本文亮點(diǎn)：針對文獻(xiàn)調(diào)研、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、合成制備、表征測試、分析優(yōu)化這五個(gè)電池研發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，論證當(dāng)下各研發(fā)環(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)以及AI for Science帶來的全新機(jī)會。通過AI for Science 形成電池平臺化智能研發(fā)，實(shí)現(xiàn)“軟硬一體、干濕閉環(huán)”新的研發(fā)范式，打造電池全生命周期的智慧大裝置和超級實(shí)驗(yàn)室，全面賦能電池工業(yè)產(chǎn)業(yè)升級。

摘 要 在AI for Science時(shí)代，電池設(shè)計(jì)自動化智能研發(fā)(battery design automation，BDA)平臺通過整合先進(jìn)的人工智能技術(shù)，為電池研發(fā)領(lǐng)域帶來了革命性進(jìn)展。BDA平臺覆蓋了文獻(xiàn)調(diào)研、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、合成制備、表征測試和分析優(yōu)化這五個(gè)電池研發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、多尺度建模、預(yù)訓(xùn)練模型等先進(jìn)算法，結(jié)合軟件工程開發(fā)用戶交互友好的工具，加速從理論設(shè)計(jì)到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的整個(gè)電池研發(fā)周期。通過自動化的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、合成制備、表征測試和性能優(yōu)化，BDA平臺不僅提升了研發(fā)效率，還提高了電池設(shè)計(jì)的精確度和可靠性，推動了電池技術(shù)向更高能量密度、更長循環(huán)壽命和更低成本的方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞 AI for Science；電池；智能研發(fā)；機(jī)器學(xué)習(xí)；BDA；多尺度

過去十年中，新能源行業(yè)實(shí)現(xiàn)了顯著發(fā)展，尤其是以鋰離子電池為代表的電化學(xué)儲能技術(shù)，在消費(fèi)電子、儲能以及電車等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。中國也憑借著市場需求、原料成本控制等方面的優(yōu)勢，迅速崛起成為全球最大、最先進(jìn)的電池生產(chǎn)制造基地。

然而，近兩年來，電池行業(yè)經(jīng)歷了一些變化：一方面，競爭加劇和低端產(chǎn)能過剩導(dǎo)致了原材料、工藝和品質(zhì)的同質(zhì)化；另一方面，行業(yè)終端場景的多元化帶來了新的挑戰(zhàn)，如動力電池領(lǐng)域?qū)斐浜透呃m(xù)航里程的需求，儲能領(lǐng)域?qū)ΩL循環(huán)壽命的要求等。

產(chǎn)品競爭和場景多元化推動了電池材料、化學(xué)體系、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、合成制備工藝的創(chuàng)新。然而，當(dāng)前電池研發(fā)仍主要依賴于傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，即通過大量實(shí)驗(yàn)優(yōu)化配方和工藝參數(shù)，這導(dǎo)致了研發(fā)周期的延長和成本的增加。計(jì)算模擬方法盡管已被應(yīng)用于電池研發(fā)，但在處理大規(guī)模體系和精確預(yù)測電池性能方面仍存在“算不大，算不準(zhǔn)”的局限性。

傳統(tǒng)研究方法的局限性已成為電池研發(fā)創(chuàng)新的主要障礙。然而，AI for Science(AI4S)范式的發(fā)展為克服這些挑戰(zhàn)提供了新的途徑。AI4S利用前沿的人工智能技術(shù)，深入進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和預(yù)測建模，從而實(shí)現(xiàn)電池設(shè)計(jì)的理性化?；贏I4S范式的平臺化研發(fā)，不僅加速了新材料的發(fā)現(xiàn)和電池設(shè)計(jì)迭代，還提高了計(jì)算模擬的準(zhǔn)確性和效率，逐漸成為推動電池研發(fā)創(chuàng)新的重要趨勢。

AI4S范式的平臺化智能研發(fā)遵循“四梁N柱”的設(shè)計(jì)理念。“四梁”代表構(gòu)成AI4S科研基礎(chǔ)設(shè)施的核心要素，包括基于基本原理與數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法模型和軟件系統(tǒng)，高效率且高精度的實(shí)驗(yàn)表征系統(tǒng)，作為文獻(xiàn)替代的數(shù)據(jù)庫與知識庫，以及高度整合的計(jì)算平臺，這些要素構(gòu)成了科研活動的基礎(chǔ)架構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，針對不同領(lǐng)域的需求構(gòu)建工業(yè)應(yīng)用軟件，即“N柱”，支撐平臺的多樣化應(yīng)用。如圖1所示。

“四梁N柱”設(shè)計(jì)理念最早應(yīng)用于半導(dǎo)體領(lǐng)域，摩爾定律推動了該領(lǐng)域算法模型、實(shí)驗(yàn)測試手段和計(jì)算算力的快速發(fā)展，最終形成了面向行業(yè)的電子設(shè)計(jì)自動化(electronic design automation，EDA)工業(yè)軟件。類似地，在電池研發(fā)領(lǐng)域，隨著精細(xì)化分工、AI多尺度物理建模和預(yù)訓(xùn)練模型等新方法的引入，行業(yè)的生產(chǎn)方式和工具逐步向智能化演進(jìn)。電池設(shè)計(jì)自動化智能研發(fā)(BDA)平臺通過結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動和原理驅(qū)動兩大算法體系，并依托多尺度模擬、預(yù)訓(xùn)練模型算法的突破以及軟件工程化的實(shí)踐，顯著加速并精確化了電池設(shè)計(jì)和研發(fā)過程，從而持續(xù)提升電池研發(fā)的創(chuàng)新效能。

本文將介紹BDA電池平臺化智能研發(fā)涵蓋電池研發(fā)階段從文獻(xiàn)調(diào)研到實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、合成制備、表征測試，再到分析優(yōu)化的全流程。從當(dāng)前各個(gè)研發(fā)階段的瓶頸出發(fā)，舉例說明AI技術(shù)方法以及當(dāng)下發(fā)展的平臺化產(chǎn)品工具如何突破瓶頸并提高研發(fā)效率，加速從實(shí)驗(yàn)室研發(fā)到實(shí)際生產(chǎn)的落地。

