谢莹莹 等：AI for Science时代下的电池平台化智能研发

本文亮点：针对文献调研、实验设计、合成制备、表征测试、分析优化这五个电池研发的关键环节，论证当下各研发环节的挑战以及AI for Science带来的全新机会。通过AI for Science 形成电池平台化智能研发，实现“软硬一体、干湿闭环”新的研发范式，打造电池全生命周期的智慧大装置和超级实验室，全面赋能电池工业产业升级。

摘 要 在AI for Science时代，电池设计自动化智能研发(battery design automation，BDA)平台通过整合先进的人工智能技术，为电池研发领域带来了革命性进展。BDA平台覆盖了文献调研、实验设计、合成制备、表征测试和分析优化这五个电池研发的关键环节，利用机器学习、多尺度建模、预训练模型等先进算法，结合软件工程开发用户交互友好的工具，加速从理论设计到实验验证的整个电池研发周期。通过自动化的实验设计、合成制备、表征测试和性能优化，BDA平台不仅提升了研发效率，还提高了电池设计的精确度和可靠性，推动了电池技术向更高能量密度、更长循环寿命和更低成本的方向发展。

关键词 AI for Science；电池；智能研发；机器学习；BDA；多尺度

过去十年中，新能源行业实现了显著发展，尤其是以锂离子电池为代表的电化学储能技术，在消费电子、储能以及电车等领域得到广泛应用。中国也凭借着市场需求、原料成本控制等方面的优势，迅速崛起成为全球最大、最先进的电池生产制造基地。

然而，近两年来，电池行业经历了一些变化：一方面，竞争加剧和低端产能过剩导致了原材料、工艺和品质的同质化；另一方面，行业终端场景的多元化带来了新的挑战，如动力电池领域对快充和高续航里程的需求，储能领域对更长循环寿命的要求等。

产品竞争和场景多元化推动了电池材料、化学体系、结构设计、合成制备工艺的创新。然而，当前电池研发仍主要依赖于传统实验设计方法，即通过大量实验优化配方和工艺参数，这导致了研发周期的延长和成本的增加。计算模拟方法尽管已被应用于电池研发，但在处理大规模体系和精确预测电池性能方面仍存在“算不大，算不准”的局限性。

传统研究方法的局限性已成为电池研发创新的主要障碍。然而，AI for Science(AI4S)范式的发展为克服这些挑战提供了新的途径。AI4S利用前沿的人工智能技术，深入进行数据挖掘、模式识别和预测建模，从而实现电池设计的理性化。基于AI4S范式的平台化研发，不仅加速了新材料的发现和电池设计迭代，还提高了计算模拟的准确性和效率，逐渐成为推动电池研发创新的重要趋势。

AI4S范式的平台化智能研发遵循“四梁N柱”的设计理念。“四梁”代表构成AI4S科研基础设施的核心要素，包括基于基本原理与数据驱动的算法模型和软件系统，高效率且高精度的实验表征系统，作为文献替代的数据库与知识库，以及高度整合的计算平台，这些要素构成了科研活动的基础架构。在此基础上，针对不同领域的需求构建工业应用软件，即“N柱”，支撑平台的多样化应用。如图1所示。

“四梁N柱”设计理念最早应用于半导体领域，摩尔定律推动了该领域算法模型、实验测试手段和计算算力的快速发展，最终形成了面向行业的电子设计自动化(electronic design automation，EDA)工业软件。类似地，在电池研发领域，随着精细化分工、AI多尺度物理建模和预训练模型等新方法的引入，行业的生产方式和工具逐步向智能化演进。电池设计自动化智能研发(BDA)平台通过结合数据驱动和原理驱动两大算法体系，并依托多尺度模拟、预训练模型算法的突破以及软件工程化的实践，显著加速并精确化了电池设计和研发过程，从而持续提升电池研发的创新效能。

本文将介绍BDA电池平台化智能研发涵盖电池研发阶段从文献调研到实验设计、合成制备、表征测试，再到分析优化的全流程。从当前各个研发阶段的瓶颈出发，举例说明AI技术方法以及当下发展的平台化产品工具如何突破瓶颈并提高研发效率，加速从实验室研发到实际生产的落地。

