦点。中国科学院院士鄂维南指出，AI的应用能够实现新材料、新工艺的快速设计与验证，大幅缩短研发周期并降低成本。长安汽车副总经理杜长虹也强调了AI在提升电池生产效率和安全性方面的重要作用。

传统电池材料研发面临着巨大挑战。据统计，适用于电池材料的分子数量高达10的11次方，但截至目前仅有1000个分子被研究过。SES AI Corporation创始人兼CEO胡启朝博士指出，传统研发模式下，材料创新进展缓慢，且很难检测到所有生产缺陷。以2024年预计销售的1700万辆电动汽车为例，涉及的电芯数量将达到170亿颗，质量控制数据高达50万亿条。

为应对这些挑战，SES AI全面投入人工智能战略，构建了三大AI平台：

• AI for Science：通过计算宇宙中所有合适电池材料分子的物理和化学属性，高效模拟仿真，快速寻找新材料。目前，SES AI的AI for Science模型在短短两个月内就将锂金属电池的循环寿命提高了20%。

• AI for Manufacturing：将电池设计、生产及运营数据构建数字孪生，基于AI模型实现制造质量跃升。

• AI for Safety：开发锂金属电池AI监测软件，结合15000个不同设计的电芯数据进行预训练，实现几乎百分百的电池事故预警准确率。

当前，AI在电池材料研发领域的应用正加速推进。宁德时代已在香港设立国际研发中心，聚焦AI for Science，挖掘新能源材料、体系和应用方案。SES AI更是率先将AI技术应用于电池材料研发，其开发的锂金属电池已进入车规级A样品和B样品阶段，并成功通过GB 38031-2020安全测试。

然而，AI赋能电池新材料研发仍面临诸多挑战：

• 数据质量不足：化工新材料行业的原始数据往往涉及企业商业机密，不对外开放，导致高质量数据获取困难。

• 跨学科人才短缺：材料AI研发需要材料学与计算机科学的交叉知识，而国内化学系人才普遍缺乏编程能力，企业难以招聘到合适人才。

• 技术尚不成熟：目前还没有特别成熟的模型、结构和算法，需要持续投入时间和成本进行探索。

尽管面临诸多挑战，但AI驱动的科学研究范式已获得诺贝尔化学奖的认可，其长期价值得到肯定。专家预测，未来20年内，AI将能够完成几乎所有化学合成路线的设计与优化，有望颠覆整个化工新材料行业。

正如中国科学院院士欧阳明高所言：“锂电下一个十年的技术竞争核心在于材料，而人工智能正在改变材料的研发范式。”在AI的赋能下，电池新材料的研发效率将大幅提升，为新能源汽车行业带来革命性突破。