固态电池正站在技术与产业的关键分野上。经过漫长探索，业界对固态电池产业化的时间表逐渐达成共识：2027年有望成为全固态电池（能量密度400Wh/kg）规模化应用的元年。
然而，实现这一目标绝非坦途。固态电池材料体系的复杂性和多样性远超传统认知，成为制约其量产的关键瓶颈。
例如，硫化物固态电解质虽然获得了广泛的研究，但其具体如何应用于电池之中，与什么样的其他材料进行搭配，仍然存在诸多不确定性。正如中科固能吴凡所指出的，固态电解质的原材料开发，最终需要回归到元素层面，而这其中还有很长的路要走。
与此同时，AI发展正迈入一个全新的阶段——在垂直领域的落地应用。要实现这一点，AI的应用需要满足三个基本特征：需求明确、数据集中、场景专业化。在这其中，“需求明确”尤为关键，这意味着AI的应用必须紧密围绕特定行业、特定场景下的具体问题展开。
在此背景下，AI和固态电池能否抱团各取所需？继自动驾驶、人形机器人等领域之后，AI再次扮演“催化剂”的角色，加速固态电池的研发和量产进程？要回答这一问题，需要深入探究AI在固态电池研发中的应用潜力与现实困境。
AI+固态电池的理想图景
理想状态下，AI有望在固态电池研发、制造和安全保障等多个环节发挥关键作用，其中在研发阶段实现“从0到1”的突破，以及在制造和应用阶段实现“从1到N”的优化。
有人将AI在电池研发中的应用类比于芯片行业找寻摩尔定律——即电池性能（如能量密度）随时间推移呈指数级增长。虽然这一愿景尚待验证，但AI在固态电池研发中的潜力已初现端倪。
在材料研发方面，AI有望将传统的“大海捞针”模式转变为“精准制导”。SES AI CEO胡启朝曾公开介绍其团队将AI应用于电解质研发的底层逻辑：
首先，所有类型的锂电池都面临锂金属析出问题，而电解质是解决这一问题的关键。电解质不直接决定电池能量密度，但影响循环寿命、倍率性能、安全性能、低温性能等指标，是木桶中的关键“短板”。许多高能量密度电池的商业化受制于电解质瓶颈。解决电解质问题，如同释放了高能量密度体系的潜力。
其次，由于电解质组成（盐、溶剂、添加剂等）存在巨大的分子组合空间（高达10^12次方），传统实验方法无法穷尽，而AI可以高效探索这个“分子宇宙”，找到更优配方。
具体而言，AI可以通过高通量筛选，设定目标电导率等参数，快速筛选符合要求的材料；
也可以利用AI预测材料性质，进行新分子/结构设计，从而设计出具有特定性能的新材料；
还可以借助数学工具，采用图论拓扑方法，从基础层面理解固态电解质结构特征，预测性能。
值得注意的是，固态电解质和正负极材料的晶体结构比液态电解质的分子结构更复杂，合成路径也更复杂，这也意味着AI应用于正负极材料的筛选、分析和预测，将面临更大的挑战。
另一种思路是，通过高通量筛选庞大的有机和无机小分子，发掘出在安全性方面可与固态电解质相媲美的液态电解质材料。这将充分利用现有的、基于液态电解质体系的全球电池制造基础设施和产能，从而有望显著降低下一代电池技术的应用成本。
除了材料研发，AI还能应用于电池机理研究，如离子传输微观机制、界面反应、结构演化等，帮助科研人员“知其所以然”。
此外，AI可进行电池层面的性能预测与优化，模型越先进，越能综合更多因素，进行整体优化。
在实验优化与自动化方面，AI不仅可以指导实验设计，减少不必要实验，更重要的是，AI能将模拟计算与实验数据结合，形成快速迭代的“干湿闭环”研发流程。
例如，宁德时代构建了包含算力中心、算法中心、数据中心、模拟设计平台的综合性AI平台，并将实验数据反馈到数据库，与AI模型和物理模型结合，形成闭环，加速研发。
在制造环节，AI则可以基于生产线传感器数据（以图像数据为主）和电池测试数据，进行缺陷检测和性能预测，实现“智能制造”。AI在制造环节更侧重于“优化”现有材料和工艺。