1 AI4S时代下的BDA平台加速各环节电池研发

1.1 电池研发的五个关键阶段

电池研发是一项复杂且系统化的工程，通常划分为五个关键阶段：文献调研(read)、实验设计(design)、合成制备(make)、表征测试(test)、分析优化(analysis)，这些阶段共同构成了电池研发的完整流程(图2)。

（1）文献调研是研发工作的基础，涵盖广泛的学术论文、专利、技术和行业分析报告的阅读，旨在掌握电池研发技术的最新进展和创新趋势。通过这一过程，研发人员能够确定研究课题的切入点，为后续的实验设计、合成制备、表征测试和分析优化环节奠定理论基础。

（2）实验设计阶段，研发人员基于文献调研结果，结合研究目标及实验可行性、成本效益和安全性，规划实验方案，包括电极材料、电解液配方和电池结构设计参数的选择，确定实验的技术路线。

（3）合成制备阶段将设计转化为实际的电池材料和电池组装，包括批量合成制备的操作和控制。在此阶段，精确控制反应条件(如温度、压力、时间等)对于确保材料性能和电池质量至关重要，保障了材料的一致性和可重复性。

（4）表征测试阶段对制备的电池进行详细的结构表征和性能测试，以了解材料在微尺度下的形态、结构以及电池的电化学性能和热稳定。这些测试结果为电池性能的进一步优化提供了重要指导。

（5）分析优化是电池研发的最后阶段。研发人员通过深入分析测试数据，识别电池性能瓶颈，并探索优化方向，以提高电池的能量密度、循环稳定性、安全性和成本效益，满足研发目标和终端场景的应用需求。

1.2 BDA平台助力电池研发“设计理性化”“开发平台化”“制造智能化”

在AI4S新兴科研范式的驱动下，电池研发领域实现了显著的能力提升。这包括深入探究基本物理原理，高效生成和处理实验仪器中的复杂数据，深入理解并有效利用文献和专利等知识型文本，以及快速发展新型计算软硬件设施。BDA平台作为AI4S范式指导下电池领域的平台化智能研发实例，利用人工智能等前沿技术，致力于解决电池研发过程中的关键问题。平台集成了领域内先进的算法模型，从微观层面的材料性质出发，预测介观层面材料颗粒的物理化学性质，并模拟宏观层面的电极与电芯性能。通过对加工工艺进行建模，模拟工艺对电池性能的影响，显著缩短了从创新到量产的时间^[14]。通过将行业知识、先进算法和软件工程等多方面能力充分结合，平台化研发不仅推动了电池领域“设计理性化”“开发平台化”和“制造智能化”，而且有效支持电池技术的快速发展和产业升级。

下面将具体介绍AI4S时代下BDA平台如何在算法以及产品工具等方面，为电池研发的五个关键阶段提供支持。

2 AI4S时代下的电池知识“大脑”构建

2.1 电池文献信息量巨大，高效收集和获取信息是瓶颈

在电池研发中，科学文献的阅读和分析是一个重要却又非常耗时的环节。研发人员需要投入大量时间来梳理和分析文献资料，获取研究所需的数据和信息。例如，在电解液配方研究中，需要搜集并分析文献中提及的有效配方和添加剂的物理化学性质。文献调研环节至关重要，然而在实际研发中却占用了研究者相当一部分的工作时间。据估计，电池研发人员大约会将23%的工作时间和精力投入到文献调研中。

电池领域已发表的文献和专利数量庞大。根据谷歌学术、Web of Science以及其他主流公开文献专利数据库的统计，全球范围内已发表的与电池相关的科学文献已经超过400万篇，专利数量也已突破30万件。从日发表量来看，全球每日新增的电池领域科学文献和专利成果超过100篇。面对如此庞大的信息量，研发人员在筛选出高质量且具有研究价值的资料时，不可避免地需要投入大量的时间和精力。可见，实现高效的文献追踪和调研，是当下电池研发领域面临的一项重要挑战。

