龔夢澤

    作為新一代能源存儲技術的核心載體，固態(tài)電池憑借高能量密度、安全性和長循環(huán)壽命，被視為低空飛行器、人形機器人等前沿領域突破續(xù)航瓶頸的關鍵。

    然而，固態(tài)電池研發(fā)面臨的固固界面阻抗、硫化物電解質穩(wěn)定性、鋰金屬負極應用等技術難題，令傳統(tǒng)研發(fā)模式不得不面臨超高成本和超長試錯周期。如今，AI大模型的介入有望在研發(fā)范式、材料工藝、制造流程等三方面開創(chuàng)新的局面，從而加速固態(tài)電池產業(yè)化進程。

    首先，從經驗驅動到智能涌現(xiàn)，AI大模型正在重構研發(fā)范式。傳統(tǒng)電池研發(fā)依賴“試錯法+實驗驗證”的線性模式，在材料選型、配方優(yōu)化等環(huán)節(jié)需耗費大量時間，且效率低下，成果多依賴于偶然發(fā)現(xiàn)。而AI大模型通過“文獻AI讀、報告AI寫、模型AI算、優(yōu)化AI做”的新范式，可快速解析數十年積累的電池文獻與專利，構建跨學科知識圖譜，識別潛在材料組合規(guī)律，實現(xiàn)研發(fā)效率的指數級躍升。

    其次，從材料創(chuàng)新到工藝突破，AI大模型在工藝參數匹配和調整中展現(xiàn)出顛覆性潛力，不僅能夠自動進行研發(fā)，還可以自動調用并優(yōu)化各種參數。憑借AI高通量計算，復旦大學團隊將材料篩選效率提升百倍，加速硫化物電解質適配方案開發(fā)；中國科學院院士歐陽明高團隊將材料體系匹配效率提升了1個至2個數量級，節(jié)省研發(fā)費用70%至80%。

    最后，在生產工藝升級方面，AI大模型不僅加速了實驗室創(chuàng)新，更重塑了制造流程。虛擬實驗方面，基于物理模型和量子計算的數字孿生技術，構建覆蓋“云、邊、端”的電池缺陷檢測體系，可預測材料界面反應機制，減少90%以上的實驗試錯成本，大幅提升良品率，使電池設計與材料研發(fā)由實驗試錯和正向仿真，逐步邁向智能化全自動研發(fā)的新階段。

    筆者認為，AI大模型不僅正在改變固態(tài)電池的研發(fā)邏輯，更重塑了全球能源技術的競爭規(guī)則。國內固態(tài)電池產業(yè)若能以AI為支點，加速構建從基礎研究、材料創(chuàng)新到工藝升級的全鏈條能力，將有望在全球固態(tài)電池市場中占得先機與主導。