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AI能否打造動(dòng)力電池“最佳配方”

2024年8月14日 09:36  證券日?qǐng)?bào)  作 者:龔夢(mèng)澤

AI(人工智能)賽道正如火如荼,而風(fēng)口已刮向動(dòng)力電池,包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等AI技術(shù)正成為提升極限制造體系的關(guān)鍵手段。

事實(shí)上,鋰離子電池屬于典型的復(fù)雜大系統(tǒng),呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉影響的特點(diǎn)。例如材料的晶體結(jié)構(gòu)、固相反應(yīng)涉及固體物理和電化學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科,而充放電又會(huì)涉及空間、時(shí)間和能量尺度下的理化反應(yīng),其間的構(gòu)效關(guān)系極其復(fù)雜。

盡管鋰電在電化學(xué)仿真等場(chǎng)景涌現(xiàn)出一些極具價(jià)值的單點(diǎn)設(shè)計(jì)工具,不過(guò)在電池全生命周期的材料表征與機(jī)理認(rèn)識(shí)上仍存在大量實(shí)踐空白。從原因來(lái)看,首先,受限于幾大類(lèi)成熟材料體系的天然約束,新配方和新工藝實(shí)質(zhì)性突破有限。其次,通過(guò)試制軟包、紐扣電池進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),不僅人力物力投入大、耗時(shí)長(zhǎng),而且實(shí)際效果往往因外部干擾過(guò)多,難覓規(guī)律。

然而,隨著新一代AI技術(shù)的突破,這一局面正在發(fā)生深刻的變化,生成式AI已經(jīng)展現(xiàn)出堪稱(chēng)顛覆性的發(fā)展?jié)摿。日前,韓國(guó)電池供應(yīng)商LG稱(chēng)將利用AI為其客戶設(shè)計(jì)電池,可在一天之內(nèi)設(shè)計(jì)出符合客戶要求的電芯;美國(guó)微軟量子計(jì)算團(tuán)隊(duì)將高性能計(jì)算和AI計(jì)算相結(jié)合,僅用時(shí)80小時(shí)便鎖定了一種被稱(chēng)為“N2116”的候選材料——若采用傳統(tǒng)篩選方法,達(dá)成這一成果或?qū)⒑臅r(shí)超20年。

國(guó)內(nèi)方面,寧德時(shí)代(172.480, -1.30, -0.75%)也在通過(guò)與英特爾等技術(shù)供應(yīng)商合作,基于鋰電在線檢測(cè)場(chǎng)景打造一套橫跨云—邊—端,融合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的電池缺陷檢測(cè)方案,這顯然也涉及AI技術(shù)的深度應(yīng)用。

筆者認(rèn)為,AI強(qiáng)大的計(jì)算和分析能力正在為電池制造帶來(lái)巨大變革,從材料選型、器件設(shè)計(jì)、優(yōu)化生產(chǎn)三大流程幫助企業(yè)控制成本投入,縮短研發(fā)周期,打造動(dòng)力電池的“最佳配方”。更為重要的是,引入AI還將極大促進(jìn)重點(diǎn)行業(yè)智能升級(jí),高水平賦能工業(yè)制造體系,加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力,為制造強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)和數(shù)字中國(guó)建設(shè)提供有力支撐。

材料選型方面,業(yè)內(nèi)公認(rèn),動(dòng)力電池下一個(gè)十年的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)核心在于材料。在此背景下,國(guó)內(nèi)大部分鋰電池廠商都在使用計(jì)算機(jī)模擬仿真的方式,開(kāi)展材料選型與電極、電芯的設(shè)計(jì),從而幫助企業(yè)減少實(shí)驗(yàn)次數(shù),意在大幅加速新型電池和全固態(tài)電池的研發(fā)速度。

電池設(shè)計(jì)方面,以兩類(lèi)新型電池為例,目前全固態(tài)電池的難點(diǎn)之一就在于開(kāi)發(fā)穩(wěn)定的電化學(xué)材料體系,日本豐田在過(guò)去30多年已嘗試了數(shù)萬(wàn)種電解質(zhì)應(yīng)用到電池中,但至今未成功量產(chǎn);同時(shí),由于鐵錳離子半徑相近,可實(shí)現(xiàn)原子級(jí)別混合,行業(yè)在嘗試為磷酸鐵鋰添加錳元素,得到性能更優(yōu)的磷酸錳鐵鋰,只是二者的比例關(guān)系橫亙難越。而AI的引入有望大大簡(jiǎn)化電池設(shè)計(jì)流程,通過(guò)高效模擬仿真快速解決上述難題。

優(yōu)化生產(chǎn)方面,隨著AI算法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展,可對(duì)鋰電池生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行深度優(yōu)化。廠商通過(guò)建立數(shù)據(jù)共享體系、多源數(shù)據(jù)庫(kù)分析和優(yōu)化生產(chǎn)流程,可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的各項(xiàng)參數(shù),精準(zhǔn)預(yù)測(cè)并調(diào)整生產(chǎn)流程,進(jìn)而有效提升鋰電池的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

編 輯:章芳
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