换电站总数达到50座，蔚来需要上海

据国外媒体报道，向完全电气化的未来过渡依赖于成本更低、性能更高、更安全的电池。下一代电池化学，如固态法，已用于优化电池的能量密度和功率，并取得了不同程度的成功。然而，目前还没有办法达到商业化阶段，以满足对先进技术的爆炸式增长需求，如电动汽车、医疗设备、无人机和储能解决方案。

(来源:电子设计)

随着各国争夺全球电池市场(预计到2027年将达到2797亿美元)，人工智能(AI)已成为加速创新的一种有前途的工具。

新一代电池必须能够快速充电而不出现故障。这些电池还需要超过当前的性能标准，保持较低的重量，并由易于大规模生产的材料制成。研究人员花了几十年时间探索解决方案，但由于实验速度慢、周转时间长以及发现过程困难，进展缓慢。AI有助于解决这些长期挑战，并将评估电池材料、电池结构和化学物质的过程从几年缩短到几个月。

解决评估周期长的问题

产生电池性能数据的传统方法是不断向电池核心注入能量，直到电池耗尽。研究人员必须花费数年时间对电池进行数千次充电和放电，才能获得所需的结果。用这种方法预测电池退化对开发更安全、更不易燃的电池非常重要。但考虑到一些相对较新的应用正在快速发展，如电动汽车、家用太阳能+储能技术等，显然没有太多时间可以浪费。

电池科学家使用系统级方法，通过人工智能更有效地测试和理解电池组、它们的集成和预期性能。这种人工智能应用还包括各种电池单元类型，它们不同的化学成分和预期性能，并有助于确定在多个电池或电池组之间分配能量的最佳方式。

更快、更有效地发现材料。

此前，研究人员面临着缩小下一代电池应用所需替代材料范围的艰巨任务。这个过程需要评估人员分析从测试过程中收集的大量数据。研究人员只能像计算信息的机器一样快速操作，而且往往需要数年才能取得进展。

通过AI，我们可以找到一些原本不会考虑的有用的材料组合。人工智能在材料发现过程中的应用，在超导体等诸多领域产生了有趣的结果，在电池领域也将有很好的应用前景。

用人工智能优化电池结构

在过去的几十年里，人们大多致力于通过电池化学来改进电池。然而，改变电池的物理性质已被证明可以提高电池的关键性能指标，如密度、容量和安全性。电池科学家可以使用人工智能来更好地了解电极层面的结构-属性关系，以便为任何给定的应用设计最佳的电池结构。根据电池的用法和其他技术规格，AI可以对可能的结构设计提出有价值的建议，从而优化电池性能。

你甚至可以调整AI算法，根据新兴技术和尚未应用的化学方法提出可能性。这就像有一个快速建设的电池原型工厂。从节省时间和成本的角度来说，对整个价值链都是相当有利的。

例如，电动汽车的性能很大程度上取决于电池。将其与AI结合，对于更好地理解如何提高电池性能，而不仅仅是改善电池管理系统，具有重要意义。这将有助于为电动汽车应用开发下一代电池奠定基础。

人工智能会决定电池竞争的胜负吗？

在电池科学领域，虽然人工智能仍然是一个新的应用，但有很多例子显示了它的巨大潜力。例如，来自斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的研究人员使用人工智能来确定电池充电的最佳方式……电动汽车的数量。传统方法需要500天的评估过程，该团队使用了一种极具针对性的人工智能算法，在短短16天内从224个选项中确定了最佳的充电方法。

不仅是科研人员，很多大公司也在采取这种方式。大众汽车正在与谷歌合作，利用人工智能和量子计算来模拟和优化高性能电池的结构。松下声称，由于人工智能，它可以大大减少测试新设计时电池充电和放电的必要次数。这些只是几个例子。随着机器学习技术的发展，相关的应用和优势也会快速发展。

