SSB蓄电池生成式人工智能在电池研究中的应用：现状与展望

2026-04-11 19:22:21

随着快速发展可再生能源电化学储能系统的核心部件——电池，因其对系统效率与安全性的关键影响，已成为全球科研与工业领域共同关注的焦点。然而，电池内部复杂的多物理场反应使得传统数学模型难以全面揭示其作用机理。解决这一问题的关键在于引入数据驱动方法。该方法通过海量实验数据的积累与有效信息的提取，为电池研发奠定了坚实基础。生成式人工智能（GAI）凭借其强大的潜在模式学习与数据生成能力，已在蛋白质结构预测、材料逆向设计和数据增强等领域获得广泛应用，展现出广阔的发展前景。将生成式人工智能应用于整合多样化电池数据资源的研究工作流程，可为电池研究领域的挑战提供创新解决方案。本文阐述了生成模型（GMs）的核心原理与最新进展，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和扩散模型（DM）——这些模型能够学习输入样本的潜在分布，并通过采样生成新数据。随后综述了生成式人工智能在电池研究中的具体应用。在电池材料设计方面，生成模型通过学习材料成分、结构与性能的关联规律，能够在条件约束下生成具有目标性能的新型候选材料，从而显著拓展可探索的化学空间。对于电极微观结构表征，生成模型（GM）可作为跨链桥实现不同图像数据的相互转换与整合，提升微观表征质量，并生成逼真的合成数据。在电池状态估计方面，GM能对电池数据集进行数据增强与特征提取，从而提升电池状态估计模型的性能。最后，我们从数据治理与模型设计角度探讨了当前面临的挑战及未来发展方向，包括数据质量以及多样性、数据标准化与共享、合成数据的可用性、生成模型的解释性，以及电池研究的基础模型。针对电池技术的创新与发展，本文通过探讨生成式人工智能在该领域的现状与前景，为将其作为有效工具整合至电池研究流程提供了理论参考与实践指导。

图形摘要

生成式人工智能可辅助锂电池研发中的材料设计、表征分析、图像处理及电池级状态估计。

引言

随着可再生能源的广泛普及和电动汽车的兴起，电池作为电化学储能系统的核心部件，其性能直接影响工作系统的效率与安全性，因而成为研究热点[1]。全球研究机构与企业显著增加了以锂电池为代表的储能器件研究投入，力求在能量密度、倍率性能、使用寿命及安全性等方面实现突破[2,3]。由于电池内部存在复杂的多物理场耦合效应，理论模型尚不足以完整阐释其工作机制。在锂电池研发全生命周期中，已积累大量计算模拟与实验表征数据。通过分析与挖矿这些数据，可推进电池研发流程以数据驱动方式发展[4,5]。
具体而言，计算模拟方法通过建立数学模型探索电池中的多物理场与多尺度复杂反应，包括微观尺度的第一性原理计算、分子动力学、蒙特卡洛方法，介观尺度的相场模型、分子力学，以及宏观尺度的有限元方法[6,7]。实验表征数据则涵盖微观表征数据与电池测试数据。现有实验室微观表征技术包括扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线计算机断层扫描(XCT)等。多尺度表征技术的结合有望提供电池材料形貌、晶体学与化学性质的多维信息，揭示局部结构、力学性能及成分分布等重要特征[8]。电池测试数据通过多种数据采集设备获取，包括电化学工作站、温度传感器、气体传感器和应力传感器等。这些设备通过采集物理与化学信号，能够揭示电池循环过程中的复杂变化，有助于理解其内部工作机制并评估运行状态[9]。综上所述，针对电池研发过程中产生的多源异构数据，通过多方法分析手段提取有效信息与规律，将推动电池技术的进步，满足未来社会对高性能、高安全性和智能化电池系统的需求[10]。
随着生成式预训练变换器（GPT）与AlphaFold取得重大突破，生成式人工智能（GAI）迅速成为研究焦点，受到学界高度关注。与用于分类和回归任务的判别式机器学习模型不同，生成模型（GMs）能够学习输入数据的底层分布，并通过从习得分布中采样生成全新数据[11]。其输入与输出数据可涵盖不同模态，包括结构化数据、图像、时序数据、文本及三维模型[12]。GAI强大的数据生成能力使其在多个领域获得广泛应用。例如在分子生物学领域，AlphaFold3[13]能将训练集未包含的蛋白质氨基酸序列转化为逼真的蛋白质结构模型，进而预测其结构特性。在材料化学领域，生成式人工智能（GAI）已被用于晶体结构与分子结构的逆向设计及数据增强[14,15]。在电动汽车领域，该技术通过扩充电池状态、充电行为特征及电网负荷场景等数据集展现应用价值[16]。总体而言，生成式人工智能正以前所未有的方式重塑跨学科研究范式，并将持续推动科学新发现，拓展技术创新的疆域。
通过整合多元化数据资源，生成式人工智能（GAI）在电池研发流程中的应用有望为更多科研挑战提供创新解决方案。本文首先阐述生成模型的基本概念，继而从电池材料设计、电极微观结构表征及电池状态估计三个维度探讨GAI在电池研究中的应用。最后，系统总结了数据驱动的电池研究中GAI面临的核心挑战与未来发展方向。