1 AI4S時(shí)代下的BDA平臺加速各環(huán)節(jié)電池研發(fā)

1.1 電池研發(fā)的五個(gè)關(guān)鍵階段

電池研發(fā)是一項(xiàng)復(fù)雜且系統(tǒng)化的工程，通常劃分為五個(gè)關(guān)鍵階段：文獻(xiàn)調(diào)研(read)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(design)、合成制備(make)、表征測試(test)、分析優(yōu)化(analysis)，這些階段共同構(gòu)成了電池研發(fā)的完整流程(圖2)。

（1）文獻(xiàn)調(diào)研是研發(fā)工作的基礎(chǔ)，涵蓋廣泛的學(xué)術(shù)論文、專利、技術(shù)和行業(yè)分析報(bào)告的閱讀，旨在掌握電池研發(fā)技術(shù)的最新進(jìn)展和創(chuàng)新趨勢。通過這一過程，研發(fā)人員能夠確定研究課題的切入點(diǎn)，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、合成制備、表征測試和分析優(yōu)化環(huán)節(jié)奠定理論基礎(chǔ)。

（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)階段，研發(fā)人員基于文獻(xiàn)調(diào)研結(jié)果，結(jié)合研究目標(biāo)及實(shí)驗(yàn)可行性、成本效益和安全性，規(guī)劃實(shí)驗(yàn)方案，包括電極材料、電解液配方和電池結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)的選擇，確定實(shí)驗(yàn)的技術(shù)路線。

（3）合成制備階段將設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的電池材料和電池組裝，包括批量合成制備的操作和控制。在此階段，精確控制反應(yīng)條件(如溫度、壓力、時(shí)間等)對于確保材料性能和電池質(zhì)量至關(guān)重要，保障了材料的一致性和可重復(fù)性。

（4）表征測試階段對制備的電池進(jìn)行詳細(xì)的結(jié)構(gòu)表征和性能測試，以了解材料在微尺度下的形態(tài)、結(jié)構(gòu)以及電池的電化學(xué)性能和熱穩(wěn)定。這些測試結(jié)果為電池性能的進(jìn)一步優(yōu)化提供了重要指導(dǎo)。

（5）分析優(yōu)化是電池研發(fā)的最后階段。研發(fā)人員通過深入分析測試數(shù)據(jù)，識別電池性能瓶頸，并探索優(yōu)化方向，以提高電池的能量密度、循環(huán)穩(wěn)定性、安全性和成本效益，滿足研發(fā)目標(biāo)和終端場景的應(yīng)用需求。

1.2 BDA平臺助力電池研發(fā)“設(shè)計(jì)理性化”“開發(fā)平臺化”“制造智能化”

在AI4S新興科研范式的驅(qū)動下，電池研發(fā)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了顯著的能力提升。這包括深入探究基本物理原理，高效生成和處理實(shí)驗(yàn)儀器中的復(fù)雜數(shù)據(jù)，深入理解并有效利用文獻(xiàn)和專利等知識型文本，以及快速發(fā)展新型計(jì)算軟硬件設(shè)施。BDA平臺作為AI4S范式指導(dǎo)下電池領(lǐng)域的平臺化智能研發(fā)實(shí)例，利用人工智能等前沿技術(shù)，致力于解決電池研發(fā)過程中的關(guān)鍵問題。平臺集成了領(lǐng)域內(nèi)先進(jìn)的算法模型，從微觀層面的材料性質(zhì)出發(fā)，預(yù)測介觀層面材料顆粒的物理化學(xué)性質(zhì)，并模擬宏觀層面的電極與電芯性能。通過對加工工藝進(jìn)行建模，模擬工藝對電池性能的影響，顯著縮短了從創(chuàng)新到量產(chǎn)的時(shí)間[14]。通過將行業(yè)知識、先進(jìn)算法和軟件工程等多方面能力充分結(jié)合，平臺化研發(fā)不僅推動了電池領(lǐng)域“設(shè)計(jì)理性化”“開發(fā)平臺化”和“制造智能化”，而且有效支持電池技術(shù)的快速發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級。

下面將具體介紹AI4S時(shí)代下BDA平臺如何在算法以及產(chǎn)品工具等方面，為電池研發(fā)的五個(gè)關(guān)鍵階段提供支持。

2 AI4S時(shí)代下的電池知識“大腦”構(gòu)建

2.1 電池文獻(xiàn)信息量巨大，高效收集和獲取信息是瓶頸

在電池研發(fā)中，科學(xué)文獻(xiàn)的閱讀和分析是一個(gè)重要卻又非常耗時(shí)的環(huán)節(jié)。研發(fā)人員需要投入大量時(shí)間來梳理和分析文獻(xiàn)資料，獲取研究所需的數(shù)據(jù)和信息。例如，在電解液配方研究中，需要搜集并分析文獻(xiàn)中提及的有效配方和添加劑的物理化學(xué)性質(zhì)。文獻(xiàn)調(diào)研環(huán)節(jié)至關(guān)重要，然而在實(shí)際研發(fā)中卻占用了研究者相當(dāng)一部分的工作時(shí)間。據(jù)估計(jì)，電池研發(fā)人員大約會將23%的工作時(shí)間和精力投入到文獻(xiàn)調(diào)研中。

