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AI+電池:萬億數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑電池產(chǎn)業(yè)

DeepSeek宣布開源其模型R1期間,電池電池電池產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)集中進(jìn)行本地化部署。數(shù)據(jù)盡管目前鮮有企業(yè)披露具體成效,資產(chǎn)重塑但AI正在電池產(chǎn)業(yè)激起漣漪,產(chǎn)業(yè)提醒電池產(chǎn)業(yè)做出順應(yīng)時(shí)代的電池電池選擇。

AI+電池:萬億數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑電池產(chǎn)業(yè)

在2月的數(shù)據(jù)全固態(tài)電池行業(yè)論壇上釋放出強(qiáng)烈信號(hào):AI正成為下一代電池技術(shù)突破的核心引擎。

歐陽明高院士直言,資產(chǎn)重塑全固態(tài)電池研發(fā)面臨四大核心難題,產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)研發(fā)效率已無法滿足需求,電池電池必須轉(zhuǎn)向“文獻(xiàn)AI讀、數(shù)據(jù)報(bào)告AI寫、資產(chǎn)重塑模型AI算、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化AI做”的電池電池新范式。

而鋰電產(chǎn)業(yè)鏈最早將AI作為生產(chǎn)工具導(dǎo)入的數(shù)據(jù)時(shí)間可以追溯到2019年,這一年,資產(chǎn)重塑蜂巢能源投產(chǎn)了車規(guī)級(jí)AI智能動(dòng)力電池工廠。2020年,寧德時(shí)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(zhì)與成本的最優(yōu)化,并積極布局AI技術(shù)。

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

在AI技術(shù)的導(dǎo)入下,每一顆電池全生命周期的數(shù)據(jù)將成為寶貴的生產(chǎn)資料,在財(cái)政部將數(shù)據(jù)列為第五大生產(chǎn)要素的政策風(fēng)口下,TWh的電池規(guī)模將催生萬億數(shù)據(jù)資產(chǎn)。基于電池產(chǎn)業(yè)萬億數(shù)據(jù)資產(chǎn),電池生產(chǎn)、制造、管理正在掀起變革。

近期外界消息稱,寧德時(shí)代曾毓群在內(nèi)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(tǒng)。”這句話或也指向一個(gè)電池與AI深度融合的圖景。

2月27日,百度與寧德時(shí)代簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。雙方合作包括但不限于寧德時(shí)代動(dòng)力電池、換電產(chǎn)品及服務(wù)、滑板底盤技術(shù)在無人車產(chǎn)品的開發(fā)應(yīng)用,以及共同探索并打造競爭力領(lǐng)先的無人車產(chǎn)品和創(chuàng)新的商業(yè)模式。百度也將以全棧自主可控的AI能力,從芯片、平臺(tái)、應(yīng)用層全方位支持寧德時(shí)代數(shù)智化建設(shè)。

國內(nèi)電池與AI兩大領(lǐng)域代表企業(yè)牽手,能源與智能融合革命已有暗流。

構(gòu)筑AI4S的電池創(chuàng)新“范式”

在現(xiàn)階段下一代電池創(chuàng)新潮流中,AI4S是目前倍受關(guān)注的AI應(yīng)用。深入到電芯設(shè)計(jì)和材料研發(fā)中,AI4S同樣離不開模型、數(shù)據(jù)和算力,模型與算力在電化學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)、通用工作正在構(gòu)建。

2018年,首次在國內(nèi)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(dá)的通用模型——Uni-Mol,通過預(yù)訓(xùn)練的方式整合不同場景的分子數(shù)據(jù),它采用Transformer架構(gòu),能夠支持生成、搜索和屬性預(yù)測等任務(wù),可實(shí)現(xiàn)分子生成、性質(zhì)預(yù)測等多種通用能力。

同時(shí),AI與先進(jìn)表征手段的結(jié)合,可以準(zhǔn)確表征全固態(tài)電池多尺度結(jié)構(gòu),高效完成表征圖像的分割等處理任務(wù)。他指出,這種結(jié)合可為全固態(tài)電池的研發(fā)提供了更加精準(zhǔn)和高效的分析手段。

美國材料研究學(xué)會(huì)(MRS)會(huì)士、電化學(xué)學(xué)會(huì)(ECS)會(huì)士、SES AI Corporation首席技術(shù)官許康除了提到用于分子生成和性能預(yù)測的AI agent開發(fā),著重在數(shù)據(jù)方面談到建立“分子宇宙”數(shù)據(jù)庫,預(yù)計(jì)包含10^12個(gè)分子,通過密度泛函理論(DFT)計(jì)算和AI技術(shù)加速分子探索。