目前，电池行业的竞争环境越来越激烈。下一代电池商业化的时间从5年到15年不等。保持竞争优势可能取决于通过人工智能加速测试阶段，并确定可以实现成本效率和性能改善的领域。据国外媒体报道，向完全电气化的未来过渡依赖于成本更低、性能更高、更安全的电池。下一代电池化学，如固态法，已用于优化电池的能量密度和功率，并取得了不同程度的成功。然而，目前还没有办法达到商业化阶段，以满足对先进技术的爆炸式增长需求，如电动汽车、医疗设备、无人机和储能解决方案。

(来源:电子设计)

随着各国争夺全球电池市场(预计到2027年将达到2797亿美元)，人工智能(AI)已成为加速创新的一种有前途的工具。

新一代电池必须能够快速充电而不出现故障。这些电池还需要超过当前的性能标准，保持较低的重量，并由易于大规模生产的材料制成。研究人员花了几十年时间探索解决方案，但由于实验速度慢、周转时间长以及发现过程困难，进展缓慢。AI有助于解决这些长期挑战，并将评估电池材料、电池结构和化学物质的过程从几年缩短到几个月。

解决评估周期长的问题

产生电池性能数据的传统方法是不断向电池核心注入能量，直到电池耗尽。研究人员必须花费数年时间对电池进行数千次充电和放电，才能获得所需的结果。用这种方法预测电池退化对开发更安全、更不易燃的电池非常重要。但考虑到一些相对较新的应用正在快速发展，如电动汽车、家用太阳能+储能技术等，显然没有太多时间可以浪费。

电池科学家使用系统级方法，通过人工智能更有效地测试和理解电池组、它们的集成和预期性能。这种人工智能应用还包括各种电池单元类型，它们不同的化学成分和预期性能，并有助于确定在多个电池或电池组之间分配能量的最佳方式。

更快、更有效地发现材料。

此前，研究人员面临着缩小下一代电池应用所需替代材料范围的艰巨任务。这个过程需要评估人员分析从测试过程中收集的大量数据。研究人员只能像计算信息的机器一样快速操作，而且往往需要数年才能取得进展。

通过AI，我们可以找到一些原本不会考虑的有用的材料组合。人工智能在材料发现过程中的应用，在超导体等诸多领域产生了有趣的结果，在电池领域也将有很好的应用前景。

用人工智能优化电池结构

在过去的几十年里，人们大多致力于通过电池化学来改进电池。然而，改变电池的物理性质已被证明可以提高电池的关键性能指标，如密度、容量和安全性。电池科学家可以使用人工智能来更好地了解电极层面的结构-属性关系，以便为任何给定的应用设计最佳的电池结构。根据电池的用途和其他技术规格，AI可以对可能的结构设计提出有价值的建议，以便……优化电池性能。

你甚至可以调整AI算法，根据新兴技术和尚未应用的化学方法提出可能性。这就像有一个快速建立的电池原型工厂。从节省时间和成本的角度来说，对整个价值链都是相当有利的。

例如，电动汽车的性能很大程度上取决于电池。将其与AI结合，对于更好地理解如何提高电池性能，而不仅仅是改善电池管理系统，具有重要意义。这将有助于为电动汽车应用开发下一代电池奠定基础。

人工智能会决定电池竞争的胜负吗？

在电池科学领域，虽然人工智能仍然是一个新的应用，但有很多例子显示了它的巨大潜力。例如，来自斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的研究人员使用AI来确定在10分钟内为电动汽车的电池充电的最佳方式。传统方法需要500天的评估过程，该团队使用了一种极具针对性的人工智能算法，在短短16天内从224个选项中确定了最佳的充电方法。

不仅是科研人员，很多大公司也在采取这种方式。大众汽车正在与谷歌合作，利用人工智能和量子计算来模拟和优化高性能电池的结构。松下声称，由于人工智能，它可以大大减少测试新设计时电池充电和放电的必要次数。这些只是几个例子。随着机器学习技术的发展，相关的应用和优势也会快速发展。

目前，电池行业的竞争环境越来越激烈。下一代电池商业化的时间从5年到15年不等。保持竞争优势可能取决于通过人工智能加速测试阶段，并确定可以实现成本效率和性能改善的领域。

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