AI助力研发 全固态电池能否提前量产？

　　从2024年年初ChatGPT掀起热潮，到今年以来DeepSeek一直位于话题中心，当算法开始转动方向盘，当大数据重塑生产线，一场静默的变革正在汽车产业深处奔涌。从设计图纸上的AI辅助建模，到车间里机器人手臂的毫米级焊接；从供应链网络的智能调度，到用户手机上实时跳动的电池健康度——人工智能正在成为重构汽车产业链的新动能。就让我们一起解码AI如何让传统的汽车产业链、供应链长出“智慧大脑”，见证行业如何面对AI赋能带来的新机遇与新挑战。

　　1年前，ChatGPT强势来袭。它的横空出世，让很多人意识到人工智能大模型的无限潜能。但这显然不是AI掀起的最高浪潮——前不久，DeepSeek“火”了起来，以其高度智能化、多模态处理能力、高效性与可扩展性、持续学习与进化以及安全性与低成本等特点，展现出广阔的应用前景。

　　人们常说，强强联合会碰撞出绚烂的火花。AI拥有强大的计算与推理能力，固态电池是当前汽车产业链上最难攻克的技术挑战之一。AI用于固态电池研发，能迸发出怎样的“火花”呢？

　　2月15～16日，第二届中国全固态电池创新发展高峰论坛在北京召开。本届论坛设置“人工智能赋能全固态电池研发平台升级”主题，引起业界的极大兴趣。

　　认识AI对固态电池研发的意义 

　　既然要探讨的话题与人工智能相关，记者首先便向DeepSeek抛出这个问题：AI对固态电池的研发有什么帮助？经过10多秒的“思考”，DeepSeek给出推理过程和回答，全面分析了AI在固态电池研发中的帮助与局限。

　　据了解，人工智能在固态电池研发中扮演着重要角色，通过数据驱动的方法加速材料发现、优化设计、降低成本并提升性能。其中，材料是固态电池研发的关键。在DeepSeek看来，AI可以帮助快速筛选固态电解质，通过机器学习模型分析材料数据库，预测具有高离子电导率、化学稳定性和机械强度的候选材料，用以替代传统试错法。例如，谷歌DeepMind的GNoME模型预测出数百万种新材料，包括潜在的固态电解质。

　　界面问题是阻碍固态电池研发的另一道难关。DeepSeek认为，固态电池中电极与电解质的界面易形成高阻抗层，AI可模拟不同材料组合的界面反应，预测稳定性问题并提出改性方案（如添加缓冲层）。

　　在性能优化与模拟方面，DeepSeek提出了多尺度仿真的作用，AI结合分子动力学（MD）和密度泛函理论（DFT），可加速离子迁移、界面反应的模拟，优化电极/电解质结构。据悉，美国麻省理工学院（MIT）的团队利用AI模拟出锂枝晶生长机制并提出抑制策略。

　　在电池寿命预测方面，基于历史循环数据训练AI模型，能够预测固态电池在不同工况下的老化规律，指导设计更耐久的电池。在制造工艺优化方面，AI可以帮助工艺参数调优，优化固态电解质薄膜的沉积条件（如温度、压力），提升均匀性和良率。例如，丰田等公司就尝试用AI控制硫化物固态电解质的烧结过程。

　　在缺陷检测方面，计算机视觉结合AI，可以实时分析生产中的电极涂层或电解质层缺陷（如裂纹、孔隙），减少废品率。在加速测试与验证方面，AI能够实现虚拟试验替代，AI构建的代理模型可减少物理试验次数，例如预测新材料在极端温度下的性能，美国国家实验室通过AI将电池测试周期缩短70%。

　　在数据驱动配方改进上，整合试验数据与AI分析，研发人员可以快速迭代正极复合材料（如高镍三元材料）的配方比例。在成本控制与资源利用方面，AI能够预测关键原材料（如锂、硫）的价格波动，优化采购策略，降低固态电池量产成本；帮助寻找低钴/无钴正极材料或廉价固态电解质（如氧化物替代硫化物），减少对稀有金属的依赖。

　　同时，AI还可助力行业和企业实现知识管理与协同创新。文献挖掘是AI的一项重要功能，NLP技术能自动提取科研论文中的材料合成方法、性能数据，构建知识图谱供研究者参考。AI也可以帮助实现跨团队合作，AI平台整合全球实验室数据，促进学术界与产业界共享成果，避免重复研究。

　　DeepSeek也谈到了困难与挑战。数据质量与稀缺性是一个难题，需建立标准化固态电池数据库。多物理场耦合建模也是难点，AI需更高效整合电化学-机械-热力学耦合问题。此外，产研双方需要携手推动AI从实验室走向量产应用。

　　创新平台将构建垂直大模型 

　　在本届论坛上，中国科学院院士、中国全固态电池产学研协同创新平台（以下简称“创新平台”）理事长欧阳明高也提及DeepSeek。他说：“我们既要看到DeepSeek在电池知识问答和电池文本挖掘任务上均表现优异，在电池设计任务上具备初步的总结能力，又要认识到它尚欠缺科学分析能力，仍需垂直领域大模型解决问题。”

