AI for Science时代下的电池平台化智能研发

  浩博电池网讯：

  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。

图1 “平台科研”模式“四梁N柱”架构

  “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)。

图2 BDA平台下的电池研发“文献调研、实验设计、合成制备、表征测试、分析优化”流程

  （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。

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