電池領(lǐng)域已發(fā)表的文獻(xiàn)和專利數(shù)量龐大。根據(jù)谷歌學(xué)術(shù)、Web of Science以及其他主流公開文獻(xiàn)專利數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)，全球范圍內(nèi)已發(fā)表的與電池相關(guān)的科學(xué)文獻(xiàn)已經(jīng)超過400萬篇，專利數(shù)量也已突破30萬件。從日發(fā)表量來看，全球每日新增的電池領(lǐng)域科學(xué)文獻(xiàn)和專利成果超過100篇。面對如此龐大的信息量，研發(fā)人員在篩選出高質(zhì)量且具有研究價(jià)值的資料時(shí)，不可避免地需要投入大量的時(shí)間和精力?？梢?，實(shí)現(xiàn)高效的文獻(xiàn)追蹤和調(diào)研，是當(dāng)下電池研發(fā)領(lǐng)域面臨的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)的科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，如SciFinder 和Reaxys ，雖然提供了信息檢索的入口，但它們主要限于基礎(chǔ)的檢索功能，缺乏深入的信息提取和知識理解能力。研發(fā)人員使用這些數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索后，仍需進(jìn)一步分析以獲得實(shí)質(zhì)性的信息和數(shù)據(jù)。近年來，大語言模型如ChatGPT的出現(xiàn)，開始改變傳統(tǒng)的文本信息提取方式，能夠直接從文本中提取內(nèi)容獲得答案。然而，科學(xué)文獻(xiàn)中的多模態(tài)內(nèi)容，如表格、圖表、分子結(jié)構(gòu)、化學(xué)反應(yīng)等，即便是這些先進(jìn)的大語言模型，也面臨著理解上的挑戰(zhàn)。

2.2 多模態(tài)模型發(fā)展助力科學(xué)文獻(xiàn)解析

多模態(tài)模型的發(fā)展為科學(xué)文獻(xiàn)解析帶來了革命性的突破。AI技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了處理分析海量數(shù)據(jù)的效率，還實(shí)現(xiàn)了對科學(xué)文獻(xiàn)中關(guān)鍵信息的自動化識別和提取，顯著加快了科學(xué)調(diào)研的進(jìn)程。在這一領(lǐng)域中，國內(nèi)深勢科技自主研發(fā)的多模態(tài)科學(xué)文獻(xiàn)模型——Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer(簡稱Uni-SMART)給出了可行性思路和示范。

Uni-SMART模型在信息提取、復(fù)雜元素識別、科學(xué)文獻(xiàn)理解和分析以及多模態(tài)元素的理解和推理這些任務(wù)上展示出有效的表現(xiàn)，這是因?yàn)槟Ｐ褪褂昧藦V泛的科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)源，包括專利、科學(xué)出版物、新聞文章、市場報(bào)告等，并采用了主動學(xué)習(xí)的方法來不斷增強(qiáng)模型的能力。模型主動學(xué)習(xí)過程可以分為五個(gè)階段：多模態(tài)學(xué)習(xí)、大模型有監(jiān)督微調(diào)、用戶反饋、專家標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強(qiáng)。在多模態(tài)學(xué)習(xí)階段，Uni-SMART模型通過少量科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練以識別信息，并進(jìn)行序列化輸出。隨后，大模型有監(jiān)督微調(diào)利用序列化輸出增強(qiáng)理解多模態(tài)信息的能力。在用戶反饋階段，正反饋樣本直接用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)，而負(fù)反饋樣本經(jīng)專家細(xì)致標(biāo)注后，分析錯(cuò)誤類型并優(yōu)化模型。最后，數(shù)據(jù)增強(qiáng)環(huán)節(jié)將專家標(biāo)注和正反饋樣本納入訓(xùn)練集，不斷迭代優(yōu)化Uni-SMART模型性能(圖3)。

模型開發(fā)者借助SciAssess科學(xué)文獻(xiàn)理解評估方法對Uni-SMART和其他主流的通用大語言模型進(jìn)行橫向?qū)Ρ?表1)，可以發(fā)現(xiàn)Uni-SMART在電池研發(fā)人員關(guān)注的表格、圖表、分子結(jié)構(gòu)、反應(yīng)式等任務(wù)中，都表現(xiàn)出了優(yōu)于其他模型的效果。

表1   Uni-SMART模型在電池場景中不同任務(wù)下的預(yù)測效果

Uni-SMART模型的相關(guān)研究論文目前已被Hugging Face官方的Daily Papers收錄，并獲得機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜褹hsen Khaliq的推薦。業(yè)界的認(rèn)可證明了Uni-SMART這一類多模態(tài)模型在科學(xué)文獻(xiàn)解析領(lǐng)域的創(chuàng)新性和實(shí)用性，也證實(shí)了結(jié)合科學(xué)文獻(xiàn)多模態(tài)元素和大語言模型的能力，在處理如涉及性質(zhì)、分子結(jié)構(gòu)和反應(yīng)信息等復(fù)雜科學(xué)問題上有顯著的突破和效果。

在實(shí)際研發(fā)中，除了注重文獻(xiàn)信息解析和提取的準(zhǔn)確性之外，同時(shí)處理多篇文獻(xiàn)的能力也同樣重要。多模態(tài)模型的開發(fā)者們在評估模型預(yù)測準(zhǔn)確性的同時(shí)，也對其批量處理文獻(xiàn)的能力進(jìn)行了測試。例如，Dagdelen等在研究中利用自主研發(fā)的多模態(tài)模型對30篇固態(tài)摻雜相關(guān)文獻(xiàn)中宿主材料和摻雜劑關(guān)系進(jìn)行識別，結(jié)果準(zhǔn)確度達(dá)到80%以上，對65篇材料文獻(xiàn)進(jìn)行公式、應(yīng)用、結(jié)構(gòu)等信息的提取，準(zhǔn)確度同樣也達(dá)到了80%。批量的文獻(xiàn)處理能力和高精度預(yù)測能力結(jié)合，讓多模態(tài)科學(xué)文獻(xiàn)模型的適用性和效率向著實(shí)際研發(fā)應(yīng)用更進(jìn)一步。

2.3 電池研發(fā)文獻(xiàn)解析工具，助力快速洞察行業(yè)動態(tài)，提升研發(fā)效率

算法快速突破的同時(shí)，基于文獻(xiàn)解析算法的文獻(xiàn)分析工具也在不斷發(fā)展，如ChatPDF、Claude、GPT-4、Uni-Finder等。這些工具不僅具備傳統(tǒng)專業(yè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的多模態(tài)檢索功能，還能通過自然語言交互實(shí)現(xiàn)信息提取的自動化。例如，構(gòu)建電池文獻(xiàn)知識庫，實(shí)時(shí)獲取最新文獻(xiàn)進(jìn)展，從知識庫中匯總并提取電極材料、電解液配方、電芯的性質(zhì)以及制備工藝參數(shù)數(shù)據(jù)，輸出文獻(xiàn)調(diào)研報(bào)告，從而實(shí)現(xiàn)電池研發(fā)效率的提升。

