广东
抖音母公司也来新能源行业“凑热闹”。
起点锂电获悉，近日火山引擎Force大会透露，字节跳动旗下Seed团队和火山引擎将与比亚迪联手共建实验室，共同开展锂电池研发。
双方将通过联合实验室攻关AI for Science（人工智能驱动的科学研究）相关难题，AI for Science是通过人工智能技术革新传统科研范式，实现科学发现与技术创新有效联动，当前这一技术在新能源场景有望取得突破性进展。
字节跳动与比亚迪都发现了AI for Science的潜力，未来二者将重点关注动力电池快充、寿命、安全性等问题，并共同挖掘AI技术在电池研发中的更多场景，例如新的材料体系和新的电池配方。
关于是否能借助AI打造出更强的锂电池，目前业界也有诸多观点。
锂电池产品研发设计与制造相当复杂，有多领域、多学科互相交叉的特点，所以精密的计算工具对锂电池制造尤其重要。
随着新一代AI技术突破，生成式AI已经在锂电池领域展现出颠覆性发展潜力。
例如LG新能源此前称，将利用AI为客户设计电池，可在一天之内设计出符合客户要求的电芯。
国内多家锂电池厂和高校也在此进行探索，如宁德时代与英特尔合作，基于锂电检测场景打造检测方案，涉及多种AI技术的深度应用。
复旦大学彭慧胜与高悦教授团队通过AI辅助，成功开发出新型锂载体分子：三氟甲基亚磺酸锂（CF3SO2Li）。该材料可像打针一样精准补充锂离子，恢复电池容量延长使用寿命，这项科研成果已在学术期刊《自然》上发表。
欣旺达李阳兴也在公开场合畅聊对AI+锂电池的看法。
李阳兴回顾近年来多种AI算法在锂电池研发、制造、管理等环节的应用，认为从材料基因库到电池护照等环节，单一AI算法的成功实践，显著提升了研发效率和产品质量。
虽然这些应用还局限于各自细分环节，但形成贯通全链条的大模型已不再遥远。
李阳兴认为锂电AI大模型需要解决的痛点有：数据需求、模型可解释性、计算资源需求、学科协作、模型泛化能力等，所以需要逐一解决问题，积极面对机遇与挑战。
在目前关注度较高的固态电池领域，AI辅助的呼声也很高，今年2月欧阳明高教授提到：“难的事情靠AI，再牛的科学家，一个人在实验室也搞不出来，不太可能比过AI。”
全固态电池四大核心难题如果还采用传统研发模式，那么效率将无法满足需求，所以AI研发新范式需要完善，这样才能助力全固态电池量产。
如此一来，全固态电池AI大模型的建立就十分必要，可在模型中填充各类专家研究精华，实现材料体系智能匹配、智能选优、设计参数制定、制备工艺路线、智能推荐等研发服务，有效提升效率。
不过，如何将AI充分运用于研发，所谓的AI for Science时代还有多远，谁也不知道。
宁德时代曾毓群曾表示AI for Science还没有完全符合要求的模型、结构、算法可用于电池材料研发；欧阳明高院士也表示尽管DeepSeek在电池知识问答和理论文献收集上表现出彩，但也仅仅是搜索引擎功能，还欠缺科学分析能力，所以完善垂直领域大模型技术还任重道远。
起点锂电认为，AI正为电池制造带来巨大变革，从材料选型、器件设计、优化生产三大方面帮助企业缩短研发周期，打造锂电池最佳配方。
作 者：宋博文
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