在太阳能电池与光伏技术领域，钙钛矿太阳能电池凭借低制造成本和高光电转换效率的潜力持续受到关注。然而，长期稳定性不足始终是制约钙钛矿电池产业化落地和大规模商业应用的核心难题。近日，上海交通大学一项最新研究取得重要突破：研究人员借助创新的AI辅助设计方法，成功研发出即使在极端高温条件下仍能保持高效性能的钙钛矿太阳能电池。

这项研究成果已在线发表于国际顶级学术期刊《Science》。围绕钙钛矿太阳能电池稳定性这一行业关键问题，研究团队构建了一个多智能体AI平台，对电池器件结构以及关键功能层的化学组分展开系统化设计。以往研发通常依赖“实验试错”模式，不仅周期长、成本高，而且效率有限；相比之下，这一新方法推动研发流程从传统试错走向“机理驱动+智能迭代”的新阶段。

AI平台如何协同工作

不同于依赖海量训练数据的传统人工智能模型，该平台采用分工明确、协同优化的多智能体架构。它由四个具备专业知识的智能体组成：数据智能体负责提取和预处理结构化数据；中心智能体协调工作流并规划器件结构；组分智能体优化钙钛矿材料本身；界面智能体则专注于指导器件界面及传输层的设计。这种多模块协同工作机制，使平台能够对复杂钙钛矿器件系统进行更全面的全局优化。

突破性的性能表现

在AI平台的支持下，研究团队设计出的钙钛矿太阳能电池展现出突出的稳定性表现。实验结果与理论分析共同证实，采用甲脒-铯（FA-Cs）钙钛矿，并结合双Al₂O₃保护层的器件构型后，电池呈现出优异的类无机特性。最关键的突破在于，该电池在100℃高温环境中连续运行超过1000小时后，仍可保持高达97%的初始效率。这一结果表明，长期困扰钙钛矿电池发展的稳定性瓶颈已经获得实质性突破，也为高稳定性钙钛矿光伏器件研发提供了重要参考。

对产业化的意义

钙钛矿太阳能电池由吸光层、传输层、界面层等多个功能层组成，其性能优化依赖于各层材料体系与器件结构之间的整体协同。此次研究展示的AI赋能全链条设计路径，为高效、稳定的钙钛矿太阳能电池研发提供了一种切实可行且前景广阔的新方案。未来，这一方法有望显著缩短研发周期，减少人力与试验成本投入，进一步加快钙钛矿太阳能电池从实验室研究走向产业化应用和规模化生产的进程。