Uni-Finder是國內(nèi)開發(fā)的一款文獻(xiàn)解析工具，它以科學(xué)多模態(tài)大模型Uni-SMART為算法底座，旨在對科學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行全面和精確的分析。該工具針對電池科學(xué)文獻(xiàn)調(diào)研場景提供解決方案，包括但不限于分子/材料結(jié)構(gòu)圖識別、多模態(tài)信息的綜合理解、反應(yīng)式提取、電池配方或設(shè)計(jì)參數(shù)的識別、性質(zhì)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析圖識別等。

AI4S文獻(xiàn)解析工具依托多模態(tài)模型卓越的解析能力和平臺用戶友好的交互設(shè)計(jì)，創(chuàng)新性突破傳統(tǒng)文獻(xiàn)調(diào)研方式，讓文獻(xiàn)調(diào)研變得更加高效，從而釋放了電池研發(fā)人員在文獻(xiàn)調(diào)研階段的生產(chǎn)力，快速構(gòu)建起電池知識的綜合體系，有效促進(jìn)了電池科學(xué)的深入研究與發(fā)展。

3 AI4S時(shí)代下的電池設(shè)計(jì)

電池設(shè)計(jì)需求跟市場需求目標(biāo)緊密相連，不同應(yīng)用場景對電池性能的要求存在差異。例如，在電動汽車領(lǐng)域，車企和消費(fèi)者希望電池具有高能量密度和快速充電能力；而在移動設(shè)備領(lǐng)域，則更傾向于采用小型化、輕薄化且具有長壽命的電池。這種多樣化的需求則要求每種電池在材料選擇、設(shè)計(jì)優(yōu)化和制造工藝上都具有特定性，這增加了電池研發(fā)的復(fù)雜性，并延長了產(chǎn)品從實(shí)驗(yàn)室到市場的轉(zhuǎn)化周期。

當(dāng)前電池設(shè)計(jì)研發(fā)面臨諸多挑戰(zhàn)，包括研發(fā)周期延長、成本增加以及創(chuàng)新難度加大。傳統(tǒng)電池研發(fā)方法依賴于實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)，從新材料開發(fā)、化學(xué)體系整合、電芯樣品設(shè)計(jì)制造測試到大規(guī)模量產(chǎn)整個(gè)過程，傳統(tǒng)方法不僅需要數(shù)十年的研發(fā)耗時(shí)，還需要巨額的資金投入。盡管“傳統(tǒng)計(jì)算模擬”方法在電池研發(fā)中起到了輔助作用，但其在計(jì)算效率和精度之間的平衡仍是技術(shù)瓶頸，限制了模擬電池工作真實(shí)場景和反映電池工作真實(shí)問題的能力。因此，電池設(shè)計(jì)研發(fā)需要新的技術(shù)方法，以解決研發(fā)周期長、成本高和創(chuàng)新難度大等問題，同時(shí)提高計(jì)算模擬的效率和精度，促進(jìn)電池技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

3.1 AI4S驅(qū)動的多尺度算法和預(yù)訓(xùn)練模型為電池設(shè)計(jì)研發(fā)帶來新的突破

AI4S的快速發(fā)展為解決電池設(shè)計(jì)研發(fā)中的關(guān)鍵問題提供了新的機(jī)遇和解決方案。AI技術(shù)在電池設(shè)計(jì)研發(fā)中的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：多尺度模擬算法及預(yù)訓(xùn)練模型。多尺度模擬算法能夠模擬電池材料的微觀結(jié)構(gòu)和宏觀性能，而預(yù)訓(xùn)練大模型通過學(xué)習(xí)大量的電池材料數(shù)據(jù)來預(yù)測新材料的性能。

目前領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)發(fā)展出多種開源的多尺度模擬算法，其中Deep Potential系列方法因其廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展而備受關(guān)注。這一系列方法包括原子尺度的DeePKS方法、分子動力學(xué)尺度的DeePMD方法，以及粗?；肿觿恿W(xué)尺度的DeePCG方法[圖4(a)]。這些多尺度模擬算法在保持較高計(jì)算精度的同時(shí)，減少了計(jì)算資源的限制，更高效地模擬電池的實(shí)際表現(xiàn)。

DeePKS方法利用第一性原理獲得量子力學(xué)精度的電池材料晶格參數(shù)、結(jié)構(gòu)、電子性質(zhì)等信息；DeePMD方法在保持量子力學(xué)精度的同時(shí)，通過模擬數(shù)億原子級別的分子動力學(xué)，理解電池充放電過程中的離子遷移、電子輸運(yùn)以及材料相變等現(xiàn)象；DeePCG方法在粗?；肿觿恿W(xué)尺度上也發(fā)揮著類似的作用，為電池材料的設(shè)計(jì)提供更精確的理論指導(dǎo)。

