AI，如何让动力电池研发更高效？丨关注2025世界动力电池大会

川观新闻记者 陈俊伶

11月12日，世界动力电池大会将在宜宾开幕。在大会开幕前一天，一场以“智能驱动 电池未来”为主题的AI赋能产业新浪潮论坛现场，已经座无虚席。

几年前，“AI+动力电池”还只是行业热议的前沿概念。如今，多家研发机构已带着智能系统、自动化平台等落地成果登台展示，“AI+动力电池”正从想象成为现实。

论坛现场 (陈俊伶 摄)

提升研发效率，保障动力电池安全管理

过去，研发一款高性能动力电池，往往依赖科研人员在实验室中反复尝试、不断“试错”，不仅耗时费力，也难以保障最终产品的稳定性与质量。而今，AI凭借其强大的计算与数据分析能力，正在材料筛选与结构设计环节发挥关键作用，为打造动力电池的“最佳配方”按下加速键。

“我们将推动行业从‘人工试错’迈入‘智能开悟’新阶段。”论坛上，开悟科技（宜宾）有限公司创始人高宇辰发布了全球首个Ah级电芯电解液智能研发平台“无穷1.0”。

他介绍，该平台让AI在电池研发阶段既当“设计员”又做“实验员”，依托覆盖25万种分子的电解液数据库，实现材料性质预测准确率高于99%，生成分子合成可行性超过80%。AI设计完成后，全自动AI实验平台可在10分钟内完成单个电芯制备，将传统6–8个月的电解液研发周期压缩至3个月。

机器人不仅走进生产线，也已深入实验室，带来研发环节的数字化革命。深圳市科晶智达科技有限公司副总经理范玲展示了企业研发的全电池自动线系统：通过数据建模与精确定位，一台机械臂即可完成电芯制作的全部流程。“一名操作员就能管控整线，显著提升研发效率与产品良率。”

AI也在动力电池的安全管理中扮演着重要角色。吉利中央研究院能量控制部部长万冬指出，超过90%的电池故障可通过大数据实现提前预警。他介绍，吉利开发的云端监控系统，借助多维融合的AI决策算法，能够对不同风险等级做出快速、精准的判断，并实现分级预警。目前，该系统已在部分车型中投入使用，为行车安全增添“智能防线”。

数据挑战仍在，AI赋能之路任重道远

不过，AI并非解决一切问题的“万能解药”。当前，电池研发领域仍面临数据壁垒与质量不均的现实挑战。部分专家指出，高质量研发数据大多集中于少数头部企业，大量中小企业存在“无数据可用”的困境。此外，数据来源不一、标准各异，质量参差不齐，也直接影响了AI模型的训练效果与实际可靠性。

尽管前路有障碍，AI在动力电池领域的潜力仍在不断释放。

在四川大学材料科学与工程学院教授赵焱看来，虽然实现材料的“完全按需设计”尚有距离，但AI能够突破人类认知的局限，逐步逼近这一目标。“例如，从海量实验与运行数据中，AI可以挖掘出隐藏的规律，进而优化材料组合、电解液配方与电池管理系统，显著提升新体系电池的研发效率与整体可靠性。”

值得关注的是，AI也被视为下一代电池技术——全固态电池研发的关键推动力。多位与会专家指出，结合自动化实验平台与数据驱动策略，AI有望大幅缩短从新材料发现到产业化应用的周期，为固态电池的突破提供加速度。

展望未来，AI的赋能边界还将不断拓展，从设计、制造延展至电池全生命周期的精细化管理。电子科技大学基础与前沿研究院特聘研究员刘芯言提出，AI有望成为动力电池的“全科医生”，在预测和诊断电池健康状态的同时，为研发过程反向赋能。

“过去预测诊断多用于电池管理阶段，而现在我们利用AI模型‘思考’所萃取的知识，针对性优化电池设计与材料体系。”她透露，其团队已在此方向取得实质进展，通过AI分析找准了制约电池性能的部分因素，并成功通过优化策略提升了电池整体表现。