AI能否打造动力电池“最佳配方”

　　AI(人工智能)赛道正如火如荼，而风口已刮向动力电池，包括计算机视觉、机器学习、云计算、大数据等AI技术正成为提升极限制造体系的关键手段。

　　事实上，锂离子电池属于典型的复杂大系统，呈现出多学科交叉影响的特点。例如材料的晶体结构、固相反应涉及固体物理和电化学等基础学科，而充放电又会涉及空间、时间和能量尺度下的理化反应，其间的构效关系极其复杂。

　　尽管锂电在电化学仿真等场景涌现出一些极具价值的单点设计工具，不过在电池全生命周期的材料表征与机理认识上仍存在大量实践空白。从原因来看，首先，受限于几大类成熟材料体系的天然约束，新配方和新工艺实质性突破有限。其次，通过试制软包、纽扣电池进行对比试验，不仅人力物力投入大、耗时长，而且实际效果往往因外部干扰过多，难觅规律。

　　然而，随着新一代AI技术的突破，这一局面正在发生深刻的变化，生成式AI已经展现出堪称颠覆性的发展潜力。日前，韩国电池供应商LG称将利用AI为其客户设计电池，可在一天之内设计出符合客户要求的电芯;美国微软量子计算团队将高性能计算和AI计算相结合，仅用时80小时便锁定了一种被称为“N2116”的候选材料——若采用传统筛选方法，达成这一成果或将耗时超20年。

　　国内方面，宁德时代也在通过与英特尔等技术供应商合作，基于锂电在线检测场景打造一套横跨云—边—端，融合计算机视觉、深度学习和机器学习技术的电池缺陷检测方案，这显然也涉及AI技术的深度应用。

　　笔者认为，AI强大的计算和分析能力正在为电池制造带来巨大变革，从材料选型、器件设计、优化生产三大流程帮助企业控制成本投入，缩短研发周期，打造动力电池的“最佳配方”。更为重要的是，引入AI还将极大促进重点行业智能升级，高水平赋能工业制造体系，加快形成新质生产力，为制造强国、网络强国和数字中国建设提供有力支撑。

　　材料选型方面，业内公认，动力电池下一个十年的技术竞争核心在于材料。在此背景下，国内大部分锂电池厂商都在使用计算机模拟仿真的方式，开展材料选型与电极、电芯的设计，从而帮助企业减少实验次数，意在大幅加速新型电池和全固态电池的研发速度。

　　电池设计方面，以两类新型电池为例，目前全固态电池的难点之一就在于开发稳定的电化学材料体系，日本丰田在过去30多年已尝试了数万种电解质应用到电池中，但至今未成功量产;同时，由于铁锰离子半径相近，可实现原子级别混合，行业在尝试为磷酸铁锂添加锰元素，得到性能更优的磷酸锰铁锂，只是二者的比例关系横亘难越。而AI的引入有望大大简化电池设计流程，通过高效模拟仿真快速解决上述难题。

　　优化生产方面，随着AI算法和大数据分析技术发展，可对锂电池生产的各个环节进行深度优化。厂商通过建立数据共享体系、多源数据库分析和优化生产流程，可实时监测生产过程中的各项参数，精准预测并调整生产流程，进而有效提升锂电池的生产效率和产品质量。