传统的科学文献数据库，如SciFinder 和Reaxys ，虽然提供了信息检索的入口，但它们主要限于基础的检索功能，缺乏深入的信息提取和知识理解能力。研发人员使用这些数据库进行检索后，仍需进一步分析以获得实质性的信息和数据。近年来，大语言模型如ChatGPT的出现，开始改变传统的文本信息提取方式，能够直接从文本中提取内容获得答案。然而，科学文献中的多模态内容，如表格、图表、分子结构、化学反应等，即便是这些先进的大语言模型，也面临着理解上的挑战。

2.2 多模态模型发展助力科学文献解析

多模态模型的发展为科学文献解析带来了革命性的突破。AI技术的应用不仅提高了处理分析海量数据的效率，还实现了对科学文献中关键信息的自动化识别和提取，显著加快了科学调研的进程。在这一领域中，国内深势科技自主研发的多模态科学文献模型——Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer(简称Uni-SMART)给出了可行性思路和示范。

Uni-SMART模型在信息提取、复杂元素识别、科学文献理解和分析以及多模态元素的理解和推理这些任务上展示出有效的表现，这是因为模型使用了广泛的科学文献数据源，包括专利、科学出版物、新闻文章、市场报告等，并采用了主动学习的方法来不断增强模型的能力。模型主动学习过程可以分为五个阶段：多模态学习、大模型有监督微调、用户反馈、专家标注、数据增强。在多模态学习阶段，Uni-SMART模型通过少量科学文献数据训练以识别信息，并进行序列化输出。随后，大模型有监督微调利用序列化输出增强理解多模态信息的能力。在用户反馈阶段，正反馈样本直接用于数据增强，而负反馈样本经专家细致标注后，分析错误类型并优化模型。最后，数据增强环节将专家标注和正反馈样本纳入训练集，不断迭代优化Uni-SMART模型性能(图3)。

模型开发者借助SciAssess科学文献理解评估方法对Uni-SMART和其他主流的通用大语言模型进行横向对比(表1)，可以发现Uni-SMART在电池研发人员关注的表格、图表、分子结构、反应式等任务中，都表现出了优于其他模型的效果。

表1   Uni-SMART模型在电池场景中不同任务下的预测效果

Uni-SMART模型的相关研究论文目前已被Hugging Face官方的Daily Papers收录，并获得机器学习领域专家Ahsen Khaliq的推荐。业界的认可证明了Uni-SMART这一类多模态模型在科学文献解析领域的创新性和实用性，也证实了结合科学文献多模态元素和大语言模型的能力，在处理如涉及性质、分子结构和反应信息等复杂科学问题上有显著的突破和效果。

在实际研发中，除了注重文献信息解析和提取的准确性之外，同时处理多篇文献的能力也同样重要。多模态模型的开发者们在评估模型预测准确性的同时，也对其批量处理文献的能力进行了测试。例如，Dagdelen等在研究中利用自主研发的多模态模型对30篇固态掺杂相关文献中宿主材料和掺杂剂关系进行识别，结果准确度达到80%以上，对65篇材料文献进行公式、应用、结构等信息的提取，准确度同样也达到了80%。批量的文献处理能力和高精度预测能力结合，让多模态科学文献模型的适用性和效率向着实际研发应用更进一步。

2.3 电池研发文献解析工具，助力快速洞察行业动态，提升研发效率

算法快速突破的同时，基于文献解析算法的文献分析工具也在不断发展，如ChatPDF、Claude、GPT-4、Uni-Finder等。这些工具不仅具备传统专业文献数据库的多模态检索功能，还能通过自然语言交互实现信息提取的自动化。例如，构建电池文献知识库，实时获取最新文献进展，从知识库中汇总并提取电极材料、电解液配方、电芯的性质以及制备工艺参数数据，输出文献调研报告，从而实现电池研发效率的提升。

Uni-Finder是国内开发的一款文献解析工具，它以科学多模态大模型Uni-SMART为算法底座，旨在对科学文献进行全面和精确的分析。该工具针对电池科学文献调研场景提供解决方案，包括但不限于分子/材料结构图识别、多模态信息的综合理解、反应式提取、电池配方或设计参数的识别、性质数据和统计分析图识别等。

