中國粉體網訊  2024年是固態電池產業發展的一個重要節點，開啟量產裝車元年，固態電池市場駛入快車道，產業鏈配套的材料、裝備、儀器等也將迎來巨大的市場機遇。為深入交流探討當前固態電池技術、成本、產業化等發展現狀，2024年9月5日-6日，由中國粉體網主辦的第六屆高比能固態電池關鍵材料技術大會在江蘇常州成功召開。會議期間，我們邀請到了業內專家、學者、優秀企業家代表做客對話欄目，進行訪談交流。本期為您分享的是中國粉體網對深勢科技材料設計與算法研究員石孟超博士的專訪。

中國粉體網：深勢科技開發的電池設計自動化平臺對于固態電池行業而言，能解決什么痛點難題？

石博士：深勢科技采用的AI for Science新的研究范式能解決固態電池中非常多的研發痛點問題。傳統的電池研發一般都是用盲目試錯的方法，這種方法一方面所需要的周期比較長，而且相應的人力投入和時間成本的投入都會比較大，并且效率可能還不太好。我們基于AI for Science 新的研究范式，能夠將計算、表征和AI這三者之間進行融合，加快電池行業的研究。

比方說，我們如果想要得到一款很好的固態電解質材料，像硫化物固態電解質，它會面臨穩定性比較差的問題，一些實驗的方法就會通過摻雜來改性，但是摻雜的種類有非常多，而且摻雜的比例濃度以及位點這些組合起來的空間會非常大，可能是億級別的。如果用窮舉法來做就會非常的耗時，而且效率也很低下。

如果我們能夠采用AI for Science 這種新研究范式，我們可以先拿一些摻雜的組分出來，通過構建一個預訓練模型的方式，它可以有較強的遷移泛化能力，能夠在非常廣泛的空間內達到一個準確的預測。用AI來準確預測以后，再去把海量的空間變小，比方說以前可能是1億級別的，我們可以把它變成100，然后進一步又可以變成10。最后大家拿這十種去做實驗的時候，效率肯定就提升上來了。

中國粉體網：通過企業用戶的使用體驗來看，AI for Science 電池研發平臺有何特別的優勢？

石博士：我們整個平臺在正極負極、固態電解質以及電芯層面都有布局，在整個電池研發當中來說它是閉環的而且是非常全面的。而且我們的模型的精度是非常可靠的，因為我們的底層很多都是基于第一性原理計算的，具有量子力學的計算精度的，所以精度能有保障。并且能夠把微觀與宏觀建立聯系，這樣就能夠更好地賦能到我們相應的電池研發中了。

中國粉體網：AI for Science 工業軟件平臺目前在國內的應用情況是怎樣的？

石博士：AI for Science是鄂維南院士2018年提出來的。我們公司最早就是在鄂院士的領導下來開展AI for Science的研究。國內現在以AI來做電池的企業非常少，我們公司基本上是第一家采用這種新的范式來做電池研究的。我們所構建的基礎的平臺以及我們相應的軟件算法工具在整個國內都是一流的，而且我們的工具已經被很多企業所采用并達到了非常好的效果。

（中國粉體網編輯整理/平安）

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