證券時報記者 陳霞昌

通過自主研發的電池設計自動化（BDA）軟件，原本耗時數月的材料實驗僅需數日即可完成性能預測；而鋰電池企業在使用該軟件后，研發成本大幅下降。這一幕正在寧德時代等新能源頭部企業的研發中心上演。當人工智能（AI）與鋰電池這一新能源核心產業相遇，一場顛覆傳統研發模式的產業革新正悄然到來。

讓研發告別“手搓試錯”

我國已是全球鋰離子電池生產與應用第一大國。EVTank數據顯示，2024年中國鋰離子電池出貨量達到1214.6GWh，同比增長36.9%，在全球鋰離子電池總體出貨量的占比達到78%，行業市值超過1萬億元。但光鮮的產業規模背后，研發環節卻長期受制于低效的傳統模式。

“絕大多數鋰電池企業的研發模式還是‘手搓試錯’，靠調配方反復做實驗，效率較低。”屹艮科技創始人兼首席科學家鄭家新在接受證券時報記者采訪時表示。鋰電池研發堪稱工業領域的“復雜系統工程”，其核心挑戰集中在“跨尺度、長流程、多因素”三大特性。

更嚴峻的是，當前商業化鋰電池能量密度已接近極限，而具有超高能量密度潛力的新一代鋰金屬電池和全固態電池，仍面臨諸多科學與工程難題，難以商業化。為了破解這些交叉學科難題，企業只能依賴大量實驗試錯，不僅研發周期冗長（一款電芯從設計到定型的周期往往是一年到數年），成本也高得驚人，例如僅中試制漿環節，傳統模式往往要投數十鍋料，每鍋料投入數十萬元，單項耗費就達數百萬元。

“這和早期芯片研發非常相似，迫切需要像EDA軟件那樣的數字化工具來賦能。”鄭家新表示，盡管我國新能源產業規模已達數萬億元，但數字化、智能化工具應用仍處于起步階段，適配電池行業的AI工業軟件此前幾乎是空白。

瞄準行業痛點，北京大學新材料學院聯合屹艮科技率先提出BDA概念，構建起以“跨尺度模擬+AI算法”為核心的全流程智能化平臺，開創了電池研發的全新范式。

BDA軟件的核心創新在于“物理仿真+AI”的雙輪驅動模式。“這就像中西醫結合：物理仿真對應西醫，有明確的科學原理支撐；AI對應中醫，能通過黑箱模型耦合眾多復雜因素。”鄭家新解釋道。這一模式精準破解了傳統研發的三大難題：AI加速模擬進程，解決物理仿真速度慢的痛點；通過實驗數據與仿真數據構建模型，精準處理數十個自變量的非線性耦合關系；依托跨尺度參數傳遞技術，實現從原子尺度到系統層級的全鏈條覆蓋。

效率成本雙突破

頭部企業爭相合作

技術創新的價值最終體現在產業應用中。目前，BDA軟件已服務寧德時代、比亞迪、廣汽、貝特瑞等多家新能源頭部企業，其帶來的“提效降本”效果堪稱顯著。

據鄭家新介紹，傳統一款電芯1—2年的研發周期有望被壓縮至半年，材料實驗從數月縮短至數日；成本方面，通過計算機模擬推薦配方，制漿等環節僅需1—2鍋料即可達標，幫助企業降低30%—40%的研發成本。“我們的終極目標是達到EDA軟件的成熟度，屆時研發成本能降低90%以上。”鄭家新透露。

除了直接的效率與成本優化，AI的精準預測還間接提升了電池安全性能。通過仿真模擬提前規避潛在工藝缺陷和性能風險，讓研發出的電池更穩定可靠，這對于解決當前鋰電池行業面臨的安全質疑具有重要意義。某頭部車企動力電池負責人表示，引入BDA軟件后，其自研電芯的循環壽命提升了20%，安全測試通過率顯著提高。

值得關注的是，BDA軟件的應用邊界已突破鋰離子電池領域。“不管是固態電池、鈉電池，還是燃料電池、氫能電池，只要是電池領域都可以通用。”鄭家新介紹，由于底層算法不依賴具體電池材料，而是針對“跨尺度、長流程、多因素”的共性痛點，BDA軟件已成功延伸至顯示材料、半導體材料等領域，與京東方、飛凱新材等龍頭企業達成合作。

BDA軟件的成功落地，不僅改寫了鋰電池行業的研發邏輯，更預示著AI與工業融合的廣闊前景。在鄭家新看來，只要是涉及新材料、新配方、新工藝的行業，都存在與鋰電池行業類似的研發痛點，這正是AI工業軟件的用武之地。

“最具落地潛力的細分領域首先是精細化工，比如塑料、膠粘劑、橡膠等高分子材料等；其次是光電信息材料、半導體材料、磁性材料、復合材料等；還有燃料電池、氫能電池、工業催化相關材料等領域。”鄭家新表示，這些行業的核心需求都是通過優化配方、工藝提升產品性能，降低研發成本，BDA的底層算法經過二次開發就能適配，落地難度較低。

未來3—5年，AI將給工業生產模式、研發邏輯帶來兩大根本性變化。在研發端，將從“實驗試錯”全面轉向“數字仿真+精準預測”，就像芯片行業的EDA軟件一樣，電池研發工程師將極有可能從工廠研發車間搬到寫字樓，通過數字化工具完成設計；在生產端，將從“標準化大規模制造”向“定制化精準智能制造”轉變，企業能基于用戶需求快速優化材料配方和生產工藝，比如車廠可根據車型定位和用戶習慣，和上游電芯廠合作精準研發型號適配的電池。

這一變革正在推動企業競爭格局的重塑。越來越多的工業企業開始自研核心材料和部件，就像華為自研芯片一樣，掌握核心技術話語權，而AI工具正是這種轉型的核心支撐。鄭家新判斷，鋰電池行業目前還處于“小學生階段”，未來低空經濟、智能機器人、家庭和工業儲能、電動船舶等場景將帶來更廣闊的市場空間，甚至可能超越芯片行業規模，而BDA軟件將成為產業鏈必不可少的一環，參照EDA軟件200億美元的市場規模，其發展潛力巨大。

國產軟件迎破局之路

盡管成績斐然，AI與工業融合仍面臨多重現實阻礙。人才儲備不足是首要難題——AI工業軟件需要物理、化學、材料、計算機交叉學科的人才，這類人才在國內極為稀缺，高校目前尚無對應的專業和課程體系。屹艮科技70余人的團隊中80%是研發人員，前幾年招人都異常困難。

行業認知培育也需時日。部分企業的企業文化相對保守，對新的數字化工具接受度不高，還有一些企業習慣了傳統試錯模式，對AI賦能的信任需要時間積累。此外，數據安全問題也不容忽視，工業企業尤其重視核心研發數據，這也是屹艮科技采用私有化部署模式的重要原因。政策支持方面，目前缺乏針對AI工業軟件這類基礎核心領域的定向扶持，研發補貼多是“大鍋飯”，生態建設有待完善。

“中國有全球領先的新能源產業基礎，我們有機會做出能‘卡別人脖子’的核心工具，這不是簡單的國產替代，而是‘從0到1’的創新。”鄭家新表示，BDA軟件的研發成功是我國堅持立足世界科技前沿、面向經濟主戰場的生動實踐，為新能源產業升級提供了新質生產力工具，推動產業從“規模制造優勢”向“核心技術優勢”跨越。