DeepSeek宣布開源其模型R1期間，電池產業鏈企業集中進行本地化部署。盡管目前鮮有企業披露具體成效，但AI正在電池產業激起漣漪，提醒電池產業做出順應時代的選擇。

在2月的全固態電池行業論壇上釋放出強烈信號：AI正成為下一代電池技術突破的核心引擎。

歐陽明高院士直言，全固態電池研發面臨四大核心難題，傳統研發效率已無法滿足需求，必須轉向“文獻AI讀、報告AI寫、模型AI算、優化AI做”的新范式。

而鋰電產業鏈最早將AI作為生產工具導入的時間可以追溯到2019年，這一年，蜂巢能源投產了車規級AI智能動力電池工廠。2020年，寧德時代提出“電池極限制造”理念，追求電池制造過程中的效率、品質與成本的最優化，并積極布局AI技術。

“極限制造”正在幫助寧德時代等頭部企業拉開與二線廠商的利潤率差距，2024年前三季度寧德時代的銷售毛利率為28.19%，遠超行業平均水平(約18%)，其中“極限制造”的數智化賦能開始發揮“飛輪效應”。

在AI技術的導入下，每一顆電池全生命周期的數據將成為寶貴的生產資料，在財政部將數據列為第五大生產要素的政策風口下，TWh的電池規模將催生萬億數據資產?；陔姵禺a業萬億數據資產，電池生產、制造、管理正在掀起變革。

近期外界消息稱，寧德時代曾毓群在內部講話中透露，“我們要做的不是電池公司，而是能源智能化的操作系統。”這句話或也指向一個電池與AI深度融合的圖景。

2月27日，百度與寧德時代簽署戰略合作協議。雙方合作包括但不限于寧德時代動力電池、換電產品及服務、滑板底盤技術在無人車產品的開發應用，以及共同探索并打造競爭力領先的無人車產品和創新的商業模式。百度也將以全棧自主可控的AI能力，從芯片、平臺、應用層全方位支持寧德時代數智化建設。

國內電池與AI兩大領域代表企業牽手，能源與智能融合革命已有暗流。

構筑AI4S的電池創新“范式”

在現階段下一代電池創新潮流中，AI4S是目前倍受關注的AI應用。深入到電芯設計和材料研發中，AI4S同樣離不開模型、數據和算力，模型與算力在電化學領域的基礎、通用工作正在構建。

2018年，首次在國內提出AI for Science概念的中科院院士鄂維南近期分享到，基于三維分子表達的通用模型——Uni-Mol，通過預訓練的方式整合不同場景的分子數據，它采用Transformer架構，能夠支持生成、搜索和屬性預測等任務，可實現分子生成、性質預測等多種通用能力。

同時，AI與先進表征手段的結合，可以準確表征全固態電池多尺度結構，高效完成表征圖像的分割等處理任務。他指出，這種結合可為全固態電池的研發提供了更加精準和高效的分析手段。

美國材料研究學會(MRS)會士、電化學學會(ECS)會士、SES AI Corporation首席技術官許康除了提到用于分子生成和性能預測的AI agent開發，著重在數據方面談到建立“分子宇宙”數據庫，預計包含10^12個分子，通過密度泛函理論(DFT)計算和AI技術加速分子探索。

目前，AI4S的電池材料創新，涌現了許多通過AI加速某種材料開發周期、解決了過去的某一痛點。這在前沿學術領域中取得的成果尤其令產業振奮。

2025年2月，復旦大學高分子科學系彭慧勝/高悅團隊用AI設計了一種鋰載體分子——三氟甲基亞磺酸鋰(CF3SO2Li)，這一成果在《自然》(Nature)上發表。

這種鋰載體分子被注射進廢舊電池后，能夠實現電池“滿血復活”，在充放電上萬次后仍展現出接近出廠時的健康狀態(96%容量)，循環壽命大幅提升，為廢舊電池修復打開了全新的思路。

但也有業內觀點指出，這一“注射”方案在實際應用中可行性不高且電池循環過程還會存在其他副反應，其產業化應用還需做更多考慮。

這在認可AI4S在電池創新充分進步性的同時，也指出僅找出電池材料的“局部最優解”還不夠，產業化落地也是需要考慮的問題。

2025初的CES 2025，SES展出專為人形機器人和無人機設計的AI增強型2170圓柱電池。由AI幫助篩選出的新型電解液材料，解決了電池負極難以使用高含量硅材料的問題，容量上可實現2170電池5Ah到6Ah的提升，還兼顧電池有適用于無人機、人形機器人的高倍率性、高安全性。