AI4S文献解析工具依托多模态模型卓越的解析能力和平台用户友好的交互设计，创新性突破传统文献调研方式，让文献调研变得更加高效，从而释放了电池研发人员在文献调研阶段的生产力，快速构建起电池知识的综合体系，有效促进了电池科学的深入研究与发展。

3 AI4S时代下的电池设计

电池设计需求跟市场需求目标紧密相连，不同应用场景对电池性能的要求存在差异。例如，在电动汽车领域，车企和消费者希望电池具有高能量密度和快速充电能力；而在移动设备领域，则更倾向于采用小型化、轻薄化且具有长寿命的电池。这种多样化的需求则要求每种电池在材料选择、设计优化和制造工艺上都具有特定性，这增加了电池研发的复杂性，并延长了产品从实验室到市场的转化周期。

当前电池设计研发面临诸多挑战，包括研发周期延长、成本增加以及创新难度加大。传统电池研发方法依赖于实验试错，从新材料开发、化学体系整合、电芯样品设计制造测试到大规模量产整个过程，传统方法不仅需要数十年的研发耗时，还需要巨额的资金投入。尽管“传统计算模拟”方法在电池研发中起到了辅助作用，但其在计算效率和精度之间的平衡仍是技术瓶颈，限制了模拟电池工作真实场景和反映电池工作真实问题的能力。因此，电池设计研发需要新的技术方法，以解决研发周期长、成本高和创新难度大等问题，同时提高计算模拟的效率和精度，促进电池技术的发展和应用。

3.1 AI4S驱动的多尺度算法和预训练模型为电池设计研发带来新的突破

AI4S的快速发展为解决电池设计研发中的关键问题提供了新的机遇和解决方案。AI技术在电池设计研发中的创新主要体现在两个方面：多尺度模拟算法及预训练模型。多尺度模拟算法能够模拟电池材料的微观结构和宏观性能，而预训练大模型通过学习大量的电池材料数据来预测新材料的性能。

目前领域内已经发展出多种开源的多尺度模拟算法，其中Deep Potential系列方法因其广泛应用和快速发展而备受关注。这一系列方法包括原子尺度的DeePKS方法、分子动力学尺度的DeePMD方法，以及粗粒化分子动力学尺度的DeePCG方法[图4(a)]。这些多尺度模拟算法在保持较高计算精度的同时，减少了计算资源的限制，更高效地模拟电池的实际表现。

DeePKS方法利用第一性原理获得量子力学精度的电池材料晶格参数、结构、电子性质等信息；DeePMD方法在保持量子力学精度的同时，通过模拟数亿原子级别的分子动力学，理解电池充放电过程中的离子迁移、电子输运以及材料相变等现象；DeePCG方法在粗粒化分子动力学尺度上也发挥着类似的作用，为电池材料的设计提供更精确的理论指导。

Deep Potential系列方法在电池领域已经积累了非常多的应用案例[图4(b)～(d)]，如通过构建经典LiCoO₂正极材料的DP势函数，结合DeePMD模拟和增强采样技术，研究了高度去锂的Li_xCoO₂正极材料中过渡金属迁移和氧二聚体形成的动力学关联，从而揭示掺杂离子对上述过程的影响；利用DeePMD探索锂离子在无定形的固态电解质膜(SEI)各组分(LiF、Li₂CO₃以及二者1∶1混合)中的扩散机理，解决了传统第一性分子动力学模拟受限于空间与时间尺度的限制而无法精确捕捉室温下锂离子的局域环境及扩散机理的难题，对实验上SEI膜的设计提出理性指导；通过训练覆盖整个成分空间的高精度Li-Si势函数模型，利用势函数模型进行DeePMD和GCMC模拟，复现了Si基负极的锂化/脱锂过程诸多实验现象，如晶体与非晶体之间的电压平台差、c-Li₁₅-δSi₄到a-Li₁₅-δSi₄的相变引起的电压滞后等，揭示了锂化和脱锂反应路径的差异及原子尺度机理，为硅负极的电化学性能和相变反应提供了重要的见解；利用DeePMD模拟锂金属与β-Li₃PS₄之间SEI的形成和生长过程，并对SEI的结构、组分和形貌进行了详细分析，为全固态电池中SEI复杂的生长过程提供了新的视角；加州大学伯克利分校的Gupta等使用DeePMD方法为Ga-F-Li-Cl体系训练了基于深度学习的原子间势模型，基于该模型揭示了离子固体混合物形成软黏土的微观特征，突破性发现能够在阴离子交换上形成分子固体单元的盐混合物以及此类反应的缓慢动力学是软黏土形成的关键，为制作软黏土固态电解质提供指导；采用深度势能分子动力学和基于第一性原理分子动力学的自由能计算方法研究SEI形成的热力学，系统研究了浓度对电解液电化学性质的影响。这些公开发表的应用案例充分验证了DeePMD这类多尺度模拟方法在理解电池的微观结构特征和作用机理上的巨大效果和潜力。

