院士领衔，北京理工大学/河北工业大学合作，最新Nature系列综述，全员中文署名

从智能感知到闭环回收：固态电池迈向“全生命周期智能”

固态电池以固体离子导体替代传统锂离子电池中的易燃液态电解液，被寄予提升能量密度与本征安全性的厚望。然而，现有研究长期聚焦固体电解质、活性材料及电极—电解质界面，仍难解决决定商业化与环境可持续性的全生命周期问题：运行应力引发的界面退化、真实工况下的可靠性下降，以及寿命终止后的复杂拆解与回收。更棘手的是，不同固体电解质面临完全不同的失效约束——氧化物体系存在界面相容性与原位追踪困难，硫化物体系对空气和水分高度敏感，聚合物体系则易出现热不稳定和长期机械蠕变，仅依靠材料性能提升难以支撑规模化、可持续部署。

针对这一系统性难题，北京理工大学陈人杰教授、吴锋院士、钱骥研究员联合河北工业大学肖成伟教授提出，固态电池应被视为由物理电芯、传感网络、数据分析和控制系统共同构成的“信息—物理系统”，并以多物理场感知、机器学习分析、自适应控制和全生命周期数字孪生建立连续信息闭环。该框架贯穿设计、制造、运行、梯次利用与回收阶段，旨在把电池管理系统从被动安全监测器升级为主动的全生命周期管理者，同时给出阻碍工程放大的关键挑战与面向2036年后的三阶段路线图。相关成果以“Life cycle intelligence for solid-state batteries”为题发表在《Nature Reviews Electrical Engineering》上，陈怡为第一作者。

如何让“全生命周期智能”真正落地？文章首先在图1a–c中构建了总体框架。设计端不再沿用“先做电芯、再外挂监测与回收方案”的顺序，而是同步考虑可持续材料、多物理场传感器和易拆解结构；运行端由传感器持续采集电化学、力学、热学和声学信号，机器学习与数字孪生据此估算健康状态和剩余寿命，再由自适应电池管理系统调节充放电或机械边界条件；寿命终止后，积累的全生命周期数据继续指导电池进入梯次利用或材料回收，并匹配分选、机器人拆解以及机械法、湿法或火法回收路径。由此，信息流与材料流在设计、运行和回收之间实现闭合。

图1：固态电池的全生命周期智能框架。

图2a进一步展示了面向不同固体电解质和电芯形态的混合式多物理场感知体系。嵌入式传感器包括光纤布拉格光栅、智能材料传感器和微机电系统，可直接读取电芯内部的应变、温度、压力、阻抗和气体变化。例如，氧化物固态电池可利用光纤应变信号捕捉裂纹或锂枝晶贯穿前的局部应力异常，并以界面微阻抗芯片追踪枝晶成核和生长；聚合物固态电池则可通过薄膜温度、应变传感器和微型阻抗谱监测结晶、热膨胀与不可逆蠕变。对于难以容纳刚性内部器件的硫化物体系，以及密封空间受限的圆柱和软包电芯，外置超声、热成像、磁共振、湿度与光纤传感可在不破坏封装的前提下补足诊断信息。文章强调，嵌入式与外置传感并非相互替代，而应根据化学体系、封装形式和失效模式进行组合。图2b把智能设计延伸到寿命终止阶段。作者提出面向回收设计的三类关键要素：模块化外壳、标准化界面和嵌入式身份识别。氧化物电池可采用带快速释放机构的金属壳体，硫化物电池需要防潮密封聚合物壳体及泄漏检测，聚合物电池则适合金属薄箔与耐热聚合物复合外壳。电极—固体电解质界面的微沟槽可预设机器人分离路径，超声扫描则用于识别高黏附区域并引导激光切割。与此同时，射频识别标签贯穿记录电池化学组成、制造参数、运行历史与健康状态，使回收系统能够自动选择适配的开壳、抓取和隔绝水分方案，减少交叉污染并提高高价值组分的回收纯度。

