新華網北京11月21日電（記者 凌紀偉）隨著新能源汽車、儲能裝置的快速發展，產業對新型電池研發的需求變得更緊迫。

  電池研發具有多場景、多尺度、多技術棧等特點，是典型的跨尺度科學研究體系。AI for Science（AI4S）在解決電池研發難題、加快新能源材料開發效率方面應用潛力巨大。中國科學院院士、清華大學教授歐陽明高在2024科學智能峰會期間接受專訪表示，大語言模型和AI for Science相結合，共同應對數字世界和物理世界，處理宏觀世界和微觀世界的不同問題，可以大幅提升新能源材料創新效率，加速固態電解質材料等新一代新能源材料的創新。

  AI4S全鏈路賦能電池開發管理

  從電池材料研發、設計到最終的性能管理，AI在這一系列關鍵環節都扮演重要角色。

  “在電池材料方面，以前實際上所有的材料研發都是試錯型的，耗費大量的人工，周期太長，效率太低。現在有了人工智能，就可以改變以前的研發范式。”歐陽明高說，現在已經實現全過程的自動材料設計，比如自動化的實驗、表征、仿真、制備，實現全流程智能化，大大提高了高難度新型電池的研發效率。

  AI for Science不僅為新能源電池的材料研發帶來顛覆式變革，據歐陽明高介紹，它在推動電池設計、制造、管理等各個層面也大有用武之地。

  在設計層面，正從原先的試錯法的設計，到基于仿真的設計，現在正在向自動化設計方向發展，通過高效率、低成本的這種設計方式降本增效。

  在工藝方面，從前端的漿料攪拌、涂覆，到中間的化成分容及后段的整個工藝流程，以前也是試錯式、靠經驗，現在可以進行全鏈條工藝的仿真，通過數字孿生把所有的工藝參數事先都選好。在生產線的質量控制方面，通過大數據分析、超聲波檢測等產出的圖像，可通過人工智能在圖像和品質之間建立起復雜的關系。

  在電池的應用過程中，人工智能大模型、數字孿生等方法，能夠進行安全預警和壽命估計，尤其是提高快速充電全生命周期安全性。新能源汽車電池系統也是一種儲能裝置，未來怎樣把大量的汽車電池聚合起來，變成虛擬電廠，也需要應用人工智能技術。

  AI是固態電池產業化的“加速器”

  近年來，一系列支持固態電池產業發展的政策出臺。固態電池被列入新能源汽車產業發展規劃并提出加快研發和產業化進程，固態電池等標準體系研究正加快推進。

  固態電池的研發是全球矚目的焦點，海內外眾多車企紛紛加大技術研發投入，并計劃在2030年左右甚至更早實現量產。

  歐陽明高認為，人工智能是固態電池產業化的“加速器”，未來要逐步解決電解質，復合負極、復合正極等技術難題。

  “每公斤500瓦時以上，每升1000瓦時，也就是每升一度電的這種高比能量的全固態電池開發難度是非常大的。”歐陽明高認為，單靠以前的傳統方法，無法解決高比能量全固態電池在材料、界面、電極、電池等層面的挑戰，無法快速實現產業化。

  理想的高比能量的全固態電池距離大規模產業化還有一定時間，在歐陽明高看來，這個時間的長短跟我們如何把人工智能范式引進來，或者用得好壞關系極大。“至少到目前為止，能量密度在500瓦時以上每公斤、1000瓦時以上每公斤電池的循環壽命，要達到所要求的2000次左右，成本還不能太高，充電還要很快，安全還要很好，要全方位超越傳統電池，這樣的固態電池目前還不存在，我們還需要一步一步、相當長時間的努力。我相信AI會加速這個過程。”

  發展固態電池保持全球競爭優勢

  根據中國汽車流通協會乘用車市場信息聯席分會的數據，7月份國內新能源車零售滲透率51.1%。這是新能源乘用車國內月度零售量首次超過燃油乘用車。

  歐陽明高認為，新能源汽車將經歷電動化、智能化和低碳化三個階段。電動化的趨勢還將繼續延續，再加上自動駕駛、車網互動，未來這種電動車能夠成為儲能裝置，充電幾乎不花錢，甚至還能掙錢。大概到2035年，隨著三個階段都完成，將基本實現對燃油車的完全替代。

  未來十年，在新能源車不斷演進的過程中，全固態電池的一個重要作用就是不斷優化電池性能。

  在歐陽明高看來，固態電池作為一種革新性的新能源技術，更多是對現在的電池進一步優化。“這個優化并不是說是一個完全顛覆性的，它是對現有電池的優化，并不意味著現在的電池就完全不好。”他提到，我們不太可能期待全固態電池一上來就全方位超過現在的電池，而是一個不斷優化升級的過程。

  此外，在歐陽明高看來，全固態電池的另一個更大的戰略意義在于防止中國動力電池在下一輪國際競爭中被顛覆的風險。現在新能源動力電池這個體系，是由我們主導和引領的，要保持住這種優勢，防止被超越。

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