在AI4S时代，电池研发依赖于原理驱动和数据驱动两大引擎。多尺度模拟算法主要在原理驱动上发挥作用，而数据驱动则体现在预训练模型的应用上。预训练模型基于先进的机器学习技术，通过学习大量的数据掌握电池材料以及电芯的属性加速电池研发和性能优化。目前已经发表的电池预训练模型中，DPA深度势能分子模拟原子间势函数预训练模型、Uni-Mol三维分子预训练模型、Uni-ELF电解液配方预训练模型和数据驱动的电芯健康状态预测预训练模型较受关注。

（1）DPA深度势能原子间势函数预训练模型

DPA模型旨在通过少量的数据训练出能够精确模拟材料行为的机器学习模型。模型利用深度学习技术，从原子尺度预测材料的力学、热力学和动力学性质。其关键在于捕捉材料的复杂势能面，为分子动力学模拟中提供准确的预测。这使得研发人员能够基于DPA模型广泛探索材料性能，快速识别出具有潜在应用价值的新材料。Deep Modeling开源社区的开发者们在DPA模型的基础上进一步开发了固态电解质预训练模型，覆盖了共41种材料体系，包括1种Li单质、14种基础二元化合物和26种硫族化合物。该模型在固态电池的电导率和迁移能垒的预测中展现出比M3GNET、CHGNET通用力场模型更接近实验的结果[图5(d)、(e)]，体现了更高的精度优势。

（2）Uni-Mol三维分子预训练模型

Uni-Mol是通用的三维分子表示学习框架，基于分子构象信息，实现模型下游任务中电解液有机分子的性质预测。模型使用了2.09亿个分子三维构象进行预训练。利用电解液分子数据对预训练模型进行微调，实现熔点、沸点、介电常数、密度、折射率等更多物理化学性质的预测。模型能够在数分钟内完成数百个分子的预测，预测的沸点和介电常数结果和验证集数据相比，R²超过94%[图5(f)～(h)]。

（3）Uni-ELF电解液配方预训练模型

Uni-ELF是通用电解质配方设计框架。Uni-ELF通过两阶段预训练来实现电解质的多级表示学习：在分子层面，利用Uni-Mol模型重建三维分子结构；在混合物层面，从分子动力学模拟中预测统计结构性质(例如径向分布函数)。这种全面的预训练使Uni-ELF能够捕捉复杂的分子和混合物级别的信息，从而显著提升其预测能力。通过分子与配方阶段的预训练，Uni-ELF在预测熔点、沸点、可合成性的分子性质和电导率、库仑效率配方性质结果中测试集和验证集结果相比R²超过84%，效果上优于现有的配方预测方法[图5(i)～(k)]。

（4）数据驱动的电芯健康状态预测预训练模型

基于弹性网正则化技术或深度迁移学习技术，模型利用大量电化学仿真数据进行预训练，并通过不同的预训练任务学习电池在循环内、循环间、电池间的信息。电池研发人员只需使用少量实验数据对下游电芯预测任务进行微调，使得模型可以获得相应的电信号预测能力。