图2：固态电池的共设计传感器与模块化架构。

在运行阶段，图3a–c展示了“感知—分析—控制”的闭环。温度、应变、超声衰减、阻抗和气体浓度等实时信号首先被映射到具体失效机制：氧化物电解质出现局部应变尖峰时，可降低充电电流并施加温和反向偏压，以溶解除去初生锂沉积；硫化物界面超声透射衰减增强时，可调整电压曲线或堆叠压力以恢复接触；聚合物阻抗升高并指向结晶或蠕变时，可实施受控加热使其重新非晶化。不同体系还具有差异化气体指纹，硫化物在不同热失控阶段释放SO₂、O₂和H₂S，氧化物可释放CO₂和O₂，聚合物体系则产生H₂、CO₂、O₂及醚类，这为分级预警提供了额外依据。图3b中，卷积神经网络—长短期记忆网络用于从多模态数据中同时提取空间热点与时间退化趋势，物理信息神经网络则把电化学和力学约束嵌入模型，以提升健康状态估算和剩余寿命预测的稳定性。图3c所示的全生命周期数字孪生持续镜像真实电芯，并把每次控制干预的结果反向写入模型。例如，系统成功阻断枝晶生长后，数字孪生会更新对应退化规律；对聚合物电池可提前预测结晶风险并安排预热，对硫化物电池则可根据累计湿度暴露动态调整密封阈值。电池管理系统因此不再只执行固定规则，而能够随电芯状态和历史数据持续演化。

图3：固态电池中的数据驱动监测与自适应控制。

当电池进入寿命终止阶段，图4a–c中的数字孪生从运行控制器转变为资源决策平台。系统首先依据剩余容量、阻抗、剩余寿命和失效风险，将电芯分流至梯次利用或定向材料回收；随后读取射频识别标签中的化学信息，为模组安排相应的拆解顺序。对于氧化物固态电池，X射线计算机断层成像可区分完整、开裂和枝晶污染区域，机器人激光切割据此保留可直接再用或温和纯化的完整氧化物；对于脆且怕潮的硫化物体系，低力机器人夹具与密闭输送可避免机械破坏和水解，再通过溶剂再生恢复电解质；对于聚合物体系，则在略高于玻璃化转变温度下定向软化并实施机器人热剥离，减少聚合物链断裂。分离过程中的剥离力和光谱数据还会继续反馈给数字孪生，优化下一轮回收。

图4：废旧固态电池的信息驱动寿命终止管理。

图5a–d将工程化瓶颈归纳为传感器规模集成、生命周期数据标准化和信息—物理系统的功能安全。当前嵌入式光纤、微阻抗芯片与超声器件仍存在成本、尺寸、耐久性和产线兼容性问题，但超细光纤、可打印传感阵列和无线无源器件已显示出降低能量密度损失的潜力。与此同时，不同机构尚缺乏统一的应变阈值、阻抗基准、退化判据和数据格式，限制了人工智能模型跨批次、跨平台泛化，也不利于电池护照互操作。更重要的是，传感器漂移、模型误判和控制延迟如何共同影响电芯安全，仍需在电芯、感知、模型和控制四个层面开展系统验证。文章还指出，技术转移必须同步解决规模制造、边缘计算可行性和全生命周期经济性，而不能在材料研发完成后再进行补充。

图5：固态电池全生命周期智能面临的挑战及分阶段路线图。

小结

展望未来，作者提出三阶段推进路线：2026—2030年重点完成共设计规范、试验线混合传感、人工智能模型标准化和机器人拆解示范；2031—2035年形成低成本传感器量产、车队级数字孪生、商业化闭环回收和跨化学体系扩展；2036年以后则面向全球电池数据云、人工智能驱动的新化学体系发现以及净零碳足迹的全闭环系统。该综述的核心判断是，固态电池能否真正走向高可靠、长寿命和可持续应用，取决于能否把材料、电气、数据、控制与回收从一开始协同设计，并让每一块电池在整个生命周期内持续“可感知、可预测、可调控、可追溯、可回收”。