从AI驱动到安全进阶：动力电池研发迈向智能化

  AI技术如何驱动动力电池技术研究？全固态电池技术如何实现突破？动力电池的回收利用和梯次利用有哪些最新研究进展？

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  滚滚热浪袭人，而在中国科技会堂内却是一派“冷静”的技术交锋。

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  在第二十七届中国科协年会动力电池技术创新与应用专题论坛上，来自科研一线的专家学者就AI赋能研发、全固态电池突破、电池安全管理升级与回收梯次利用等议题展开热烈讨论。随着新能源产业迈向智能化、系统化、可持续的新阶段，动力电池技术的创新路径也愈加清晰。

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  “我们团队目前主攻电池储能、绿色氢能、智慧能源三大板块。”欧阳明高院士在报告中多方面介绍了清华新能源动力系统团队在相关领域的研究进展。

  在动力与储能电池安全技术支撑平台建设方面，他重点介绍了团队新获批的国家市场监督管理总局重点实验室（储能与动力电池安全）及其最新科研成果。该实验室正在打造一个基于AI的电池研发平台，涵盖电池垂类大模型、智能研发系统及专家智能体等核心模块，力求构建更高效、更智能的研发新体系。

  “团队围绕能量密度达300Wh/kg以上的新一代高比能量高镍三元动力电池，在安全研究领域系统攻关其热失控全过程机理，开发了实时调控新方法和安全电解液材料，团队在半固态和全固态电池安全性能提升方面也取得了新的进展。”欧阳明高院士告诉记者。

  此外，研究团队还提出基于AI数据驱动的热失控预测方法，可支持多体系、多工况、多尺度的热失控特性仿真，为系统级安全设计提供有力支撑。

  在超大容量磷酸铁锂储能电池热失控方面，欧阳明高院士展示了600安时以上超大容量储能电池热失控研究的最新进展，揭示了“两段式”热失控机理以及面向新型储能场景的新一代智能电池技术方案。

  在动力/储能电池系统热蔓延与热管理领域，他的团队研发了热蔓延电弧诱导新机制及其防控方法、新一代热蔓延仿真技术及其热管理设计方法，尤其是兼具“隔热—吸热—传热”功能的防火墙技术，有望提升储能电池的系统性安全。

  在电池设计研发工作中，AI潜在力量令人瞩目。李哲团队将人工智能方法引入工业品研发，极大提升电池设计效率。她主持开发的国产电池仿真与研发平台“易来科得”，目前已服务于中欧多家电池企业与整车厂，是国内使用量最大的电池工业仿真软件之一。

  针对或将重塑产业格局的全固态电池技术，吴凡、任东升等学者从材料体系、界面机制、工程路径等多个维度展示了最新研究成果。“以硫化物体系为代表的全固态电池应用有望在未来五年内聚集产业资源，取得突破式进展，成为下一阶段动力电池技术的主流赛道。”吴凡说。

  动力电池的安全性同样备受关注，多项基于AI与多维传感的前沿技术有望在电池管理方面提升其安全效能。论坛展示了包括锂电池电热安全在线估算、滥用边界追踪、故障诊断与寿命评估、多维预警及热失控全过程探测等关键技术，这些成果有望为破解锂电池安全瓶颈性问题提供新的解决方案。

  淘汰下来的动力电池该如何利用？在场的部分学者认为，电池金属的提取回收和电池梯次利用是目前正在应用的商业模式，学界的研究则集中于利用溶剂萃取实现高选择性金属提取，以及退役电池高镍正极材料的直接回收与性能提质再生等领域。

  在会议讨论环节，专家学者围绕“动力电池材料创新路径探讨”“低温环境下动力电池充电与续航优化策略”“高温热失控风险防控与安全管理体系构建”等议题展开深入交流。

  从实验室到产业一线，从理论研究到安全监管，从材料体系创新到AI工具赋能——本次论坛描绘出动力电池技术发展的未来图景。

  随着新能源产业持续深化“智能+绿色”融合发展趋势，动力电池的每一次技术突破、每一项安全细化、每一环资源重构，都是朝着高质量发展目标迈出的坚实步伐。（记者 莫鑫）