3.2 AI4S依托工程实践，加速研发智能化，率先进行落地探索

掌握先进的算法技术是电池研发成功的关键。尽管多尺度模拟算法和预训练模型在理论上展现了较强的计算和预测能力，但要将其有效应用于实际电池研发，仍需依赖具有深厚专业知识和丰富时间经验的研发人员。目前行业内这类专业人才相对匮乏，且他们的时间和资源受限，这在一定程度上限制了先进算法在电池研发中的广泛应用。

为了让更多的研发人员能够利用这些先进算法，结合算法进行软件工程开发和产品化变得越来越重要。基于领域先进算法以及行业专家丰富经验开发的应用工具，能够深入参与到电池设计研发，推动产业上下游更高效地协作，进一步改变电池研发、制造、运营的整体格局，让电池研发真正实现“全链条”全局优化。

随着算法的快速发展，各类型算法工程化开发工具也应运而生，包括Notebook、Workflow以及App。这些便携的软件产品工具在电池设计平台化智能研发中发挥着重要的作用。例如Bohrium Notebook、Jupyter Notebook等Notebook记录工具，允许研发人员以交互方式编写和执行代码，同时能更方便地记录、分享和交流研究过程。这些功能不仅促进知识的沉淀和标准化工作流的形成，而且对新入行的电池研发人员来说，是帮助快速掌握电池设计的关键技术和方法的宝贵资源。

Workflow中比较典型的代表有国内自主开发的Dflow以及国外的AiiDAlab等工作流框架。这些工作流框架专为科学研究设计，将复杂的计算任务部署在云端，使研发人员能够轻松进行大规模的模拟和数据分析。工作流凭借云原生特性能够灵活地扩展资源，适应不同的计算需求，为电池设计提供了更高效的计算支持。

App类如Bohrium App、Hugging Face App等，使研发人员能够快速部署和运行所需的算法，无需从零开始编写复杂的代码，同时还支持对外部用户展示自定义的交互方式，降低用户使用门槛。这种快速实现的能力让研发人员能够集中精力解决电池设计核心问题。此外，App还支持算法的快速迭代和优化。随着电池研发的不断深入，研发人员可能需要对算法进行调整以适应新的研究需求，而App的模块化设计使得算法的更新和优化变得更加容易和快速，从而确保了电池研发的持续进步。

这些算法软件产品的组合形成了一个强大的AI4S电池设计智能化研发平台。平台不仅提供了多尺度建模计算、预训练AI模型微调及下游任务预测、数据分析等核心算法和功能，还通过集成不同的应用程序和服务，实现电池研发的平台化，推动电池研发向着自动化和智能化发展。

目前这一系列创新的软件产品已经在电池研发领域中进行探索并形成应用案例。例如深势科技自主开发的电池设计智能化研发平台Piloteye，其电解液设计模块目标辅助进行电解液的高通量虚拟筛选。该模块通过集成Uni-Mol电解液分子基础物性预测模型、Uni-ELF电解液配方设计模型以及多尺度计算模拟工具，能够快速辅助电池研发人员在庞大的电解液分子化学空间中预测电导率、扩散系数等关键性质，并快速筛选符合目标要求的电解液配方[图6(a)]。在电芯研发的场景，Piloteye平台提供了电化学模型参数辨识优化、电化学仿真、电池循环老化模式定量分析以及电芯健康状态预测等功能[图6(b)]。平台内置钴酸锂三元材料、石墨等主流电池材料体系的伪二维模型，通过参数优化和并行仿真计算进行不同设计参数以及工况条件下的电池短期性能预测，加快实验测试效率。循环老化定量分析功能通过利用老化机制识别模型定量获取循环过程中LLI活性锂损失、LAM活性材料损失和电阻变化曲线，分析不同衰减模式的变化来定量反映电池老化状态，从而预测电芯长时间循环后的容量。基于老化机制识别模型与预测电芯的容量保持率的方法也由Han等验证，误差大致在2%以内，这对比经验拟合式Q(t)=^atz预测有了较大的提高。

先进算法模型和用户友好界面结合进一步提高了电池研发的效率。软件工程化能力不仅使先进算法变得更加容易使用，而且还支持根据不同的研究需求进行定制和扩展。随着AI技术的不断发展，电池平台化智能研发将继续进化，为领域带来更广阔的应用前景和创新潜力。

