AI（人工智能）賽道正如火如荼，而風(fēng)口已刮向動力電池，包括計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、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(fù)雜大系統(tǒng)，呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉影響的特點。例如材料的晶體結(jié)構(gòu)、固相反應(yīng)涉及固體物理和電化學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科，而充放電又會涉及空間、時間和能量尺度下的理化反應(yīng)，其間的構(gòu)效關(guān)系極其復(fù)雜。
盡管鋰電在電化學(xué)仿真等場景涌現(xiàn)出一些極具價值的單點設(shè)計工具，不過在電池全生命周期的材料表征與機理認(rèn)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ΑＨ涨�，韓國電池供應(yīng)商LG稱將利用AI為其客戶設(shè)計電池，可在一天之內(nèi)設(shè)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(172.480, -1.30, -0.75%)也在通過與英特爾等技術(shù)供應(yīng)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(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)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(yīng)用。
筆者認(rèn)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(shè)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(luò)強國和數(shù)字中國建設(shè)提供有力支撐。
材料選型方面，業(yè)內(nèi)公認(rèn)，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(shè)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(shè)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(xué)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(yīng)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(shè)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(zhǔn)預(yù)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。
