DeepSeek宣布開源其模型R1期間，電池產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)集中進行本地化部署。盡管目前鮮有企業(yè)披露具體成效，但AI正在電池產(chǎn)業(yè)激起漣漪，提醒電池產(chǎn)業(yè)做出順應(yīng)時代的選擇。

在2月的全固態(tài)電池行業(yè)論壇上釋放出強烈信號：AI正成為下一代電池技術(shù)突破的核心引擎。

歐陽明高院士直言，全固態(tài)電池研發(fā)面臨四大核心難題，傳統(tǒng)研發(fā)效率已無法滿足需求，必須轉(zhuǎn)向“文獻AI讀、報告AI寫、模型AI算、優(yōu)化AI做”的新范式。

而鋰電產(chǎn)業(yè)鏈最早將AI作為生產(chǎn)工具導(dǎo)入的時間可以追溯到2019年，這一年，蜂巢能源投產(chǎn)了車規(guī)級AI智能動力電池工廠。2020年，寧德時代提出“電池極限制造”理念，追求電池制造過程中的效率、品質(zhì)與成本的最優(yōu)化，并積極布局AI技術(shù)。

“極限制造”正在幫助寧德時代等頭部企業(yè)拉開與二線廠商的利潤率差距，2024年前三季度寧德時代的銷售毛利率為28.19%，遠超行業(yè)平均水平(約18%)，其中“極限制造”的數(shù)智化賦能開始發(fā)揮“飛輪效應(yīng)”。

在AI技術(shù)的導(dǎo)入下，每一顆電池全生命周期的數(shù)據(jù)將成為寶貴的生產(chǎn)資料，在財政部將數(shù)據(jù)列為第五大生產(chǎn)要素的政策風口下，TWh的電池規(guī)模將催生萬億數(shù)據(jù)資產(chǎn)?；陔姵禺a(chǎn)業(yè)萬億數(shù)據(jù)資產(chǎn)，電池生產(chǎn)、制造、管理正在掀起變革。

近期外界消息稱，寧德時代曾毓群在內(nèi)部講話中透露，“我們要做的不是電池公司，而是能源智能化的操作系統(tǒng)。”這句話或也指向一個電池與AI深度融合的圖景。

2月27日，百度與寧德時代簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。雙方合作包括但不限于寧德時代動力電池、換電產(chǎn)品及服務(wù)、滑板底盤技術(shù)在無人車產(chǎn)品的開發(fā)應(yīng)用，以及共同探索并打造競爭力領(lǐng)先的無人車產(chǎn)品和創(chuàng)新的商業(yè)模式。百度也將以全棧自主可控的AI能力，從芯片、平臺、應(yīng)用層全方位支持寧德時代數(shù)智化建設(shè)。

國內(nèi)電池與AI兩大領(lǐng)域代表企業(yè)牽手，能源與智能融合革命已有暗流。

構(gòu)筑AI4S的電池創(chuàng)新“范式”

在現(xiàn)階段下一代電池創(chuàng)新潮流中，AI4S是目前倍受關(guān)注的AI應(yīng)用。深入到電芯設(shè)計和材料研發(fā)中，AI4S同樣離不開模型、數(shù)據(jù)和算力，模型與算力在電化學領(lǐng)域的基礎(chǔ)、通用工作正在構(gòu)建。

2018年，首次在國內(nèi)提出AI for Science概念的中科院院士鄂維南近期分享到，基于三維分子表達的通用模型——Uni-Mol，通過預(yù)訓(xùn)練的方式整合不同場景的分子數(shù)據(jù)，它采用Transformer架構(gòu)，能夠支持生成、搜索和屬性預(yù)測等任務(wù)，可實現(xiàn)分子生成、性質(zhì)預(yù)測等多種通用能力。

同時，AI與先進表征手段的結(jié)合，可以準確表征全固態(tài)電池多尺度結(jié)構(gòu)，高效完成表征圖像的分割等處理任務(wù)。他指出，這種結(jié)合可為全固態(tài)電池的研發(fā)提供了更加精準和高效的分析手段。

美國材料研究學會(MRS)會士、電化學學會(ECS)會士、SES AI Corporation首席技術(shù)官許康除了提到用于分子生成和性能預(yù)測的AI agent開發(fā)，著重在數(shù)據(jù)方面談到建立“分子宇宙”數(shù)據(jù)庫，預(yù)計包含10^12個分子，通過密度泛函理論(DFT)計算和AI技術(shù)加速分子探索。