4 AI4S时代下的电池材料合成与制备

电池的合成和制备是电池研发过程中的重要阶段，其中涵盖电极材料的合成制备、电解液的合成制备以及电芯的设计制造。这一阶段的核心任务是将理论配方转化为可行的制造工艺，确保电池材料的合成过程高效和稳定，保障最终电池产品性能和质量。然而，合成反应中通常涉及多个参数，参数之间还存在复杂的相互作用关系，这使得反应过程的控制和优化充满挑战。

目前在产品研发和工艺优化方面主要依赖试错法，研发人员通过现有经验和认知来调整反应工艺参数，并进行大量实验和分析来探索最优的工艺条件。这种方法存在局限性：由于材料合成制备工艺反应时间通常较长，且工艺规律尚未完全探索和理解，研发人员难以准确预判实验结果，从而增加了当前工艺优化的成本和复杂性。

为克服这些挑战，需要更先进的理论模型和计算工具，以辅助研发人员深入理解合成过程中的参数关系，优化工艺条件，减少试错次数，提高研发效率。通过随机森林回归、梯度提升回归等算法对合成制备的历史实验数据构建机器学习模型，挖掘材料合成制备中的规律，拓宽对材料合成的认知边界。

例如在“正极前体-正极材料-电芯”多尺度模拟场景中，通过利用前期大量小试研发数据，包括正极合成原料信息、合成工艺参数、工艺流程、材料表征数据等，构建机器学习模型从而实现精度更高的单一关键指标预测。进一步地，将中试和量产的数据导入模型，建立“小试-中试-量产”的对应关系，实现中试和量产的最优工艺模拟。在此基础上，结合多尺度模拟方法，该模型还能输出前体生长的相关机理，揭示前体形貌与正极物性的对应关系(图7)。

SimpFine是针对电池材料合成与制备场景开发的数据建模与分析AI4S产品工具。当中包含数据建模、数据预测、采样优化、数据分析等通用功能模块。“数据建模”功能支持应用机器学习技术对原始数据集构建预测模型。生成的模型可以用于“模型预测”模块，以预测工艺参数的变化对电池材料性能的影响。预测结果可以输入到“数据分析”模块，一键生成可视化的结果报告，帮助研发人员直观地进行性能分析评估。SimpFine还支持工作流形式的操作，实现特定任务工作流程搭建。SimpFine通过简单便携的使用操作，以及统一化、可视化的方式实现数据操作，快速提高在实验操作和投入生产前进行方案设计和筛选的效率，实现科学和工程领域的材料成分调控和合成制备工艺优化。

5 AI4S时代下的电池材料表征与性能测试

在电池领域的实际应用中，表征测试对于理解电池材料的形态和粒径分布对于电池的性能至关重要。合成制备完成后，通过表征分析电池材料的微观结构、化学组成和物理特性，验证材料是否符合目标要求。性能测试则用于评估电池的实际工作表现，包括充放电效率、稳定性和安全性等。这些测试结果对于优化电池设计、指导生产工艺调整以及预测电池寿命至关重要，是电池从实验室走向商业应用的必经之路。

常见的表征测试方法包括电化学性能测试，如循环伏安法测试、恒电流间歇滴定测试、交流阻抗谱测试等，用于评估电池的充放电性能、电化学活性、循环稳定性等；结构表征技术，例如X射线衍射、SEM扫描电子显微镜、STEM扫描透射电子显微镜等原子尺度表征工具，用于观察材料的晶体结构和微观形貌；热分析技术，如差示扫描量热法和热重分析，来研究材料的热稳定性；物理性能测试，测量电导率和机械强度等；安全性测试，评估电池在极端条件下的反应。

在传统的材料表征中，通过表征设备获得的图像通常存在噪声和颗粒重叠等问题，这些问题对颗粒进行准确的识别和表征带来了挑战。随着人工智能的发展，不少研究发现通过深度学习算法，如对抗网络模型、全卷积神经网络、U-Net架构等，能够对电镜图像中的颗粒进行有效识别。例如SEM Particle Detector表征分析工具通过一系列的表征计算，生成直观全面的统计报告，帮助研发人员更好地理解、识别材料表征图中颗粒的形态、尺寸、组成和分布等特征(图8)，从而为领域的研究和应用提供有力支持。