例如，QuantumScape将AI用于固态电芯B样生产的缺陷检测，每天处理约700GB图像数据。在安全保障方面，AI可作为传统BMS的补充，分析充放电数据，发现基于物理模型的BMS可能遗漏的异常，实现“主动预警”。
值得注意的是，由于电池类型多样（软包、圆柱、方形等）和化学体系不同，在制造层面很难建立通用AI模型，通常需要针对不同体系开发多个小型模型。宁德时代已开发出100多种AI模型。
而在科学研究和安全保障方面，则有可能建立通用AI模型。对于初创公司，自建通用模型有难度，可能需迭代已有模型。总之，要充分发挥AI的效力，还需要软件与硬件（算力）的协同优化。
理想与现实的差距
理想状态下，AI有望摆脱传统研发模式对科学家个人知识、经验乃至运气的依赖，转而依靠强大的计算能力进行“蛮力”探索。然而，现实情况远比设想复杂。在通往AI赋能固态电池产业的道路上，横亘着数据、模型和商业化这三重门槛。
数据是AI的“燃料”。但在固态电池领域，获取高质量、大规模、多样化的数据却是一项艰巨的任务。
AI模型在研发、制造和安全保障等环节需要分子结构、产线工艺、实际运行等多维度的数据，如循环寿命、充放电特性、静置状态，甚至温度、压力等参数。然而，与互联网领域动辄海量的数据相比，固态电池领域的数据不仅总量有限，而且往往难以获取。
更具挑战性的是，即使获得了数据，其质量也常常参差不齐。数据中可能存在噪声、偏差、缺失等问题，直接影响AI模型的准确性和可靠性。
正如鄂维南院士所指出的，固态电池领域的数据还呈现出高度碎片化的特征，分散在不同的研究机构和团队手中，实验方法和条件不一致，标准化面临极大困难，也缺乏共享机制。
以上问题都严重制约了AI模型在固态电池研发中的应用效果、泛化能力及可靠性。
SES AI在行业中以数据规模庞大（目标构建包含10^12个分子，也就是1万亿个的“分子宇宙”）著称，但也难掩数据挑战的复杂性：如电动汽车实际使用数据因涉及用户隐私而极难获取；文献数据往往不完整或格式不统一；分子属性数据更是稀缺资源。即便获取了数据，后续的标注、注释、清洗、预处理、标准化和校准工作也需耗费大量人力和时间。
为了应对这些数据挑战，SES AI采取的多元化的数据策略值得参考，包括自主生成数据（通过“蛮力计算”生成大量分子性质数据、在生产线上安装传感器、进行实验室测试等）、以及与大学、国家实验室和OEM厂商（如现代、通用）建立合作关系，共享数据。
值得一提的是，SES AI在韩国安山的B样产线，得益于与现代汽车的合作，得以集成科学研究、智能制造、安全保障三大领域的AI应用，实现了AI驱动的电池研发和生产流程。这个示范也指向了产业合作之于初创企业的重要性。
进一步来看，即使在电解质领域AI的应用已取得初步进展，但将AI拓展至结构更复杂的正负极材料时，仍面临计算成本高昂、计算时间过长等挑战。
而放眼整个产业，不同公司在AI助力电池材料开发的投入力度、数据积累和战略目标上存在显著差异，这决定了AI应用在广度和深度上的不同，进而影响其最终效果。“高效率、短周期”背后值得更多探寻。
此外，当AI的应用步入商业化阶段，还将不可避免地面临知识产权问题。对此有一种观点认为，新材料和新技术容易被迅速复制，专利保护的效力有限，因此持续创新的速度才是保持领先地位的关键。
除了数据层面的挑战，AI模型本身也存在局限性。随着AI的发展重心从算力转向模型，从训练周期转向推理周期，“AI幻觉”问题日益凸显，即模型可能会生成看似合理实则错误或无意义的信息。生成式AI的优势在于执行而非验收，有专家指出，模型在回答问题时，往往只是基于统计意义上的“相似性”，而非真正的“相关性”。