為了突破“局部最優解”的性能局限，電池仿真正幫助AI電池創新構建閉環。通過從微觀到宏觀的多尺度集成仿真，運用建模和材料數據庫，幫助電池設計、優化性能。

電池仿真技術創新企業易來科得CEO陳新虹博士預計，到2025年，電池設計效率將提升2-5倍，智能設計將再提升兩個數量級。

AI驅動電池制造飛輪效應

特斯拉的德州超級工廠是通過AI技術實現效率飛躍的一大代表性案例。其為自動駕駛系統FSD的訓練和優化方面，形成“數據產生優化—優化提升產能—產能反哺數據”的良性循環。

在電池領域，此類良性循環產生飛輪效應已經成為企業間拉開差距的競爭力。

以寧德時代為例，其“燈塔工廠”通過AI模型的實時監測和優化，在推動規模制造的同時保證產線的良率與效率，實現降低單位成本、提高盈利能力。

寧德時代溧陽基地作為其在全球鋰電行業的第三座“燈塔工廠”，通過導入AI等數字化技術，實現了產能提升320%，制造成本降低33%，產品單體失效率從百萬分之一降低到十億分之一，二氧化碳排放量減少47.4%。

在固態電池目前急于放大產能的關鍵節點，AI技術也開始參與推動更大規模的固態電池生產。

2024年末，美國固態電池企業QuantumScape也披露，新一代陶瓷隔膜熱處理設備“Cobra”通過AI技術對設備進行優化和升級。“Cobra”設備可使固態電池的生產效率提高了20%，目前已投用，將為2025年QSE-5 B樣品的更大規模交付做準備。

從安全到調度的能源網絡智能化

智能算法、機器學習模型以及大數據分析能力在電池安全、調度上的增益推動AI在動力、儲能領域快速滲透。

在動力電池領域，AI+BMS的應用已經取得了顯著的成效。以華為為例，其通過“端–云–大數據-AI”的結合，推出了華為AI BMS系統。該系統能夠在云端對電芯數量、充放電、駕駛信息等數據進行實時處理，結合算法庫實現電池安全實時預警、電池健康狀態評估以及電池壽命優化等功能。

數據顯示，華為AI BMS系統可以提前24小時預警電池安全問題，誤報率低至0.1%/月，風險預警查全率高達90%。目前，該系統已在華為AITO問界M5、M7車型中得到應用。

此外，Electra的EVE-Ai™技術也是動力電池領域的一大亮點。該技術被嵌入在特斯拉Cybertruck Cyberbeast中，通過實時、數據驅動的續航里程估算，EVE-Ai™技術能夠減少續航里程估算的不準確性比例高達20%;同時有相關報道指出，通過預測性維護和退化分析，該技術可將電池壽命延長高達40%。

在儲能領域，AI護航電池安全的意義更為重大。海博思創通過積累海量運行數據(20GWh儲能電站、1800萬顆電池、200TB 數據)，建立多維度模型，實現了對電站運行狀態的精準分析和預測?，F階段，海博思創已經可以提前兩周左右對潛在安全風險做預警，在電站非運行時間進行預測，提升電站在線壽命。

值得一提的是，安全并不是AI在儲能領域的唯一價值，其對經濟性的提高是儲能領域更為看重的機會。國家電網與華為聯合打造的AI能源大腦，通過實時協調大量分布式儲能單元，理論上可以有效提高可再生能源的消納率。

兩大挑戰：數據資產歸屬與能耗

然而，AI技術加速導入能源體系也帶來了兩大挑戰：數據資產和AI能耗。

隨著電池數據的不斷積累和流轉，如何確保數據的權屬清晰、合規使用成為亟待解決的問題，尤其是在財政部將數據列為第五大生產要素的政策風口下。

2025年2月20日，比亞迪財報中數據資產凈值：207.3億，這個數字不僅相當于其2024年凈利潤的68%，更意味著比亞迪率先將車機數據轉化為可量化、可交易的戰略資產。其中‌電池數據流向供應商‌ ，按調用次數與寧德時代分成(有報道指出單次調用費0.83元)。‌

寧德時代等頭部電池企業已經開始在數據資產管理方面進行探索和實踐，有數據指出，寧德基地搭建了全生命周期全球數字化追溯系統，累計數據資產超過6000億元。

另一方面，隨著AI模型的不斷升級和擴大，其能耗問題也日益凸顯。以GPT-4等巨型模型為例，其訓練成本高昂、能耗巨大。據報道，GPT-4的訓練過程消耗了數億度電能，相當于一個小型發電廠的年發電量。

因此，如何在保證AI性能的同時降低其能耗也是當下備受關注的問題。

同時，物理AI的崛起對電池性能進一步有提高。如特斯拉 Optimus使用電池，機器人、機器狗等運用電池，這種瞬間的能量爆發與物理AI運動控制的配合，要求電池成本、能量密度、倍率性、安全多維度的綜合性能更進一步。

或許，在電池技術創新暗流涌動的當下，電池技術也在重新定義AI邊界，反向賦能AI產業也成為電池企業的“新機會”，未來將是重新定義能源與智能關系的新時代。