电池企业出海难在哪儿？孚能科技用AI技术防踩坑

美国、欧洲本土的电池企业，几乎无一例外失败了或正面临失败;中国电池企业已经证明了自己能成功、能放量——可出海脚步依然被各种原因卡住。

欧洲、北美、中东、北非、东盟，不同区域、不同工况、不同合规要求、不同文化差异和用户习惯叠加，是中国电池产业链企业能否进化，成为全球化企业面临的真正“大考”。

动力电池出海，看似风光，实则举步维艰。就拿匈牙利来说，作为中国新能源电池产业出海欧洲的首选目的地，自其新政府上台以后，政策法规开始调整，多家中国电池产业链企业在匈布局的项目遇阻。

数据显示，孚能科技2026年上半年实现营业收入36.16亿元。其中，该公司境外销售收入为22.98亿元，占比63.54%，过半营收来自海外客户，出口销量位居行业前列，全球化布局持续得到市场验证。

9月4日，孚能科技研发副总裁兼海外业务副总裁、研发院院长姜蔚然，在2026世界动力电池大会上，向与会代表分享了孚能科技全球化的思考与实践。

图为孚能科技研发副总裁兼海外业务副总裁、研发院院长姜蔚然

01

全球化困局

传统模式失灵，出海处处遇阻

随着全球电池行业迈入TWh时代，动力电池出货量大幅攀升，欧美市场需求持续释放，产业在研发、销售、售后全环节，全面突破区域市场边界，正式迈入全球化拓展的新阶段。

当下，全球各国碳足迹、认证标准各不相同，中东高温、北欧严寒、沿海高湿高盐，各地使用工况差异巨大;跨国工厂数据相互割裂，研发、制造、售后环节形成一座座孤岛，传统发展模式难以适配下游迭代节奏和全球市场差异化需求。

正如姜蔚然提到的行业正面临的挑战：“怎么在不同的国家和地区，满足不同的合规环境、工况条件、用户习惯的情况下，还能体现出很好的产品力?” 这是所有出海电池企业必须回答的考题。

事实上，当前，国内电池企业出海，正面临着来自产品设计、研发、制造、应用等全链条的挑战。

研发方面，过去电池研发依靠大量试验验证，如果还依靠传统试错路线，时间与资源难以跟上未来市场快速发展的需求。

制造方面，海外新建工厂，生产诀窍大多掌握在资深技工手里，经验很难整理传递，这就容易造成产线品质参差不齐。

姜蔚然直言，产业链企业当前出海遭遇的一大卡点：“工艺包不完整。我们无法把老师傅的经验逻辑化、规整化，再把这些信息传递到海外本土工业化的对应工艺上。

售后更是被动应对，产品出现故障之后再补救，而且海外本地售后体系更是薄弱，风险管控难度倍增。

实际上，欧美本土电池企业纷纷折戟，核心就在于其无法破解这套复杂的工业化体系。

在全球产业体系日趋复杂、不同市场需求多元的背景下，传统的单一区域产品开发逻辑，已无法适配全球不同国家的差异化合规要求、复杂工况与用户使用习惯。

02

AI重塑全球电池从研发到交付全流程

打通出海竞争关键堵点

“AI技术已不是单纯提高效率的工具，它正在成为动力电池全球化落地的刚需。”姜蔚然判断。

在AI技术深度赋能产业的时代背景下，孚能科技依托全链路AI赋能体系，深度覆盖电池研发、制造、应用全链条，加速产品开发与区域需求响应，打通研发制造协同，实现风险自动预警和全生命周期闭环管理，将全球运营经验转化为可复用、可复制技术资产，打造数据驱动的内生核心竞争力，支撑其全球业务的拓展。

电池开发最烧钱的环节之一，是验证。海外车企合规严格、周期漫长，一款电芯动辄要循环测试两三年;而国内一些开发项目，周期已经被压缩到6个月以内。要在不牺牲质量的前提下，把时间挤出来，传统做法目前已经到极限了。

在产品设计端，孚能科技与密歇根大学的合作成果：Discovery Learning(发现学习)，正在颠覆传统的电池验证逻辑。2026年2月，这一研究成果被《Nature》选取，论文获Nature封面推荐展示。