对此，提高数据质量是增强模型可控性的关键。为了应对“AI幻觉”，可以从数据和模型两个维度入手。
在数据层面，可以参考的实践包括，自主计算大量分子性质数据，减少对不可靠文献数据的依赖；专注于小分子领域以降低模型复杂度；对AI推荐的分子进行实际的合成和测试；以及结合多种类型的数据来提高模型的准确性等。
在模型层面，则可以采用多个垂直模型，或定期基于新的计算数据对模型进行改进迭代；将AI模型与实验验证紧密结合，构建“AI预测-实验验证-数据反馈-模型优化”的闭环等。
在AI应用于智能制造的过程中，还需要解决模型误判（假阳性）或漏判（假阴性）的问题。企业提出的可行的解决思路包括：利用来自生产线各个环节的多种数据；将AI预测作为现有质量控制流程的补充而非替代；以及在生产线上对模型进行本地化训练，使其适应实际生产环境等。
AI会导向电池“设计与制造分离”吗？
AI与固态电池的深度融合，不仅将加速技术本身的突破，更将重构锂电产业的竞争格局与商业模式，乃至整个能源体系的未来发展路径。
当前，中国电池领域的AI应用呈现出第四范式所描述的“百模大战”景象——众多团队竞相开发AI模型。这反映出业界对数据这一核心资产的战略共识：拥有更丰富、更优质、更多样化的数据，是电池企业有效利用AI的基础。
业界倾向于认同AI的实用性优先于其可解释性，即只要AI模型能够产生实际效果，即使其背后的原理尚不完全清楚，也具有商业价值。而数据积累的早晚、获取渠道的差异、数据处理能力的强弱，都将直接影响AI模型的效果，进而成为企业构筑竞争壁垒的关键。
在这场数据驱动的变革中，商业模式的创新成为重要方向。SES AI的转型具有代表性，该公司正从锂金属电池制造商向AI解决方案提供商转变，其目标是通过提供AI模型订阅服务（包括订阅费和材料利润分成）来获取收益。
这种轻资产、重技术的模式，使其能够专注于AI模型和电解液等核心技术的研发，并快速拓展客户群体。
同时，SES AI还提出了电池行业“设计与制造分离”的构想，类比于半导体行业的Fabless模式。在这种模式下，研发企业专注于电池技术创新与设计，而将生产制造环节外包给专业代工厂。这将有助于研发企业降低资本投入、提高生产灵活性，并更专注于核心竞争力的打造。
宁德时代提出的“从工程问题提炼科学问题”，也从侧面印证了这一趋势，即研发企业将更加注重基础科学研究，而制造企业则专注于工艺优化与规模化生产。
需要指出的是，尽管SES AI已经尝试利用成熟的2170电池产线来降低其新电解液的应用成本，但这并不代表固态电池产业化的主流趋势。
事实上，固态电池的产业化进程已在国内加速推进，众多企业已在固态电池及其核心材料——固态电解质的产能建设上进行了大量投入或积极筹备。
进一步来看，对于固态电池而言，要实现类似半导体行业的Fabless模式，还面临诸多前提条件。这不仅需要面向新材料的工艺快速迭代和专用生产设备的持续革新，更要求固态电池技术本身具备足够的差异化特征。
只有这样，专注于技术研发的企业才能在与同样注重研发的电池巨头的竞争中保持话语权和产业优势，避免被整合或边缘化。
对于专注于新型电池技术和材料研发的初创公司而言，AI驱动的产业变革既带来了前所未有的机遇，也提出了更高的要求。设计与制造分离的趋势降低了行业准入门槛，但要在激烈的竞争中脱颖而出，初创公司必须在数据积累、技术创新和商业模式构建等方面建立起独特的优势。
而如果固态电池，或者说寻得摩尔定律的下一代电池，真正成为能源系统发展的底层驱动力，那么它将如同芯片一样，引发技术与市场的双重爆发。AI与固态电池的深度融合，也将催生出全新的产业生态，加速能源体系向更高效、更可持续的方向转型。
本文来源：高工锂电，原文标题：《AI会提前全固态电池量产吗？》
