宁德时代吴凯谈AI材料研发如何实现按需设计

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电池技术路线之争,表面看是技术路线的选择,其内核,归根结底是材料创新的竞赛。在第十八届深圳国际电池技术交流会的开幕式上,中国工程院院士、宁德时代首席科学家吴凯的发言,为这场竞赛指明了新的方向。
吴凯院士明确指出,AI正成为驱动这场变革的核心引擎,推动材料研发从传统的“经验试错”模式,转向“按需设计”的数智化新范式。这不仅仅是效率的提升,更是一种研发范式的根本性转变。
从“大海捞针”到“按图索骥”
过去,寻找一种性能优异的新材料,很大程度上依赖于科研人员的经验和直觉,过程如同大海捞针,耗时费力且成功率难以保证。而AI的介入,让这一切变得不同。它能够基于海量的材料数据库和物理化学规律,进行高通量计算和模拟,快速筛选出具有潜在应用价值的候选材料,实现“按需设计”——即根据特定的性能目标(如更高的能量密度、更快的充电速度、更强的安全性),反向推导并设计出最有可能实现的材料结构。
吴凯院士以宁德时代的实践为例,展示了这一范式的落地成果。公司已经利用AI技术,成功挖掘出多种新型材料,包括用于提升正极稳定性的包覆材料、能够耐受更高电压的功能型电解液和电解质,以及应用于新型钙钛矿电池的钝化剂等。这些成果,正是从“试错”到“设计”跨越的生动注脚。
效能瓶颈与AI的“超认知”能力
当然,理想与现实之间仍有距离。吴凯院士也坦诚指出,目前材料研发的整体效能仍面临瓶颈。一个关键的挑战在于,许多复杂的工艺参数优化,甚至超出了人类工程师的传统认知范围。
而这恰恰是AI可以大显身手的地方。吴凯用“非常强大”来形容AI在这方面的潜力。AI算法,特别是先进的机器学习模型,能够从纷繁复杂的实验数据和生产数据中,发现人眼难以察觉的隐性规律与关联,从而优化出最优的合成路径和工艺窗口。这相当于为研发团队配备了一位不知疲倦、且拥有“超认知”能力的超级助手。
话说回来,AI驱动并非要取代科学家和工程师,而是将他们从重复性、高强度的试错劳动中解放出来,更专注于顶层设计、机理分析和创新构思。人机协同,才是实现材料研发碘伏性突破的关键。
总体来看,吴凯院士的分享清晰地勾勒出电池材料研发的未来图景:一个由AI深度赋能,从需求出发进行精准、高效设计的时代正在到来。这场静水深流的变革,或将决定下一代电池技术的最终形态与产业格局。
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