Deep Potential系列方法在電池領(lǐng)域已經(jīng)積累了非常多的應(yīng)用案例[圖4(b)～(d)]，如通過構(gòu)建經(jīng)典LiCoO2正極材料的DP勢函數(shù)，結(jié)合DeePMD模擬和增強(qiáng)采樣技術(shù)，研究了高度去鋰的LixCoO2正極材料中過渡金屬遷移和氧二聚體形成的動力學(xué)關(guān)聯(lián)，從而揭示摻雜離子對上述過程的影響；利用DeePMD探索鋰離子在無定形的固態(tài)電解質(zhì)膜(SEI)各組分(LiF、Li2CO3以及二者1∶1混合)中的擴(kuò)散機(jī)理，解決了傳統(tǒng)第一性分子動力學(xué)模擬受限于空間與時(shí)間尺度的限制而無法精確捕捉室溫下鋰離子的局域環(huán)境及擴(kuò)散機(jī)理的難題，對實(shí)驗(yàn)上SEI膜的設(shè)計(jì)提出理性指導(dǎo)；通過訓(xùn)練覆蓋整個(gè)成分空間的高精度Li-Si勢函數(shù)模型，利用勢函數(shù)模型進(jìn)行DeePMD和GCMC模擬，復(fù)現(xiàn)了Si基負(fù)極的鋰化/脫鋰過程諸多實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象，如晶體與非晶體之間的電壓平臺差、c-Li15-δSi4到a-Li15-δSi4的相變引起的電壓滯后等，揭示了鋰化和脫鋰反應(yīng)路徑的差異及原子尺度機(jī)理，為硅負(fù)極的電化學(xué)性能和相變反應(yīng)提供了重要的見解；利用DeePMD模擬鋰金屬與β-Li3PS4之間SEI的形成和生長過程，并對SEI的結(jié)構(gòu)、組分和形貌進(jìn)行了詳細(xì)分析，為全固態(tài)電池中SEI復(fù)雜的生長過程提供了新的視角；加州大學(xué)伯克利分校的Gupta等使用DeePMD方法為Ga-F-Li-Cl體系訓(xùn)練了基于深度學(xué)習(xí)的原子間勢模型，基于該模型揭示了離子固體混合物形成軟黏土的微觀特征，突破性發(fā)現(xiàn)能夠在陰離子交換上形成分子固體單元的鹽混合物以及此類反應(yīng)的緩慢動力學(xué)是軟黏土形成的關(guān)鍵，為制作軟黏土固態(tài)電解質(zhì)提供指導(dǎo)；采用深度勢能分子動力學(xué)和基于第一性原理分子動力學(xué)的自由能計(jì)算方法研究SEI形成的熱力學(xué)，系統(tǒng)研究了濃度對電解液電化學(xué)性質(zhì)的影響。這些公開發(fā)表的應(yīng)用案例充分驗(yàn)證了DeePMD這類多尺度模擬方法在理解電池的微觀結(jié)構(gòu)特征和作用機(jī)理上的巨大效果和潛力。

在AI4S時(shí)代，電池研發(fā)依賴于原理驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩大引擎。多尺度模擬算法主要在原理驅(qū)動上發(fā)揮作用，而數(shù)據(jù)驅(qū)動則體現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用上。預(yù)訓(xùn)練模型基于先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)掌握電池材料以及電芯的屬性加速電池研發(fā)和性能優(yōu)化。目前已經(jīng)發(fā)表的電池預(yù)訓(xùn)練模型中，DPA深度勢能分子模擬原子間勢函數(shù)預(yù)訓(xùn)練模型、Uni-Mol三維分子預(yù)訓(xùn)練模型、Uni-ELF電解液配方預(yù)訓(xùn)練模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動的電芯健康狀態(tài)預(yù)測預(yù)訓(xùn)練模型較受關(guān)注。

（1）DPA深度勢能原子間勢函數(shù)預(yù)訓(xùn)練模型

DPA模型旨在通過少量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出能夠精確模擬材料行為的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。模型利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從原子尺度預(yù)測材料的力學(xué)、熱力學(xué)和動力學(xué)性質(zhì)。其關(guān)鍵在于捕捉材料的復(fù)雜勢能面，為分子動力學(xué)模擬中提供準(zhǔn)確的預(yù)測。這使得研發(fā)人員能夠基于DPA模型廣泛探索材料性能，快速識別出具有潛在應(yīng)用價(jià)值的新材料。Deep Modeling開源社區(qū)的開發(fā)者們在DPA模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步開發(fā)了固態(tài)電解質(zhì)預(yù)訓(xùn)練模型，覆蓋了共41種材料體系，包括1種Li單質(zhì)、14種基礎(chǔ)二元化合物和26種硫族化合物。該模型在固態(tài)電池的電導(dǎo)率和遷移能壘的預(yù)測中展現(xiàn)出比M3GNET、CHGNET通用力場模型更接近實(shí)驗(yàn)的結(jié)果[圖5(d)、(e)]，體現(xiàn)了更高的精度優(yōu)勢。

（2）Uni-Mol三維分子預(yù)訓(xùn)練模型

Uni-Mol是通用的三維分子表示學(xué)習(xí)框架，基于分子構(gòu)象信息，實(shí)現(xiàn)模型下游任務(wù)中電解液有機(jī)分子的性質(zhì)預(yù)測。模型使用了2.09億個(gè)分子三維構(gòu)象進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。利用電解液分子數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，實(shí)現(xiàn)熔點(diǎn)、沸點(diǎn)、介電常數(shù)、密度、折射率等更多物理化學(xué)性質(zhì)的預(yù)測。模型能夠在數(shù)分鐘內(nèi)完成數(shù)百個(gè)分子的預(yù)測，預(yù)測的沸點(diǎn)和介電常數(shù)結(jié)果和驗(yàn)證集數(shù)據(jù)相比，R2超過94%[圖5(f)～(h)]。

（3）Uni-ELF電解液配方預(yù)訓(xùn)練模型

Uni-ELF是通用電解質(zhì)配方設(shè)計(jì)框架。Uni-ELF通過兩階段預(yù)訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)電解質(zhì)的多級表示學(xué)習(xí)：在分子層面，利用Uni-Mol模型重建三維分子結(jié)構(gòu)；在混合物層面，從分子動力學(xué)模擬中預(yù)測統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)性質(zhì)(例如徑向分布函數(shù))。這種全面的預(yù)訓(xùn)練使Uni-ELF能夠捕捉復(fù)雜的分子和混合物級別的信息，從而顯著提升其預(yù)測能力。通過分子與配方階段的預(yù)訓(xùn)練，Uni-ELF在預(yù)測熔點(diǎn)、沸點(diǎn)、可合成性的分子性質(zhì)和電導(dǎo)率、庫侖效率配方性質(zhì)結(jié)果中測試集和驗(yàn)證集結(jié)果相比R2超過84%，效果上優(yōu)于現(xiàn)有的配方預(yù)測方法[圖5(i)～(k)]。

（4）數(shù)據(jù)驅(qū)動的電芯健康狀態(tài)預(yù)測預(yù)訓(xùn)練模型

基于彈性網(wǎng)正則化技術(shù)或深度遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，模型利用大量電化學(xué)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并通過不同的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)學(xué)習(xí)電池在循環(huán)內(nèi)、循環(huán)間、電池間的信息。電池研發(fā)人員只需使用少量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對下游電芯預(yù)測任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，使得模型可以獲得相應(yīng)的電信號預(yù)測能力。

