抖音母公司也來新能源行業(yè)“湊熱鬧”。

起點鋰電獲悉，近日火山引擎Force大會透露，字節(jié)跳動旗下Seed團隊和火山引擎將與比亞迪聯(lián)手共建實驗室，共同開展鋰電池研發(fā)。

雙方將通過聯(lián)合實驗室攻關AI for Science（人工智能驅動的科學研究）相關難題，?AI for Science是通過人工智能技術革新傳統(tǒng)科研范式，實現(xiàn)科學發(fā)現(xiàn)與技術創(chuàng)新有效聯(lián)動?，當前這一技術在新能源場景有望取得突破性進展。

字節(jié)跳動與比亞迪都發(fā)現(xiàn)了AI for Science的潛力，未來二者將重點關注動力電池快充、壽命、安全性等問題，并共同挖掘AI技術在電池研發(fā)中的更多場景，例如新的材料體系和新的電池配方。

關于是否能借助AI打造出更強的鋰電池，目前業(yè)界也有諸多觀點。

鋰電池產品研發(fā)設計與制造相當復雜，有多領域、多學科互相交叉的特點，所以精密的計算工具對鋰電池制造尤其重要。

隨著新一代AI技術突破，生成式AI已經在鋰電池領域展現(xiàn)出顛覆性發(fā)展?jié)摿Α?/p>

例如LG新能源此前稱，將利用AI為客戶設計電池，可在一天之內設計出符合客戶要求的電芯。

國內多家鋰電池廠和高校也在此進行探索，如寧德時代與英特爾合作，基于鋰電檢測場景打造檢測方案，涉及多種AI技術的深度應用。

復旦大學彭慧勝與高悅教授團隊通過AI輔助，成功開發(fā)出新型鋰載體分子：三氟甲基亞磺酸鋰（CF3SO2Li）。該材料可像打針一樣精準補充鋰離子，恢復電池容量延長使用壽命，這項科研成果已在學術期刊《自然》上發(fā)表。

欣旺達李陽興也在公開場合暢聊對AI+鋰電池的看法。

李陽興回顧近年來多種AI算法在鋰電池研發(fā)、制造、管理等環(huán)節(jié)的應用，認為從材料基因庫到電池護照等環(huán)節(jié)，單一AI算法的成功實踐，顯著提升了研發(fā)效率和產品質量。

雖然這些應用還局限于各自細分環(huán)節(jié)，但形成貫通全鏈條的大模型已不再遙遠。

李陽興認為鋰電AI大模型需要解決的痛點有：數據需求、模型可解釋性、計算資源需求、學科協(xié)作、模型泛化能力等，所以需要逐一解決問題，積極面對機遇與挑戰(zhàn)。

在目前關注度較高的固態(tài)電池領域，AI輔助的呼聲也很高，今年2月歐陽明高教授提到：“難的事情靠AI，再牛的科學家，一個人在實驗室也搞不出來，不太可能比過AI。”

全固態(tài)電池四大核心難題如果還采用傳統(tǒng)研發(fā)模式，那么效率將無法滿足需求，所以AI研發(fā)新范式需要完善，這樣才能助力全固態(tài)電池量產。

如此一來，全固態(tài)電池AI大模型的建立就十分必要，可在模型中填充各類專家研究精華，實現(xiàn)材料體系智能匹配、智能選優(yōu)、設計參數制定、制備工藝路線、智能推薦等研發(fā)服務，有效提升效率。

不過，如何將AI充分運用于研發(fā)，所謂的AI for Science時代還有多遠，誰也不知道。

寧德時代曾毓群曾表示AI for Science還沒有完全符合要求的模型、結構、算法可用于電池材料研發(fā)；歐陽明高院士也表示盡管DeepSeek在電池知識問答和理論文獻收集上表現(xiàn)出彩，但也僅僅是搜索引擎功能，還欠缺科學分析能力，所以完善垂直領域大模型技術還任重道遠。??

起點鋰電認為，AI正為電池制造帶來巨大變革，從材料選型、器件設計、優(yōu)化生產三大方面幫助企業(yè)縮短研發(fā)周期，打造鋰電池最佳配方。

作 者：宋博文

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