目前，AI4S的電池材料創(chuàng)新，涌現(xiàn)了許多通過AI加速某種材料開發(fā)周期、解決了過去的某一痛點。這在前沿學術(shù)領(lǐng)域中取得的成果尤其令產(chǎn)業(yè)振奮。

2025年2月，復(fù)旦大學高分子科學系彭慧勝/高悅團隊用AI設(shè)計了一種鋰載體分子——三氟甲基亞磺酸鋰(CF3SO2Li)，這一成果在《自然》(Nature)上發(fā)表。

這種鋰載體分子被注射進廢舊電池后，能夠?qū)崿F(xiàn)電池“滿血復(fù)活”，在充放電上萬次后仍展現(xiàn)出接近出廠時的健康狀態(tài)(96%容量)，循環(huán)壽命大幅提升，為廢舊電池修復(fù)打開了全新的思路。

但也有業(yè)內(nèi)觀點指出，這一“注射”方案在實際應(yīng)用中可行性不高且電池循環(huán)過程還會存在其他副反應(yīng)，其產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用還需做更多考慮。

這在認可AI4S在電池創(chuàng)新充分進步性的同時，也指出僅找出電池材料的“局部最優(yōu)解”還不夠，產(chǎn)業(yè)化落地也是需要考慮的問題。

2025初的CES 2025，SES展出專為人形機器人和無人機設(shè)計的AI增強型2170圓柱電池。由AI幫助篩選出的新型電解液材料，解決了電池負極難以使用高含量硅材料的問題，容量上可實現(xiàn)2170電池5Ah到6Ah的提升，還兼顧電池有適用于無人機、人形機器人的高倍率性、高安全性。

為了突破“局部最優(yōu)解”的性能局限，電池仿真正幫助AI電池創(chuàng)新構(gòu)建閉環(huán)。通過從微觀到宏觀的多尺度集成仿真，運用建模和材料數(shù)據(jù)庫，幫助電池設(shè)計、優(yōu)化性能。

電池仿真技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)易來科得CEO陳新虹博士預(yù)計，到2025年，電池設(shè)計效率將提升2-5倍，智能設(shè)計將再提升兩個數(shù)量級。

AI驅(qū)動電池制造飛輪效應(yīng)

特斯拉的德州超級工廠是通過AI技術(shù)實現(xiàn)效率飛躍的一大代表性案例。其為自動駕駛系統(tǒng)FSD的訓(xùn)練和優(yōu)化方面，形成“數(shù)據(jù)產(chǎn)生優(yōu)化—優(yōu)化提升產(chǎn)能—產(chǎn)能反哺數(shù)據(jù)”的良性循環(huán)。

在電池領(lǐng)域，此類良性循環(huán)產(chǎn)生飛輪效應(yīng)已經(jīng)成為企業(yè)間拉開差距的競爭力。

以寧德時代為例，其“燈塔工廠”通過AI模型的實時監(jiān)測和優(yōu)化，在推動規(guī)模制造的同時保證產(chǎn)線的良率與效率，實現(xiàn)降低單位成本、提高盈利能力。

寧德時代溧陽基地作為其在全球鋰電行業(yè)的第三座“燈塔工廠”，通過導(dǎo)入AI等數(shù)字化技術(shù)，實現(xiàn)了產(chǎn)能提升320%，制造成本降低33%，產(chǎn)品單體失效率從百萬分之一降低到十億分之一，二氧化碳排放量減少47.4%。

在固態(tài)電池目前急于放大產(chǎn)能的關(guān)鍵節(jié)點，AI技術(shù)也開始參與推動更大規(guī)模的固態(tài)電池生產(chǎn)。

2024年末，美國固態(tài)電池企業(yè)QuantumScape也披露，新一代陶瓷隔膜熱處理設(shè)備“Cobra”通過AI技術(shù)對設(shè)備進行優(yōu)化和升級。“Cobra”設(shè)備可使固態(tài)電池的生產(chǎn)效率提高了20%，目前已投用，將為2025年QSE-5 B樣品的更大規(guī)模交付做準備。