3.2 AI4S依托工程實(shí)踐，加速研發(fā)智能化，率先進(jìn)行落地探索

掌握先進(jìn)的算法技術(shù)是電池研發(fā)成功的關(guān)鍵。盡管多尺度模擬算法和預(yù)訓(xùn)練模型在理論上展現(xiàn)了較強(qiáng)的計(jì)算和預(yù)測能力，但要將其有效應(yīng)用于實(shí)際電池研發(fā)，仍需依賴具有深厚專業(yè)知識和豐富時(shí)間經(jīng)驗(yàn)的研發(fā)人員。目前行業(yè)內(nèi)這類專業(yè)人才相對匱乏，且他們的時(shí)間和資源受限，這在一定程度上限制了先進(jìn)算法在電池研發(fā)中的廣泛應(yīng)用。

為了讓更多的研發(fā)人員能夠利用這些先進(jìn)算法，結(jié)合算法進(jìn)行軟件工程開發(fā)和產(chǎn)品化變得越來越重要。基于領(lǐng)域先進(jìn)算法以及行業(yè)專家豐富經(jīng)驗(yàn)開發(fā)的應(yīng)用工具，能夠深入?yún)⑴c到電池設(shè)計(jì)研發(fā)，推動產(chǎn)業(yè)上下游更高效地協(xié)作，進(jìn)一步改變電池研發(fā)、制造、運(yùn)營的整體格局，讓電池研發(fā)真正實(shí)現(xiàn)“全鏈條”全局優(yōu)化。

隨著算法的快速發(fā)展，各類型算法工程化開發(fā)工具也應(yīng)運(yùn)而生，包括Notebook、Workflow以及App。這些便攜的軟件產(chǎn)品工具在電池設(shè)計(jì)平臺化智能研發(fā)中發(fā)揮著重要的作用。例如Bohrium Notebook、Jupyter Notebook等Notebook記錄工具，允許研發(fā)人員以交互方式編寫和執(zhí)行代碼，同時(shí)能更方便地記錄、分享和交流研究過程。這些功能不僅促進(jìn)知識的沉淀和標(biāo)準(zhǔn)化工作流的形成，而且對新入行的電池研發(fā)人員來說，是幫助快速掌握電池設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)和方法的寶貴資源。

Workflow中比較典型的代表有國內(nèi)自主開發(fā)的Dflow以及國外的AiiDAlab等工作流框架。這些工作流框架專為科學(xué)研究設(shè)計(jì)，將復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)部署在云端，使研發(fā)人員能夠輕松進(jìn)行大規(guī)模的模擬和數(shù)據(jù)分析。工作流憑借云原生特性能夠靈活地?cái)U(kuò)展資源，適應(yīng)不同的計(jì)算需求，為電池設(shè)計(jì)提供了更高效的計(jì)算支持。

App類如Bohrium App、Hugging Face App等，使研發(fā)人員能夠快速部署和運(yùn)行所需的算法，無需從零開始編寫復(fù)雜的代碼，同時(shí)還支持對外部用戶展示自定義的交互方式，降低用戶使用門檻。這種快速實(shí)現(xiàn)的能力讓研發(fā)人員能夠集中精力解決電池設(shè)計(jì)核心問題。此外，App還支持算法的快速迭代和優(yōu)化。隨著電池研發(fā)的不斷深入，研發(fā)人員可能需要對算法進(jìn)行調(diào)整以適應(yīng)新的研究需求，而App的模塊化設(shè)計(jì)使得算法的更新和優(yōu)化變得更加容易和快速，從而確保了電池研發(fā)的持續(xù)進(jìn)步。

這些算法軟件產(chǎn)品的組合形成了一個(gè)強(qiáng)大的AI4S電池設(shè)計(jì)智能化研發(fā)平臺。平臺不僅提供了多尺度建模計(jì)算、預(yù)訓(xùn)練AI模型微調(diào)及下游任務(wù)預(yù)測、數(shù)據(jù)分析等核心算法和功能，還通過集成不同的應(yīng)用程序和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)電池研發(fā)的平臺化，推動電池研發(fā)向著自動化和智能化發(fā)展。

目前這一系列創(chuàng)新的軟件產(chǎn)品已經(jīng)在電池研發(fā)領(lǐng)域中進(jìn)行探索并形成應(yīng)用案例。例如深勢科技自主開發(fā)的電池設(shè)計(jì)智能化研發(fā)平臺Piloteye，其電解液設(shè)計(jì)模塊目標(biāo)輔助進(jìn)行電解液的高通量虛擬篩選。該模塊通過集成Uni-Mol電解液分子基礎(chǔ)物性預(yù)測模型、Uni-ELF電解液配方設(shè)計(jì)模型以及多尺度計(jì)算模擬工具，能夠快速輔助電池研發(fā)人員在龐大的電解液分子化學(xué)空間中預(yù)測電導(dǎo)率、擴(kuò)散系數(shù)等關(guān)鍵性質(zhì)，并快速篩選符合目標(biāo)要求的電解液配方[圖6(a)]。在電芯研發(fā)的場景，Piloteye平臺提供了電化學(xué)模型參數(shù)辨識優(yōu)化、電化學(xué)仿真、電池循環(huán)老化模式定量分析以及電芯健康狀態(tài)預(yù)測等功能[圖6(b)]。平臺內(nèi)置鈷酸鋰三元材料、石墨等主流電池材料體系的偽二維模型，通過參數(shù)優(yōu)化和并行仿真計(jì)算進(jìn)行不同設(shè)計(jì)參數(shù)以及工況條件下的電池短期性能預(yù)測，加快實(shí)驗(yàn)測試效率。循環(huán)老化定量分析功能通過利用老化機(jī)制識別模型定量獲取循環(huán)過程中LLI活性鋰損失、LAM活性材料損失和電阻變化曲線，分析不同衰減模式的變化來定量反映電池老化狀態(tài)，從而預(yù)測電芯長時(shí)間循環(huán)后的容量?；诶匣瘷C(jī)制識別模型與預(yù)測電芯的容量保持率的方法也由Han等驗(yàn)證，誤差大致在2%以內(nèi)，這對比經(jīng)驗(yàn)擬合式Q(t)=atz預(yù)測有了較大的提高。