究其原因，基于AI，发现学习用30-50组新电池实测数据，结合海量历史实验数据与电池本征物理特性，就能实现高精度的全生命周期寿命预判。

只用原型电池约51%的电芯、测到前50次循环，就能实现98%的验证周期节省、95%的测试能耗节省。将原来论“年”计的验证周期，压缩到了“月”级。

这一研究成果之所以能登陆《Nature》封面，在于其不只是理论。发现学习已经在孚能科技内部研发平台得到有效验证，三元6系、8系、高镍体系、磷酸铁锂，甚至还在开发中的钠电池，都在陆续接入该法——大量历史数据加上化学体系自身的物理特征，再配一段短时实测，孚能科技就能对电池寿命做出可复核的精准预测。

近年来，业内关于超充是否影响电池寿命的讨论，已进入一个较为激烈的深层阶段，但一直没有得到一个可视化、可感知的结果。

面对超快充与长寿命的天然行业悖论，孚能科技打造了“数据+物理信息”双驱动AI热力学模型，将原本要数小时甚至十几小时的电池热仿真计算压缩至秒级。

孚能的做法是把仿真当数据工厂，主动跑遍不同设计、不同场景，训练模型找出每款电池在性能和寿命之间的最佳平衡点：把充电能力完全释放出来，又在对寿命有高风险的地方留足冗余。

这意味着电池企业第一次有能力，在秒级尺度上遍历数百种工况组合，精准定位“设计甜点”——在能力区充分释放，在风险区留足冗余。

目前，该技术已落地孚能科技多款量产产品，可动态调整快充策略与液冷控制逻辑，在保障安全的前提下，把充电时间压缩到最短，同时最大化延长电池使用寿命。

更进一步，孚能科技正在把仿真做成“一站化”——输入从图纸变成“想法”，系统自动生成合理模型，并在指定化学体系与结构框架下，给出对快充时间与寿命的预判。

姜蔚然称之为“仿真智能体(Simulation Agent)”，下一步升级的方向是自主一站式仿真平台，覆盖材料、边界、网格、求解、报告全流程，目标是“可追溯、可复核、可复制”。

对基础材料的研究、电芯设计的创新，海外很多电池相关科技公司一直都在做，但真正让中国电池企业与海外企业拉开差距的是工程化能力，也就是制造。然而，当很多国内头部电池企业将产线、工厂“搬到”海外后，却碰到了前所未有的难题。

演讲中，姜蔚然直言，中国电池的制造能力，是一代代人、一代代企业攒出来的——很多经验在制造端，还留在一些老师的脑袋里面，留在工厂里面。怎么能把这些成功经验和失败教训真正结合起来?这是AI可以去实现的。

孚能科技依托AI打通“工艺-设备-生产”全链路，把沉淀数十年的工艺经验，从资深工程师个人认知，转化为可检索、可迁移的标准化工艺包。直接结果就是工艺开发周期缩短20%，物理试错成本下降70%，综合缺陷率下降80%。

据姜蔚然介绍，设备的逻辑也是一样，“电池制造设备本质上‘就是一堆机器人’，应用场景单一且重复，如果持续运行三年五年，收集的数据反而最干净、最精准——天生适合AI。以涂布机为例，分布式感知加预测性维护，设备综合效率提升25%，非计划停机减少40%。”

过去海外建厂靠人传人的经验，现在靠可移植的AI系统。不用完全依赖熟练技工，海外工厂也能快速复刻国内成熟的生产水准，实现效率、良率的同步提升，破解本土化量产最大卡点。

03

不只提效

AI 四大价值，改写全球竞争格局

很多人认为AI只是提速工具，而孚能科技的实践证明，AI正在从底层改变动力电池全球化规则。

其一，降低全球化试错成本。

考虑到当前我国每年出口电池的品类数以百计，化学体系千变万化，如果每一款新品都在海外开展长时间循环测试，时间和资金投入都会不堪重负。AI在合规前提下，可以盘活全球分散数据，不用重复实地试验，就能快速适配不同区域法规与工况，大幅节省时间与资源。

