向全電動(dòng)的未來過渡取決于低成本、高性能和更安全的電池。用下一代電化學(xué)成分（如固態(tài)）來優(yōu)化電池的能量密度和功率的努力，已經(jīng)取得了不同程度的成功。然而，他們還沒有一個(gè)達(dá)到商業(yè)化階段，以滿足電動(dòng)車、醫(yī)療設(shè)備、無人機(jī)和儲(chǔ)能解決方案等先進(jìn)技術(shù)的爆炸性需求。

隨著中國(guó)、歐洲和美國(guó)爭(zhēng)相主導(dǎo)全球電池市場(chǎng)（預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到2797億美元），AI已成為加速創(chuàng)新速度的一個(gè)非常有前景的工具。

不過，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，下一代電池必須能夠快速充電還要保證安全。它們還需要超越目前的性能標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)保持較低的重量，電池材料也需易于量產(chǎn)。

研究人員已經(jīng)花了幾十年的時(shí)間來研究解決方案，但進(jìn)展一直被緩慢的實(shí)驗(yàn)、漫長(zhǎng)的周期和困難的發(fā)現(xiàn)過程所阻礙。AI可以幫助解決這些長(zhǎng)期存在的挑戰(zhàn)，并將評(píng)估電池材料、電池結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分的過程從幾年縮短到幾個(gè)月。

縮短漫長(zhǎng)的評(píng)估期

獲得電池性能數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方法包括不斷向電芯注入能量，直到它們壽命總結(jié)。研究人員可能不得不花費(fèi)數(shù)年時(shí)間對(duì)電池進(jìn)行成千上萬次的充放電過程，以獲得他們需要的結(jié)果。這是研究人員預(yù)測(cè)電池衰減的方式，而這一過程對(duì)于開發(fā)更安全、不易燃的電池至關(guān)重要?？紤]到電動(dòng)車和住宅太陽(yáng)能儲(chǔ)能需求的急劇增加，顯然沒有什么時(shí)間可以浪費(fèi)了。

采取系統(tǒng)級(jí)的方法，電池科學(xué)家可以應(yīng)用AI來更有效地測(cè)試和了解電池組、它們的集成和預(yù)期性能。AI的這種應(yīng)用還包括各種電池類型、其不同的化學(xué)成分和預(yù)期性能，并能幫助確定在多個(gè)電池或電池包內(nèi)分配能量的最佳方法。

更快、更有效地發(fā)現(xiàn)新材料
過去，研究人員面臨著為下一代電池應(yīng)用減少必要的替代材料的艱巨任務(wù)。這個(gè)過程需要評(píng)估人員從從測(cè)試中收集的大量數(shù)據(jù)中提取洞察力。研究人員只能以機(jī)器計(jì)算信息的速度進(jìn)行操作，往往需要數(shù)年時(shí)間才能有進(jìn)展。

AI可以解鎖一些原本不會(huì)被考慮的有用材料組合。AI在發(fā)現(xiàn)新材料領(lǐng)域產(chǎn)生了有趣的結(jié)果，例如超導(dǎo)體，而且它在電池領(lǐng)域似乎也很有希望。

用AI優(yōu)化電池結(jié)構(gòu)

雖然在過去幾十年里，大多數(shù)改進(jìn)電池的努力都集中在電化學(xué)領(lǐng)域，但改變電池的物理性質(zhì)已被證明可以提高電池密度、容量、安全性和其他關(guān)鍵性能指標(biāo)。AI可以幫助電池科學(xué)家更好地理解電極層面的結(jié)構(gòu)與性能的關(guān)系，以便為任何特定的應(yīng)用設(shè)計(jì)最佳的電池結(jié)構(gòu)。根據(jù)電池的使用方式和其他技術(shù)規(guī)格，AI可以對(duì)可能的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提出深刻的建議，從而優(yōu)化電池性能。

AI算法甚至可以根據(jù)尚未應(yīng)用的新興技術(shù)和化學(xué)物質(zhì)提出可能性。這就像擁有一個(gè)強(qiáng)大的電池原型工廠，在節(jié)省時(shí)間和成本方面對(duì)整個(gè)價(jià)值鏈有巨大好處。

例如，從汽車的角度來看，電動(dòng)車的性能有很大一部分是基于電芯的。這就是為什么把它與AI的能力聯(lián)系起來非常重要，以便更好地了解如何改善BMS，改善電池的能力。這將有助于為下一代動(dòng)力電池的開發(fā)打下基礎(chǔ)。

AI將決定電池競(jìng)賽的輸贏嗎？

盡管AI仍然是電池科學(xué)中的一個(gè)新興應(yīng)用，但我們開始看到了其巨大的潛力。例如，斯坦福大學(xué)、MIT和豐田研究院的研究人員用AI來確定在10分鐘內(nèi)為電動(dòng)車電池充電的最佳方法。傳統(tǒng)的方法需要500天的評(píng)估過程，但該小組能夠在短短16天內(nèi)利用高度針對(duì)性的AI算法，在224個(gè)候選方案中確定了最佳充電方法。

不僅僅是研究人員，大公司也是如此。大眾與與谷歌合作，正在使用AI和量子計(jì)算來模擬和優(yōu)化高性能電池的結(jié)構(gòu)。松下聲稱，由于AI的助力，在測(cè)試新設(shè)計(jì)時(shí)，大大減少了充放電的次數(shù)。雖然只是幾個(gè)例子，但隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)也將不斷增加。

電池行業(yè)是一個(gè)越來越擁擠的賽道，新老玩家都在謀求下一個(gè)偉大的電池技術(shù)突破。由于下一代電池的商業(yè)化需要5-15年的時(shí)間，保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)可能需要成功采用AI來加速測(cè)試階段，并確定改進(jìn)成本效率和性能的領(lǐng)域。

[參考文章]

Next-Generation Batteries Will Be Brought to You by AI — Dr. Moshiel Biton