先進(jìn)算法模型和用戶友好界面結(jié)合進(jìn)一步提高了電池研發(fā)的效率。軟件工程化能力不僅使先進(jìn)算法變得更加容易使用，而且還支持根據(jù)不同的研究需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，電池平臺化智能研發(fā)將繼續(xù)進(jìn)化，為領(lǐng)域帶來更廣闊的應(yīng)用前景和創(chuàng)新潛力。

4 AI4S時(shí)代下的電池材料合成與制備

電池的合成和制備是電池研發(fā)過程中的重要階段，其中涵蓋電極材料的合成制備、電解液的合成制備以及電芯的設(shè)計(jì)制造。這一階段的核心任務(wù)是將理論配方轉(zhuǎn)化為可行的制造工藝，確保電池材料的合成過程高效和穩(wěn)定，保障最終電池產(chǎn)品性能和質(zhì)量。然而，合成反應(yīng)中通常涉及多個(gè)參數(shù)，參數(shù)之間還存在復(fù)雜的相互作用關(guān)系，這使得反應(yīng)過程的控制和優(yōu)化充滿挑戰(zhàn)。

目前在產(chǎn)品研發(fā)和工藝優(yōu)化方面主要依賴試錯(cuò)法，研發(fā)人員通過現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知來調(diào)整反應(yīng)工藝參數(shù)，并進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)和分析來探索最優(yōu)的工藝條件。這種方法存在局限性：由于材料合成制備工藝反應(yīng)時(shí)間通常較長，且工藝規(guī)律尚未完全探索和理解，研發(fā)人員難以準(zhǔn)確預(yù)判實(shí)驗(yàn)結(jié)果，從而增加了當(dāng)前工藝優(yōu)化的成本和復(fù)雜性。

為克服這些挑戰(zhàn)，需要更先進(jìn)的理論模型和計(jì)算工具，以輔助研發(fā)人員深入理解合成過程中的參數(shù)關(guān)系，優(yōu)化工藝條件，減少試錯(cuò)次數(shù)，提高研發(fā)效率。通過隨機(jī)森林回歸、梯度提升回歸等算法對合成制備的歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，挖掘材料合成制備中的規(guī)律，拓寬對材料合成的認(rèn)知邊界。

例如在“正極前體-正極材料-電芯”多尺度模擬場景中，通過利用前期大量小試研發(fā)數(shù)據(jù)，包括正極合成原料信息、合成工藝參數(shù)、工藝流程、材料表征數(shù)據(jù)等，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型從而實(shí)現(xiàn)精度更高的單一關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)測。進(jìn)一步地，將中試和量產(chǎn)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型，建立“小試-中試-量產(chǎn)”的對應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)中試和量產(chǎn)的最優(yōu)工藝模擬。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合多尺度模擬方法，該模型還能輸出前體生長的相關(guān)機(jī)理，揭示前體形貌與正極物性的對應(yīng)關(guān)系(圖7)。

SimpFine是針對電池材料合成與制備場景開發(fā)的數(shù)據(jù)建模與分析AI4S產(chǎn)品工具。當(dāng)中包含數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)預(yù)測、采樣優(yōu)化、數(shù)據(jù)分析等通用功能模塊?！皵?shù)據(jù)建?！惫δ苤С謶?yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對原始數(shù)據(jù)集構(gòu)建預(yù)測模型。生成的模型可以用于“模型預(yù)測”模塊，以預(yù)測工藝參數(shù)的變化對電池材料性能的影響。預(yù)測結(jié)果可以輸入到“數(shù)據(jù)分析”模塊，一鍵生成可視化的結(jié)果報(bào)告，幫助研發(fā)人員直觀地進(jìn)行性能分析評估。SimpFine還支持工作流形式的操作，實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)工作流程搭建。SimpFine通過簡單便攜的使用操作，以及統(tǒng)一化、可視化的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)操作，快速提高在實(shí)驗(yàn)操作和投入生產(chǎn)前進(jìn)行方案設(shè)計(jì)和篩選的效率，實(shí)現(xiàn)科學(xué)和工程領(lǐng)域的材料成分調(diào)控和合成制備工藝優(yōu)化。

5 AI4S時(shí)代下的電池材料表征與性能測試

在電池領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用中，表征測試對于理解電池材料的形態(tài)和粒徑分布對于電池的性能至關(guān)重要。合成制備完成后，通過表征分析電池材料的微觀結(jié)構(gòu)、化學(xué)組成和物理特性，驗(yàn)證材料是否符合目標(biāo)要求。性能測試則用于評估電池的實(shí)際工作表現(xiàn)，包括充放電效率、穩(wěn)定性和安全性等。這些測試結(jié)果對于優(yōu)化電池設(shè)計(jì)、指導(dǎo)生產(chǎn)工藝調(diào)整以及預(yù)測電池壽命至關(guān)重要，是電池從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)應(yīng)用的必經(jīng)之路。

常見的表征測試方法包括電化學(xué)性能測試，如循環(huán)伏安法測試、恒電流間歇滴定測試、交流阻抗譜測試等，用于評估電池的充放電性能、電化學(xué)活性、循環(huán)穩(wěn)定性等；結(jié)構(gòu)表征技術(shù)，例如X射線衍射、SEM掃描電子顯微鏡、STEM掃描透射電子顯微鏡等原子尺度表征工具，用于觀察材料的晶體結(jié)構(gòu)和微觀形貌；熱分析技術(shù)，如差示掃描量熱法和熱重分析，來研究材料的熱穩(wěn)定性；物理性能測試，測量電導(dǎo)率和機(jī)械強(qiáng)度等；安全性測試，評估電池在極端條件下的反應(yīng)。