從安全到調(diào)度的能源網(wǎng)絡(luò)智能化

智能算法、機器學習模型以及大數(shù)據(jù)分析能力在電池安全、調(diào)度上的增益推動AI在動力、儲能領(lǐng)域快速滲透。

在動力電池領(lǐng)域，AI+BMS的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成效。以華為為例，其通過“端–云–大數(shù)據(jù)-AI”的結(jié)合，推出了華為AI BMS系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在云端對電芯數(shù)量、充放電、駕駛信息等數(shù)據(jù)進行實時處理，結(jié)合算法庫實現(xiàn)電池安全實時預(yù)警、電池健康狀態(tài)評估以及電池壽命優(yōu)化等功能。

數(shù)據(jù)顯示，華為AI BMS系統(tǒng)可以提前24小時預(yù)警電池安全問題，誤報率低至0.1%/月，風險預(yù)警查全率高達90%。目前，該系統(tǒng)已在華為AITO問界M5、M7車型中得到應(yīng)用。

此外，Electra的EVE-Ai™技術(shù)也是動力電池領(lǐng)域的一大亮點。該技術(shù)被嵌入在特斯拉Cybertruck Cyberbeast中，通過實時、數(shù)據(jù)驅(qū)動的續(xù)航里程估算，EVE-Ai™技術(shù)能夠減少續(xù)航里程估算的不準確性比例高達20%;同時有相關(guān)報道指出，通過預(yù)測性維護和退化分析，該技術(shù)可將電池壽命延長高達40%。

在儲能領(lǐng)域，AI護航電池安全的意義更為重大。海博思創(chuàng)通過積累海量運行數(shù)據(jù)(20GWh儲能電站、1800萬顆電池、200TB 數(shù)據(jù))，建立多維度模型，實現(xiàn)了對電站運行狀態(tài)的精準分析和預(yù)測?，F(xiàn)階段，海博思創(chuàng)已經(jīng)可以提前兩周左右對潛在安全風險做預(yù)警，在電站非運行時間進行預(yù)測，提升電站在線壽命。

值得一提的是，安全并不是AI在儲能領(lǐng)域的唯一價值，其對經(jīng)濟性的提高是儲能領(lǐng)域更為看重的機會。國家電網(wǎng)與華為聯(lián)合打造的AI能源大腦，通過實時協(xié)調(diào)大量分布式儲能單元，理論上可以有效提高可再生能源的消納率。

兩大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬與能耗

然而，AI技術(shù)加速導(dǎo)入能源體系也帶來了兩大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)資產(chǎn)和AI能耗。

隨著電池數(shù)據(jù)的不斷積累和流轉(zhuǎn)，如何確保數(shù)據(jù)的權(quán)屬清晰、合規(guī)使用成為亟待解決的問題，尤其是在財政部將數(shù)據(jù)列為第五大生產(chǎn)要素的政策風口下。

2025年2月20日，比亞迪財報中數(shù)據(jù)資產(chǎn)凈值：207.3億，這個數(shù)字不僅相當于其2024年凈利潤的68%，更意味著比亞迪率先將車機數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化、可交易的戰(zhàn)略資產(chǎn)。其中‌電池數(shù)據(jù)流向供應(yīng)商‌ ，按調(diào)用次數(shù)與寧德時代分成(有報道指出單次調(diào)用費0.83元)。‌

寧德時代等頭部電池企業(yè)已經(jīng)開始在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方面進行探索和實踐，有數(shù)據(jù)指出，寧德基地搭建了全生命周期全球數(shù)字化追溯系統(tǒng)，累計數(shù)據(jù)資產(chǎn)超過6000億元。

另一方面，隨著AI模型的不斷升級和擴大，其能耗問題也日益凸顯。以GPT-4等巨型模型為例，其訓(xùn)練成本高昂、能耗巨大。據(jù)報道，GPT-4的訓(xùn)練過程消耗了數(shù)億度電能，相當于一個小型發(fā)電廠的年發(fā)電量。

因此，如何在保證AI性能的同時降低其能耗也是當下備受關(guān)注的問題。

同時，物理AI的崛起對電池性能進一步有提高。如特斯拉 Optimus使用電池，機器人、機器狗等運用電池，這種瞬間的能量爆發(fā)與物理AI運動控制的配合，要求電池成本、能量密度、倍率性、安全多維度的綜合性能更進一步。

或許，在電池技術(shù)創(chuàng)新暗流涌動的當下，電池技術(shù)也在重新定義AI邊界，反向賦能AI產(chǎn)業(yè)也成為電池企業(yè)的“新機會”，未來將是重新定義能源與智能關(guān)系的新時代。