目前,AI4S的電池材料創(chuàng)新,涌現(xiàn)了許多通過AI加速某種材料開發(fā)周期、解決了過去的某一痛點(diǎn)。這在前沿學(xué)術(shù)領(lǐng)域中取得的成果尤其令產(chǎn)業(yè)振奮。

2025年2月,復(fù)旦大學(xué)高分子科學(xué)系彭慧勝/高悅團(tuán)隊(duì)用AI設(shè)計(jì)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(fā)表。

這種鋰載體分子被注射進(jìn)廢舊電池后,能夠?qū)崿F(xiàn)電池“滿血復(fù)活”,在充放電上萬次后仍展現(xiàn)出接近出廠時(shí)的健康狀態(tài)(96%容量),循環(huán)壽命大幅提升,為廢舊電池修復(fù)打開了全新的思路。

但也有業(yè)內(nèi)觀點(diǎn)指出,這一“注射”方案在實(shí)際應(yīng)用中可行性不高且電池循環(huán)過程還會(huì)存在其他副反應(yīng),其產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用還需做更多考慮。

這在認(rèn)可AI4S在電池創(chuàng)新充分進(jìn)步性的同時(shí),也指出僅找出電池材料的“局部最優(yōu)解”還不夠,產(chǎn)業(yè)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(jī)器人和無人機(jī)設(shè)計(jì)的AI增強(qiáng)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(fù)極難以使用高含量硅材料的問題,容量上可實(shí)現(xiàn)2170電池5Ah到6Ah的提升,還兼顧電池有適用于無人機(jī)、人形機(jī)器人的高倍率性、高安全性。

為了突破“局部最優(yōu)解”的性能局限,電池仿真正幫助AI電池創(chuàng)新構(gòu)建閉環(huán)。通過從微觀到宏觀的多尺度集成仿真,運(yùn)用建模和材料數(shù)據(jù)庫,幫助電池設(shè)計(jì)、優(yōu)化性能。

電池仿真技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)易來科得CEO陳新虹博士預(yù)計(jì),到2025年,電池設(shè)計(jì)效率將提升2-5倍,智能設(shè)計(jì)將再提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

AI驅(qū)動(dòng)電池制造飛輪效應(yīng)

特斯拉的德州超級(jí)工廠是通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)效率飛躍的一大代表性案例。其為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)FSD的訓(xùn)練和優(yōu)化方面,形成“數(shù)據(jù)產(chǎn)生優(yōu)化—優(yōu)化提升產(chǎn)能—產(chǎn)能反哺數(shù)據(jù)”的良性循環(huán)。

在電池領(lǐng)域,此類良性循環(huán)產(chǎn)生飛輪效應(yīng)已經(jīng)成為企業(yè)間拉開差距的競爭力。

以寧德時(shí)代為例,其“燈塔工廠”通過AI模型的實(shí)時(shí)監(jiān)測和優(yōu)化,在推動(dòng)規(guī)模制造的同時(shí)保證產(chǎn)線的良率與效率,實(shí)現(xiàn)降低單位成本、提高盈利能力。

寧德時(shí)代溧陽基地作為其在全球鋰電行業(yè)的第三座“燈塔工廠”,通過導(dǎo)入AI等數(shù)字化技術(shù),實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)能提升320%,制造成本降低33%,產(chǎn)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(tài)電池目前急于放大產(chǎn)能的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),AI技術(shù)也開始參與推動(dòng)更大規(guī)模的固態(tài)電池生產(chǎn)。

2024年末,美國固態(tài)電池企業(yè)QuantumScape也披露,新一代陶瓷隔膜熱處理設(shè)備“Cobra”通過AI技術(shù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化和升級(jí)。“Cobra”設(shè)備可使固態(tài)電池的生產(chǎn)效率提高了20%,目前已投用,將為2025年QSE-5 B樣品的更大規(guī)模交付做準(zhǔn)備。

從安全到調(diào)度的能源網(wǎng)絡(luò)智能化

智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及大數(shù)據(jù)分析能力在電池安全、調(diào)度上的增益推動(dòng)AI在動(dòng)力、儲(chǔ)能領(lǐng)域快速滲透。

在動(dòng)力電池領(lǐng)域,AI+BMS的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成效。以華為為例,其通過“端–云–大數(shù)據(jù)-AI”的結(jié)合,推出了華為AI BMS系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在云端對(duì)電芯數(shù)量、充放電、駕駛信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,結(jié)合算法庫實(shí)現(xiàn)電池安全實(shí)時(shí)預(yù)警、電池健康狀態(tài)評(píng)估以及電池壽命優(yōu)化等功能。

