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    當固態電池擁有了“AI大腦”

    中國粉體網蘇簡 2025-03-27 15:29:15

    AI正在加速改變人類的科學研究方式,并有望顛覆傳統研發模式。通過充分發揮AI技術的優勢,可以推動科學研究的創新和發展,全固態電池的產業化困境因AI技術的介入而出現轉機。


    從“試錯法”到“AI預測”


    試錯法是基于已知經驗與材料的物理化學特性進行假設,然后通過實驗進行驗證。這種方法通過反復迭代上述過程,最終找到目標材料。然而,傳統研發依賴試錯法篩選電解質材料(如硫化物、氧化物、聚合物),存在耗時費力、效率低下等問題,限制了相關材料的研發進程。


    隨著大數據、云計算和人工智能技術的快速發展,AI預測逐漸成為可能。這些技術為AI提供了強大的數據處理和學習能力,使其能夠處理復雜的數據關系和模式,并給出準確的預測結果。


    AI與傳統材料研究的融合,本質上是人類首次在原子尺度的混沌系統中建立了可解釋的秩序——此前耗費十年篩選的電極材料組合,可能被AI在72小時內完成熱力學穩定性模擬與離子遷移率計算,工藝工程師需要反復調整的燒結溫度曲線,或許經過神經網絡對十萬組歷史數據的提煉,即可推演出全局最優解。


    所以,相比于試錯法,AI預測能夠顯著提高研究效率。它能夠在短時間內處理大量數據,并給出預測結果,從而加速科學研究和技術創新的進程。


    AI預測能夠降低研究成本。通過減少實驗次數和降低試錯成本,AI預測有助于研究者更快地找到最優解,從而節省時間和資源。


    AI預測還能夠為研究者提供智能化的決策支持。通過分析數據并給出預測結果,AI可以幫助研究者更好地理解實驗現象和結果,從而做出更加明智的決策。


    美國QuantumScape的“無陽極”設計就利用了AI模擬鋰金屬在陶瓷電解質表面的沉積形貌,通過AI模擬,QuantumScape能夠預測不同條件下鋰金屬的沉積行為,從而優化電池的設計參數,使電池能量密度突破500Wh/kg。


    美國西北太平洋國家實驗室和阿貢國家實驗室的研究團隊利用AI引導的高通量實驗平臺,成功篩選出了對陽極電解質具有最佳溶解度的二元有機溶劑。


    清華大學張強教授團隊借助AI高通量計算平臺,僅用傳統方法1/300的時間就篩選出25萬種電解質候選材料。


    大咖說“AI”


    中國工程院院士孫逢春指出,過去電池研發中材料配方、正負極以及電解質的選擇,都需要人工進行選配,花費時間非常長。人工智能將在動力電池材料選型、設計、開發方面發揮作用。


    歐陽明高院士表示,全固態電池研發面臨四大核心難題,傳統研發效率已無法滿足需求,必須轉向“文獻AI讀、報告AI寫、模型AI算、優化AI做”的新范式。


    深圳市比亞迪鋰電池有限公司CTO孫華軍表示,在材料設計、材料篩選、電池自動化設計以及工藝制造質量管控、電池管理等方面,AI的應用可以提高設計效率,甚至會有產生新材料、新體系的機會。


    SES AI創始人兼CEO胡啟朝表示,傳統的電池材料開發手段,主要依賴于科學家,往往存在運氣成分。而AI For Science可以通過計算宇宙中所有適合電池材料分子的物理和化學屬性,高效模擬仿真,快速尋找新材、驗證各種材料的組合效果,幫助人類科學家找到最優的新分子材料和材料組合。


    AI+固態電池


    2024年10月,寧德時代投資12億港元的香港研究院正式揭牌,這個研究院的核心方向就是“AI for Science”。2025年2月,寧德時代研發部門負責人表示,公司已經搭建了電池材料智能化設計平臺,擁有超1.8億條分子數據和100萬條晶體數據,還有正極、負極、電解液等專題研發數據庫10余個;另一方面,寧德時代目前擁有的算力,可以在90天內完成材料篩選和閉環驗證。


    2025年2月,蘇州納米城企業—辰瓴光學與艾塔新能源正式簽署0.5Gw AI智能制造工廠合作協議,雙方將打造首條固態電池AI智慧工廠建設,數字化產業升級創新展開深度合作。


    廣汽埃安電池研發部部長李進透露,公司希望通過利用仿真計算和AI深度學習模型,對固態電解質進行創新型的開發,攻克妨礙固態電池產業化應用的穩定性、安全性、加工性和固固界面融合等問題。


    先導智能作為能夠提供固態電池生產整線解決方案的制造商之一,其公司旗下子公司立導科技自研AI檢測算法和經典圖像算法雙引擎,形成智能檢測平臺HySmart。


    道氏技術表示,公司與湖南培森劉杰教授團隊基于相互促進原則,建立戰略合作關系,推動人工智能技術在新能源材料領域(包括但不限于固態電池、碳納米管、鋰電池三元前驅體、石墨負極、硅負極等領域)的應用。子公司廣東圖靈道森技術有限公司的AI業務聚焦新能源材料領域,可實現從研發到生產全流程覆蓋。研發方面,通過AI技術覆蓋材料篩選、合成制備、表征測試等研發全流程,構建了“AI+材料”的協同研發體系,加速技術迭代并推動新材料的大規模應用;生產方面,通過AI算法分析生產數據,優化工藝流程及生產能耗,智能化降本增效。


    小結


    據相關預測,到2030年AI驅動研發將使固態電池商業化進程提前3-5年,而中國有望占據全球60%的市場份額。AI在固態電池研發中發揮著不可或缺的作用,其應用前景廣闊且充滿挑戰。未來,隨著技術的不斷進步和應用的深入拓展,AI+固態電池的組合將有望為行業帶來更多的創新和變革。


    參考來源:

    寧德時代們用AI研發固態電池,燃油車危矣!.壹零社

    AI+固態電池:中國如何領跑新能源革命的智能賽道.中國汽車博覽

    AI賦能全固態電池:十年內場景化應用與量產的可能性分析.碳峰硏究院

    深交所互動易、上證e互動


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