其二，抹平制造差距。

大量工艺经验散落在老工程师脑中，“怎么能把信息深入地挖掘出来?”AI恰好可以承担起经验转化器的角色，把口口相传的经验沉淀成可迁移的工艺包。通过电池大模型，把工艺经验固化为系统能力，全球工厂的品质差距将会由此缩小。

基于此，企业出海将不再受制于人才短板，成熟的制造能力，能够标准化复制到海外基地。

其三，转变产品迭代逻辑。

一款电池无法通吃全球市场，“中东地区、北欧地区，甚至地中海沿岸高湿度地区，电池是不具备全天候适配性的”。只有深度识别不同区域的场景特性，结合全链路数据积累开发定制化产品，才能真正实现全天候的全球适配。

其四，拉开行业竞争差距，形成新的护城河。

姜蔚然坦言，产线、设备都能采购复制，但企业长期沉淀的全球数据与AI迭代体系无法复刻。

当下，行业竞争早已告别单纯比拼产能与价格时代，可以预计的是，持续积累的全链条数据、AI体系的迭代能力，将成为电池企业扎根海外市场新的护城河。

中国电池厂走向海外，第一波卖出去的产品正在进入生命周期后半段，而当前的海外售后能力并不足以承接。此外，跨国运维和售后服务成本，也是企业全球化必然要面临和解决的难题。

针对这些挑战，姜蔚然介绍道，孚能科技依托多年全球化运维和售后经验，正推动售后环节全面前置：新产品的研发起点必须前置售后——不是等产品卖出去再想办法，而是在设计阶段就把不同应用场景、不同国家的售后风险识别出来，提前做监控、做预测。

这一模式，依托AI赋能的全生命周期数据监测，提前识别潜在风险，把故障处置前置到问题发生之前，大幅降低跨国运维成本，从而降低企业全球售后压力。

此外，针对行业大量存量老旧电池、退市电池的替换需求，孚能科技正开发高通用性的适配替换方案，以填补存量售后市场的空白。

04

从输出产品，到输出生态

“产品与制造的出海，只是第一步”，谈及全球化，姜蔚然给出的判断是：产品信息、制造能力、应用场景全部摸透，从输出产品升级为输出解决方案、输出生态系统，才是第二步。

孚能科技这套AI全球化体系，已经沉淀出一套能力底座：依靠AI实现更快的全球市场响应、跨工厂之间的全球品质协同，借由AIBMS升级客户全生命周期服务，同时持续沉淀全球研发制造运营的数据资产。

在扎实的全域数据积累下，孚能科技已搭建起行业稀缺的全球数据飞轮，其将全球各地的研发试验数据、产线工艺数据、终端运行工况数据、梯次回收数据全部打通串联，形成数据采集、模型训练、场景落地、经验反哺研发的循环闭环。每一轮海外项目落地、每一批产品运行的数据积累，都会反过来优化电池设计、制造工艺与管控模型，让产品适配性、生产精度、安全预判能力持续迭代升级，形成越用越准、越跑越强的正向循环。

放眼未来，孚能科技还计划把AI能力延伸至碳足迹、电池护照等合规领域，进一步完善电池全生命周期管控，向着全球互联、可自主学习进化的智能电池生态演进，完成从AI单点工具，走向数据驱动、全球协同的跃迁。

事实上，过去一年，“AI赋能”已经从电池行业的发布会热词，快变成“你不说就显得落伍”的标配话术了。

但是，作为全球化实践比较彻底的孚能科技，已经深刻意识到，电池产业的全球化终局，不是产品出海、不是制造出海，而是生态出海——输出的是一套由数据、AI、本土化协同支撑的解决方案。

孚能科技以AI串联整条产业链，打通技术、数据孤岛，搭建全球化协同的产业生态，为行业探索出一条升级路径。这一案例也折射出产业的发展趋势，中国动力电池产业需要跳出规模竞赛，依托智能化能力完成价值跃升，真正破解中国电池产业链企业从中国企业，走向全球一流企业的现实卡点。