數(shù)據(jù)顯示,華為AI BMS系統(tǒng)可以提前24小時(shí)預(yù)警電池安全問題,誤報(bào)率低至0.1%/月,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警查全率高達(dá)90%。目前,該系統(tǒng)已在華為AITO問界M5、M7車型中得到應(yīng)用。

此外,Electra的EVE-Ai™技術(shù)也是動(dòng)力電池領(lǐng)域的一大亮點(diǎn)。該技術(shù)被嵌入在特斯拉Cybertruck Cyberbeast中,通過實(shí)時(shí)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的續(xù)航里程估算,EVE-Ai™技術(shù)能夠減少續(xù)航里程估算的不準(zhǔn)確性比例高達(dá)20%;同時(shí)有相關(guān)報(bào)道指出,通過預(yù)測性維護(hù)和退化分析,該技術(shù)可將電池壽命延長高達(dá)40%。

在儲(chǔ)能領(lǐng)域,AI護(hù)航電池安全的意義更為重大。海博思創(chuàng)通過積累海量運(yùn)行數(shù)據(jù)(20GWh儲(chǔ)能電站、1800萬顆電池、200TB 數(shù)據(jù)),建立多維度模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)電站運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)分析和預(yù)測。現(xiàn)階段,海博思創(chuàng)已經(jīng)可以提前兩周左右對(duì)潛在安全風(fēng)險(xiǎn)做預(yù)警,在電站非運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測,提升電站在線壽命。

值得一提的是,安全并不是AI在儲(chǔ)能領(lǐng)域的唯一價(jià)值,其對(duì)經(jīng)濟(jì)性的提高是儲(chǔ)能領(lǐng)域更為看重的機(jī)會(huì)。國家電網(wǎng)與華為聯(lián)合打造的AI能源大腦,通過實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)大量分布式儲(chǔ)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(zhàn):數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬與能耗

然而,AI技術(shù)加速導(dǎo)入能源體系也帶來了兩大挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)資產(chǎn)和AI能耗。

隨著電池?cái)?shù)據(jù)的不斷積累和流轉(zhuǎn),如何確保數(shù)據(jù)的權(quán)屬清晰、合規(guī)使用成為亟待解決的問題,尤其是在財(cái)政部將數(shù)據(jù)列為第五大生產(chǎn)要素的政策風(fēng)口下。

2025年2月20日,比亞迪財(cái)報(bào)中數(shù)據(jù)資產(chǎn)凈值:207.3億,這個(gè)數(shù)字不僅相當(dāng)于其2024年凈利潤的68%,更意味著比亞迪率先將車機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化、可交易的戰(zhàn)略資產(chǎn)。其中‌電池?cái)?shù)據(jù)流向供應(yīng)商‌ ,按調(diào)用次數(shù)與寧德時(shí)代分成(有報(bào)道指出單次調(diào)用費(fèi)0.83元)。‌

寧德時(shí)代等頭部電池企業(yè)已經(jīng)開始在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方面進(jìn)行探索和實(shí)踐,有數(shù)據(jù)指出,寧德基地搭建了全生命周期全球數(shù)字化追溯系統(tǒng),累計(jì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)超過6000億元。

另一方面,隨著AI模型的不斷升級(jí)和擴(kuò)大,其能耗問題也日益凸顯。以GPT-4等巨型模型為例,其訓(xùn)練成本高昂、能耗巨大。據(jù)報(bào)道,GPT-4的訓(xùn)練過程消耗了數(shù)億度電能,相當(dāng)于一個(gè)小型發(fā)電廠的年發(fā)電量。

因此,如何在保證AI性能的同時(shí)降低其能耗也是當(dāng)下備受關(guān)注的問題。

同時(shí),物理AI的崛起對(duì)電池性能進(jìn)一步有提高。如特斯拉 Optimus使用電池,機(jī)器人、機(jī)器狗等運(yùn)用電池,這種瞬間的能量爆發(fā)與物理AI運(yùn)動(dòng)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(jìn)一步。

或許,在電池技術(shù)創(chuàng)新暗流涌動(dòng)的當(dāng)下,電池技術(shù)也在重新定義AI邊界,反向賦能AI產(chǎn)業(yè)也成為電池企業(yè)的“新機(jī)會(huì)”,未來將是重新定義能源與智能關(guān)系的新時(shí)代。



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