6 AI4S时代下的电池研发结果分析优化

电池研发中的分析优化过程通常是对材料表征和电化学测试数据的深入分析，以识别电池性能的限制因素并探索改进途径。

在电池材料表征和电化学测试中，数据量庞大、特征提取复杂以及数据维度高的问题普遍存在，这些因素共同构成了数据分析优化的挑战。传统的数据处理和分析方法因其复杂性而效率受限。针对这一问题，人工智能的“降维”能力提供了新的解决方案。例如，卷积神经网络从测试结果数据中提取特征，评估电池状态；遗传算法自动识别电化学测试数据的等效电路模型；随机森林或XGBoost等集成学习方法，通过构建并整合多个弱预测模型，增强了对高维数据集的处理能力和整体预测性能。

除了针对电池数据分析的方法外，一些开源软件包也为电池测试数据的分析处理提供了支持。例如，Cellpy是一个用于处理和分析电池测试数据的开源库，该库提供了电芯测试数据读取、预处理、分析和可视化等功能。另外一个用于电化学阻抗分析的Python软件包impedance.py，也已经实现了EIS数据的拟合、模拟和可视化等功能。

AI4S先进算法以及产品工具的开发和应用不仅极大提高了数据分析的效率，而且降低研发人员的使用门槛，快速通过从复杂的数据中提取出关键特征，增强了研发人员快速识别有潜力电池设计参数的能力(图9)。AI技术的这些优势不仅优化了电池材料的性能，还为电池性能的提升提供了新的视角和工具，有助于推动电池技术的创新和发展。

7 展 望

在AI for Science范式的推动下，电池研发已经迈入了一个平台化智能研发的新时代。通过构建电池设计智能化BDA平台，实现对文献、专利、计算模拟、表征、测试、工艺和生产数据的自动采集，同时调用多模态电池预训练大模型，高精度预测电池寿命并建立构效关系。BDA平台致力于发展面向文献、材料设计、表征测试、工艺优化和分析优化的五大智能平台，通过采用“软硬件一体化、实验与计算模拟结合”的研发范式，构建一个从理论研究到实验室测试，再到工业应用的完整研发生产闭环，为电池行业提供全面的技术支持与创新解决方案(图10)。

AI技术的应用在电池研发领域发挥着日益重要的作用，特别是在机器学习预训练模型和多尺度建模算法方面。这些技术为电池研发提供了强大的数据分析和预测能力，使得研发人员能够快速处理和分析大量的电池数据，加速了电池材料的发现和电池设计的迭代优化。通过深度整合AI与电池仿真、实验设计、合成制备、表征测试以及数据分析技术，形成了一个电池全生命周期的智慧大装置和超级实验室，实现了从材料选择、制备过程到最终应用的每一个环节的智能化研发设计和优化分析，为电池研发提供全面的平台化技术支持。

尽管AI技术的融合为电池工业研发带来了革命性变革，并加速了新能源技术的创新和发展，但在电池研发领域持续深耕的过程中，仍面临着一些挑战，例如，深入理解电池中界面形成以及构效关系等关键问题，生产和收集高质量电池表征和测试数据，更高效的多尺度建模算法和机器学习模型，更便携、更贴合电池研发场景的算法工程化工具等。解决这些挑战，需要跨学科的合作和交叉学科人才的培养，以及面向电池研发场景的先进算法和平台工具的持续发展。

我们有理由相信，随着AI技术的不断深入应用，电池研发将变得更加高效、智能，这为人类社会提供更加清洁、高效的能源解决方案，为可持续发展做出重要贡献。随着技术的不断进步和创新，电池研发的未来充满了无限可能。

第一作者：谢莹莹（1997—），女，学士，主要从事BDA平台产品研发；

通讯作者：王晓旭，博士，副研究员，主要从事AI及多尺度计算理性研发设计新型能源材料和器件，包括电池、催化化工、光伏等方向。