AI能否打造動力電池“最佳配方”

AI（人工智能)賽道正如火如荼，而風口已刮向動力電池，包括計算機視覺、機器學習、云計算、大數(shù)據(jù)等AI技術(shù)正成為提升極限制造體系的關(guān)鍵手段。

事實上，鋰離子電池屬于典型的復雜大系統(tǒng)，呈現(xiàn)出多學科交叉影響的特點。例如材料的晶體結(jié)構(gòu)、固相反應涉及固體物理和電化學等基礎學科，而充放電又會涉及空間、時間和能量尺度下的理化反應，其間的構(gòu)效關(guān)系極其復雜。

盡管鋰電在電化學仿真等場景涌現(xiàn)出一些極具價值的單點設計工具，不過在電池全生命周期的材料表征與機理認識上仍存在大量實踐空白。從原因來看，首先，受限于幾大類成熟材料體系的天然約束，新配方和新工藝實質(zhì)性突破有限。其次，通過試制軟包、紐扣電池進行對比試驗，不僅人力物力投入大、耗時長，而且實際效果往往因外部干擾過多，難覓規(guī)律。

然而，隨著新一代AI技術(shù)的突破，這一局面正在發(fā)生深刻的變化，生成式AI已經(jīng)展現(xiàn)出堪稱顛覆性的發(fā)展?jié)摿?。日前，韓國電池供應商LG稱將利用AI為其客戶設計電池，可在一天之內(nèi)設計出符合客戶要求的電芯；美國微軟量子計算團隊將高性能計算和AI計算相結(jié)合，僅用時80小時便鎖定了一種被稱為“N2116”的候選材料——若采用傳統(tǒng)篩選方法，達成這一成果或?qū)⒑臅r超20年。

國內(nèi)方面，寧德時代也在通過與英特爾等技術(shù)供應商合作，基于鋰電在線檢測場景打造一套橫跨云—邊—端，融合計算機視覺、深度學習和機器學習技術(shù)的電池缺陷檢測方案，這顯然也涉及AI技術(shù)的深度應用。

筆者認為，AI強大的計算和分析能力正在為電池制造帶來巨大變革，從材料選型、器件設計、優(yōu)化生產(chǎn)三大流程幫助企業(yè)控制成本投入，縮短研發(fā)周期，打造動力電池的“最佳配方”。更為重要的是，引入AI還將極大促進重點行業(yè)智能升級，高水平賦能工業(yè)制造體系，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力，為制造強國、網(wǎng)絡強國和數(shù)字中國建設提供有力支撐。

材料選型方面，業(yè)內(nèi)公認，動力電池下一個十年的技術(shù)競爭核心在于材料。在此背景下，國內(nèi)大部分鋰電池廠商都在使用計算機模擬仿真的方式，開展材料選型與電極、電芯的設計，從而幫助企業(yè)減少實驗次數(shù)，意在大幅加速新型電池和全固態(tài)電池的研發(fā)速度。

電池設計方面，以兩類新型電池為例，目前全固態(tài)電池的難點之一就在于開發(fā)穩(wěn)定的電化學材料體系，日本豐田在過去30多年已嘗試了數(shù)萬種電解質(zhì)應用到電池中，但至今未成功量產(chǎn)；同時，由于鐵錳離子半徑相近，可實現(xiàn)原子級別混合，行業(yè)在嘗試為磷酸鐵鋰添加錳元素，得到性能更優(yōu)的磷酸錳鐵鋰，只是二者的比例關(guān)系橫亙難越。而AI的引入有望大大簡化電池設計流程，通過高效模擬仿真快速解決上述難題。

優(yōu)化生產(chǎn)方面，隨著AI算法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展，可對鋰電池生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)進行深度優(yōu)化。廠商通過建立數(shù)據(jù)共享體系、多源數(shù)據(jù)庫分析和優(yōu)化生產(chǎn)流程，可實時監(jiān)測生產(chǎn)過程中的各項參數(shù)，精準預測并調(diào)整生產(chǎn)流程，進而有效提升鋰電池的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
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