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。