AI导读：

固态电池作为新一代能源存储技术，面临技术难题。AI大模型的引入有望在研发范式、材料工艺、制造流程三方面创新，加速固态电池产业化进程。AI大模型正在改变固态电池的研发逻辑，重塑全球能源技术竞争规则。

作为新一代能源存储技术的核心载体，固态电池凭借高能量密度、安全性和长循环寿命，被视为低空飞行器、人形机器人等前沿领域突破续航瓶颈的关键。然而，固态电池研发过程中遇到的固固界面阻抗、硫化物电解质稳定性、锂金属负极应用等技术难题，使得传统研发模式面临超高成本和超长试错周期。如今，AI大模型的引入，有望在研发范式、材料工艺、制造流程等三方面开创新的局面，从而加速固态电池产业化进程。

首先，AI大模型正在从经验驱动的研发模式转变为智能涌现的新范式。传统电池研发依赖“试错法+实验验证”的线性模式，在材料选型、配方优化等环节耗费大量时间且效率低下。而AI大模型通过快速解析数十年积累的电池文献与专利，构建跨学科知识图谱，识别潜在材料组合规律，实现研发效率的指数级提升。

其次，AI大模型在工艺参数匹配和调整中展现出颠覆性潜力，自动进行研发并优化各种参数。复旦大学团队和中国科学院院士欧阳明高团队借助AI高通量计算，分别将材料筛选和材料体系匹配效率大幅提升，节省了大量研发费用。

最后，在生产工艺升级方面，AI大模型加速了实验室创新，重塑了制造流程。基于物理模型和量子计算的数字孪生技术，构建覆盖“云、边、端”的电池缺陷检测体系，预测材料界面反应机制，大幅减少实验试错成本，提升良品率，推动电池设计与材料研发向智能化全自动研发新阶段迈进。

笔者认为，AI大模型正深刻改变固态电池的研发逻辑，重塑全球能源技术竞争规则。若国内固态电池产业能以AI为支点，加速构建全链条能力，有望在全球固态电池市场中占据主导地位。

（文章来源：证券日报）