在傳統(tǒng)的材料表征中，通過表征設(shè)備獲得的圖像通常存在噪聲和顆粒重疊等問題，這些問題對顆粒進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和表征帶來了挑戰(zhàn)。隨著人工智能的發(fā)展，不少研究發(fā)現(xiàn)通過深度學(xué)習(xí)算法，如對抗網(wǎng)絡(luò)模型、全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、U-Net架構(gòu)等，能夠?qū)﹄婄R圖像中的顆粒進(jìn)行有效識別。例如SEM Particle Detector表征分析工具通過一系列的表征計(jì)算，生成直觀全面的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，幫助研發(fā)人員更好地理解、識別材料表征圖中顆粒的形態(tài)、尺寸、組成和分布等特征(圖8)，從而為領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供有力支持。

6 AI4S時(shí)代下的電池研發(fā)結(jié)果分析優(yōu)化

電池研發(fā)中的分析優(yōu)化過程通常是對材料表征和電化學(xué)測試數(shù)據(jù)的深入分析，以識別電池性能的限制因素并探索改進(jìn)途徑。

在電池材料表征和電化學(xué)測試中，數(shù)據(jù)量龐大、特征提取復(fù)雜以及數(shù)據(jù)維度高的問題普遍存在，這些因素共同構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法因其復(fù)雜性而效率受限。針對這一問題，人工智能的“降維”能力提供了新的解決方案。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從測試結(jié)果數(shù)據(jù)中提取特征，評估電池狀態(tài)；遺傳算法自動識別電化學(xué)測試數(shù)據(jù)的等效電路模型；隨機(jī)森林或XGBoost等集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建并整合多個(gè)弱預(yù)測模型，增強(qiáng)了對高維數(shù)據(jù)集的處理能力和整體預(yù)測性能。

除了針對電池?cái)?shù)據(jù)分析的方法外，一些開源軟件包也為電池測試數(shù)據(jù)的分析處理提供了支持。例如，Cellpy是一個(gè)用于處理和分析電池測試數(shù)據(jù)的開源庫，該庫提供了電芯測試數(shù)據(jù)讀取、預(yù)處理、分析和可視化等功能。另外一個(gè)用于電化學(xué)阻抗分析的Python軟件包impedance.py，也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了EIS數(shù)據(jù)的擬合、模擬和可視化等功能。

AI4S先進(jìn)算法以及產(chǎn)品工具的開發(fā)和應(yīng)用不僅極大提高了數(shù)據(jù)分析的效率，而且降低研發(fā)人員的使用門檻，快速通過從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵特征，增強(qiáng)了研發(fā)人員快速識別有潛力電池設(shè)計(jì)參數(shù)的能力(圖9)。AI技術(shù)的這些優(yōu)勢不僅優(yōu)化了電池材料的性能，還為電池性能的提升提供了新的視角和工具，有助于推動電池技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。

7 展 望

在AI for Science范式的推動下，電池研發(fā)已經(jīng)邁入了一個(gè)平臺化智能研發(fā)的新時(shí)代。通過構(gòu)建電池設(shè)計(jì)智能化BDA平臺，實(shí)現(xiàn)對文獻(xiàn)、專利、計(jì)算模擬、表征、測試、工藝和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動采集，同時(shí)調(diào)用多模態(tài)電池預(yù)訓(xùn)練大模型，高精度預(yù)測電池壽命并建立構(gòu)效關(guān)系。BDA平臺致力于發(fā)展面向文獻(xiàn)、材料設(shè)計(jì)、表征測試、工藝優(yōu)化和分析優(yōu)化的五大智能平臺，通過采用“軟硬件一體化、實(shí)驗(yàn)與計(jì)算模擬結(jié)合”的研發(fā)范式，構(gòu)建一個(gè)從理論研究到實(shí)驗(yàn)室測試，再到工業(yè)應(yīng)用的完整研發(fā)生產(chǎn)閉環(huán)，為電池行業(yè)提供全面的技術(shù)支持與創(chuàng)新解決方案(圖10)。

AI技術(shù)的應(yīng)用在電池研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮著日益重要的作用，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型和多尺度建模算法方面。這些技術(shù)為電池研發(fā)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測能力，使得研發(fā)人員能夠快速處理和分析大量的電池?cái)?shù)據(jù)，加速了電池材料的發(fā)現(xiàn)和電池設(shè)計(jì)的迭代優(yōu)化。通過深度整合AI與電池仿真、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、合成制備、表征測試以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)，形成了一個(gè)電池全生命周期的智慧大裝置和超級實(shí)驗(yàn)室，實(shí)現(xiàn)了從材料選擇、制備過程到最終應(yīng)用的每一個(gè)環(huán)節(jié)的智能化研發(fā)設(shè)計(jì)和優(yōu)化分析，為電池研發(fā)提供全面的平臺化技術(shù)支持。

盡管AI技術(shù)的融合為電池工業(yè)研發(fā)帶來了革命性變革，并加速了新能源技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，但在電池研發(fā)領(lǐng)域持續(xù)深耕的過程中，仍面臨著一些挑戰(zhàn)，例如，深入理解電池中界面形成以及構(gòu)效關(guān)系等關(guān)鍵問題，生產(chǎn)和收集高質(zhì)量電池表征和測試數(shù)據(jù)，更高效的多尺度建模算法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，更便攜、更貼合電池研發(fā)場景的算法工程化工具等。解決這些挑戰(zhàn)，需要跨學(xué)科的合作和交叉學(xué)科人才的培養(yǎng)，以及面向電池研發(fā)場景的先進(jìn)算法和平臺工具的持續(xù)發(fā)展。

我們有理由相信，隨著AI技術(shù)的不斷深入應(yīng)用，電池研發(fā)將變得更加高效、智能，這為人類社會提供更加清潔、高效的能源解決方案，為可持續(xù)發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，電池研發(fā)的未來充滿了無限可能。

第一作者：謝瑩瑩（1997—），女，學(xué)士，主要從事BDA平臺產(chǎn)品研發(fā)；

通訊作者：王曉旭，博士，副研究員，主要從事AI及多尺度計(jì)算理性研發(fā)設(shè)計(jì)新型能源材料和器件，包括電池、催化化工、光伏等方向。