龔夢澤
作為新一代能源存儲技術(shù)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(lǐng)域突破續(xù)航瓶頸的關(guān)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(zhì)穩(wěn)定性、鋰金屬負極應(yīng)用等技術(shù)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(chǎn)業(yè)化進程。
首先,從經(jīng)驗驅(qū)動到智能涌現(xiàn),AI大模型正在重構(gòu)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(shù)十年積累的電池文獻與專利,構(gòu)建跨學(xué)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(shù)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(shù)匹配和調(diào)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(diào)用并優(yōu)化各種參數(shù)。憑借AI高通量計算,復(fù)旦大學(xué)團隊將材料篩選效率提升百倍,加速硫化物電解質(zhì)適配方案開發(fā);中國科學(xué)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(shù)量級,節(jié)省研發(fā)費用70%至80%。
最后,在生產(chǎn)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(shù)字孿生技術(shù),構(gòu)建覆蓋“云、邊、端”的電池缺陷檢測體系,可預(yù)測材料界面反應(yīng)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(shè)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(shù)的競爭規(guī)則。國內(nèi)固態(tài)電池產(chǎn)業(yè)若能以AI為支點,加速構(gòu)建從基礎(chǔ)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(dǎo)。
多地召開“新春第一會” 高質(zhì)量發(fā)展、改革創(chuàng)新等被“置頂”
隨著春節(jié)假期結(jié)束,全國多地在蛇年首個工作……[詳情]
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