　　文献在科研中具有重要作用，前辈或同行的研究成果对于科研人员的后续工作具有重大参考价值。记者通过DeepSeek查询发现，2020年全球发表固态电池论文约800~1200篇，2023年预计超过2000篇。2020年以前的文献累计约12000~19000篇。DeepSeek对文献类型进行了归纳，电解质材料占比约40%，界面工程占比约25%，制造工艺占比约20%，系统设计与模拟占比约15%。它还进一步细分了各个国家发表的论文比例。

　　文献之外，专利也不容小觑。中科院物理所研究员李泓提供的数据显示，2020～2024年，全球固态电池专利超过15000项，中国的专利数量为7689项。专利和文献组成了固态电池浩如烟海的知识宝库，如果科研人员仔细阅读每篇文献，估计短时间内难以消化吸收。

　　AI在帮助科研人员阅读文献方面显现出巨大的威力。欧阳明高说，创新平台构建的大模型平台将实现文献用AI阅读，报告用AI写作，模型用AI计算，固态电池的设计也用AI进行优化。

　　传统研究采用试错法，大量的科技人员在实验室中埋头苦干，一个一个进行样本试验，剔除错误，寻找正确答案。仿真技术出现之后，试错的次数有所降低。AI时代，科研从仿真方法逐步过渡为智能化全自动研发新模式，通过智能化方法实现固态电池设计全流程自动化，实现多变量高维空间快速寻优，加速设计迭代。

　　据介绍，创新平台将构建基于人工智能的能源材料研发平台，一是基于大语言模型建立智能化的大型材料数据库；二是基于材料文献数据库与大语言模型开发能源材料垂直领域大语言模型；三是垂直领域大语言模型接入专家智能体，获得专业计算能力。

　　物理理解与高质量数据是前提 

　　去年以来，多家企业公布了固态电池量产时间表。彼时，ChatGPT已有知名度，DeepSeek还默默无闻。有企业研发人员坦承，他们也曾想借助ChatGPT进行固态电池研发，但这需要大算力，非常耗费资源，一般的企业承担不起，最终放弃了这方面的打算。如今，DeepSeek向国内及全球用户开源，不仅方便普通用户，更是研发人员的帮手。国内AI不仅有DeepSeek，还有豆包、纳米搜索、Kimi、文心一言等，这些产品组成了人工智能集群。有了诸多AI大模型的帮助，固态电池能否提前量产？

　　苏州易来科得科技有限公司首席执行官陈新虹表示，他们已着手进行这方面的工作，开发电池研发软件工具链，依靠4个核心独立软件搭建平台，包括电池虚拟建模软件ELectroderMOD、电池设计与工艺优化软件ELectroderSIM及ELectroderBDA。其中，BDA是重点，能够提供准确的电池物料衡算，跨尺度几何建模，电池内部的多场耦合微分方程和数值求解器，可靠的电池材料参数库。“要把超过100个设计参数与性能优化目标放进去，型号设计过程将从数月缩短到数小时，研发提速100倍。”陈新虹介绍说。

　　中国科学院院士、北京大学教授鄂维南提出，要设计出具有特定性功能的分子，最初靠直觉、靠经验；现在用计算、量子化学的办法，进行高通量的筛选，然后进行自动化的试验；通过机器学习，借助大模型、大数据、多模态等办法获得想要的结果。

　　宁德时代在固态电池研发领域处于第一阵营，投入了巨额资金。宁德时代新能源科技股份有限公司研发总裁欧阳楚英表示，宁德时代在七八年前就用AI解决问题了。他认为，仅有AI还不够，应该用AI+物理的手段解决固态电池研发问题。运用这个方法，宁德时代已搭建起材料智能平台。这个过程也是一步步摸索的，从算法中心到算力中心，目前宁德时代已构建基础数据库、专题数据库与试验反馈数据库。

　　本届论坛上，还有多位专家提及运用AI辅助固态电池研发。不过，记者注意到，他们的演讲都没有提及取得了哪些成果。北京大学深圳研究生院新材料学院副院长、副教授郑家新的发言解开了记者的疑团。

　　郑家新表示，AI发挥作用主要是三个方面，算法、算力和数据，高质量的数据才能让算法和算力发挥极大的效用。然而，各个企业都在致力于开发固态电池，对数据高度保密，不可能对外公开，没有高质量的数据，AI发挥的作用将打折扣。他强调，对固态电池的物理理解才是关键。有了清晰的物理理解，才能在试验中获得高质量的数据，然后把它们用于AI训练。“固态电池失效的机理是什么，我们还没有完全搞清楚。没有弄明白底层逻辑，就不可能形成高质量的数据。而要使AI赋能固态电池研究，首先要有高质量的数据用于AI训练。”郑家新说。