中国工业报记者  马艳

AI与电池产业的相遇，正在从“可选项”变为“必答题”。中国科学院院士欧阳明高在2026世界动力电池大会上给出判断，未来五年是电池研发由传统模式转向AI智能研发的“关键窗口期”。

但在同期举办的另一场专题论坛上，广汽埃安电池研发特聘专家徐博被观众追问：“如何衡量AI研发平台值不值得投入？”他的回答直截了当：“要看能不能真正降低电池研发成本、缩短研发周期。”

这个场景折射出当前产业的真实现状：一边是业内专家对AI颠覆性前景的热烈展望，一边是企业面对投入产出比时的审慎权衡。

AI与电池的这场“加法”，究竟该如何做？

当电池研发遇上“做不完的实验”

电池产业对AI的需求，首先来自研发端日益增长的复杂性。

全国工商联新能源商会常务副秘书长史利民指出了一个行业共识：锂电同质化竞争加剧、研发周期长、试错成本高等痛点日益突出，行业正身处转型升级的关键窗口期。AI的介入，为电池产业打开了新的突破口。

宜宾锂宝新材料股份有限公司副总经理张彬从一线实践出发，描述了AI解决的实际问题。他提到，电池正极材料研发中会产生大量数据，批量分析效率低、结果一致性不足、数据难沉淀难复用等痛点长期困扰研发人员。以电镜图像分析为例，人工测量单张处理需要5到10分钟，引入智能表征平台后，上传图片即可一键分析，时间压缩到10秒。更重要的是，AI能够依靠算法识别孔隙、精准分割、自动计算孔占比，将人工测量与主观判断转化为自动识别、定量指标和标准化输出。

在全固态电池这一前沿领域，AI的必要性更加凸显。徐博提到，硫化物电解质路线很有潜力，但需要同时解决“导得快”和“站得住”的问题。北京科学智能研究院算法高级研究员张铎进一步解释，提升稳定性往往要牺牲电导率，可枚举的组分与结构组合大约有18万种，再加上“可制备”“成本可控”等约束条件，“这不是多做几次实验能解决的，需要AI来助力”。

比亚迪首席技术官孙华军的判断更为直接：AI正在重塑电池研发范式，电池行业研发需要告别传统经验试错模式，转向智能计算驱动，人工智能正在成为电池产业下一代竞争的核心引擎。

从“觉得有用”到“价值变现”有多远

AI赋能电池，难的不是技术本身，而是找到技术与产业的结合点。

深势科技（宜宾）有限公司总经理王晓旭对此深有体会。他坦言，就在一年多以前，面对电池、整车客户提出的一个个命题，心里还直打鼓，“觉得有用”和“价值变现”之间仍有距离。如今他的结论是，场景是最好的导师。要回答“能不能结合”，必须进入产业深处。

深势科技在宜宾的实践提供了一个观察样本。2024年，宜宾市启动新型研发机构“江源行动”，面向全球招引顶尖科创团队。深势科技与宜宾深度合作，成立深势科技（宜宾）有限公司，承建宜宾市新能源新材料数智创新中心，从公司注册到实验室投运只花了3个月时间，已组建40余人的技术团队。

具体成效如何？王晓旭给出了两组数据：其一，固态电解质制造中传统的混料球磨—烧结工艺，一轮下来需要3天，依托智能研发大装置进行工艺和自动化改造，尝试工艺400余次，最终在效果相当的情况下，将混料/烧结时间缩减至原有工艺的10%。其二，3名全职研发人员，在两个月时间内借助AI固态电解质“专家”，发现了6款新型固态电解质材料，其中两款实现公斤级放大，交付头部企业开展软包电芯测评。企业自主研发的电解液智能大装置可实现研发效能提升10倍、研发成本降低90%，已为本地锂宝、赛科动力等企业提供智能化研发解决方案，助力产品研发周期缩短30%。

张彬也表达了继续深化合作的意愿：未来将与深势科技等产业链上下游企业加强合作，加快形成“读—算—做—智”闭环，把外部科研知识与企业知识转化为研发输入，把方案带入真实实验与验证，更快找到可行路线、减少盲目试错。

从产业生态看，中国汽车动力电池产业创新联盟已在《锂电池产业“十五五”发展规划报告》中明确提出构建锂电池“7+1”领域融合生态，涵盖汽车、低空经济、具身智能、内河船舶、工程机械、农业机械及两轮车等应用方向。据该联盟测算，到2030年，这些新兴领域将带来至少500GWh以上的增量市场。应用场景的多元化，意味着电池性能诉求更加复杂，传统车规电池无法直接照搬复用，这恰恰为AI赋能提供了更广阔的空间。

关键窗口期在哪里

欧阳明高院士的判断给出了明确的时间坐标：未来五年是电池设计转向基于人工智能研发平台的关键窗口期。在全生命周期管理层面，他进一步指出，基于大模型进行全生命周期质量管理是必然趋势，尤其是将来电芯和芯片的融合，“基于植入式传感器智能电池会将AI赋能推向新台阶”。

这一判断正在产业端得到回应。亿纬锂能发布的开源电池4.0AIBattery产品，首次在电芯内搭载国产AI芯片，能对高频数据进行本地化计算处理，筛选更高质量的数据传输到云端大模型，为数据孪生和模型训练提供支撑。亿纬锂能副总裁、商用车电池产品线总裁江吉兵表示，“我们希望2028年做到电池首年0故障”。

政策层面，欧盟《新电池法》强制要求电子身份证，工业和信息化部也要求为每块电池建立“数字身份证”，这些要求正在倒逼电池全生命周期管理从“可选”变为“必选”。

从市场规模看，欧阳明高预计，未来5年全球动力电池将超过5000GWh，中国有可能超过3600GWh，相比去年再增长一倍。电“生”万物的时代已经到来，而AI的深度融入，正在让这个时代的技术突破与产业升级变得更加可预期。

但能否抓住这一关键窗口期，决定AI赋能电池从示范案例走向产业主流，仍有几道绕不开的深层命题待解：AI研发平台前期重资产投入，如何建立可持续的投入分摊与价值回报机制，避免企业“不敢投、投不起”？产业链不同主体之间的数据孤岛，如何在守住知识产权、商业机密的前提下实现安全流通，打破“数据私有、模型孤立”的困局？从单点实验室试点到产线规模化复制，跨企业、跨领域的产业协同机制该如何搭建？

这些问题没有现成标准答案，也无法仅凭技术论文推演得出。答案蕴藏在材料迭代的一次次试产验证里，沉淀在研发工程师与AI模型协同攻关的日常实践中。“3人2个月发现6款新型固态电解质”这类案例，不只是一组亮眼数据，更是产业新范式的微小样本。

AI与电池产业的结合，并不只是拿AI工具把传统研发做得快一点，而是在改变整套做事的方式：从新材料筛选、工艺调试，到电芯生产、电池全周期管理，整套逻辑都在重塑。面对未来体量巨大的新增市场，AI不是行业用来装点门面的可选方案，而是帮助电池行业突破性能上限、压下成本压力的关键手段。只有一步步打通技术、数据、人才、机制上的各类卡点，把实验室里的试点成果真正复制到产线，AI才能深度融入电池产业，实实在在推动行业稳步升级。