AI4S驱动电池研发创新，多项产业实践成果集中亮相｜2026世界动力电池大会同期活动
9月2日，深势科技主办的2026世界动力电池大会同期活动——“科学智能，驱动未来：AI赋能电池产业创新与落地”在宜宾举行。宁德时代、比亚迪、吉利、小米集团、广汽埃安、苏州国家实验室等上百家产学研代表齐聚现场，从正极材料、无负极电池、全固态电池，到大原子模型、自主实验和智能研发基础设施，共同给出了AI4S赋能产业的真实答卷。
活动伊始，宜宾市政协副主席覃凤清等领导致辞。当前动力电池产业步入转型升级关键期，科学智能（AI4S）与新能源深度融合。深势科技立足宜宾动力电池产业集群，持续深化 AI4S 产业应用，建成电解液及固态电解质干湿闭环智慧实验室，打通AI模型、智能表征、自动化实验与研发智能体。本次大会上，深势科技（宜宾）有限公司正式获授 “宜宾市新型研发机构”，公司将以此新起点，进一步建设面向产业真实需求的智能研发基础设施。
宜宾市新型研发机构授牌仪式
AI4S真正进入产业，并不只是让一个模型计算预测得更快、更准，而是要进入研发人员每天真实面对的材料分析、实验筛选和方案决策，解决最真实的痛点。
从5分钟到10秒，AI让正极材料表征进入高效分析时代
在正极材料研发中，大量表征数据往往面临分析效率低、结果一致性不足、数据难沉淀等问题。宜宾锂宝新材料股份有限公司副总经理张彬分享了人工智能驱动正极材料研发升级的实践。深势PilotEye智能表征平台聚焦研发数据分散、人工处理繁重等痛点，将AI能力真正落到研发一线。“过去我们工程师大量时间耗在导出数据、手工测量、作图归档上，真正花在研判材料机理、方案决策的时间被挤压。”张彬表示，AI真正进入研发现场，关键不是增加一个工具，而是解决实际研发痛点，让效率提升最终转化为研发收益。以电镜图像分析为例，传统人工处理单张图片需要5—10分钟，平台应用后压缩至10秒，并支持数十张批量解析，将颗粒圆润度、孔隙率等从定性观察转化为可复核的量化指标；电化学单批次数据处理也由约15分钟缩短至2分钟，实现多品牌测试设备数据统一分析与自动绘图。张彬表示，AI的价值不只是提升单点效率，更在于解决真实研发问题。依托深势FDE（前线部署工程师）共创机制，平台持续迭代真实研发需求，推动分析结果结构化沉淀，并进一步连接知识检索、数据分析与自动化实验，推动正极材料研发从单点提效走向“读—算—做—智”闭环。
宜宾锂宝新材料股份有限公司副总经理张彬做主题报告
从万级分子到3款优选，AI4S加速无负极电池材料发现
从“看懂材料”，进一步走向“找到材料”，AI4S正在进入更大规模的材料搜索空间。
无负极电池分子设计空间巨大，传统依赖经验的串行试错模式面临成本高、周期长、命中率低等问题。浙江金羽新能源科技有限公司研发副总杨扬表示：“AI4S不是简单做仿真计算，而是真正打通从分子设计、自动化实验到数据迭代的完整链路。”围绕这一挑战，金羽新能引入深势电解液智能研发大装置，通过MatMaster智能体贯通文献解析、理论计算筛选、自动化配液与扣电组装、数据回流和方案迭代，将海量候选分子逐层收敛。数据显示，候选分子筛选命中率由1/数千提升至1/数十，数据处理时间下降80%，有效数据产出提升2—3倍。从万级候选分子中层层筛选，最终发现3款优选分子并完成软包电芯验证。依托AI4S研发成果，金羽新能推出“无际系列”无负极电芯，能量密度达到500—600Wh/kg，并已建成GWh级智能产线实现商业化交付。从分子空间搜索到电芯验证，再到产品落地，AI4S正在把材料研发从“大规模试错”转变为“智能筛选+自动验证+持续迭代”。
浙江金羽新能源科技有限公司研发总监杨扬做主题报告
3个月缩短至1个月，AI4S加速全固态电池从材料走向电芯
而在全固态电池领域，AI4S正在进一步从材料走向电芯。全固态电池产业化仍受硫化物电解质空气稳定性、材料组合空间巨大等难题制约。广汽埃安新能源汽车股份有限公司电池研发特聘专家徐博分享了AI4S在全固态电池研发中的应用实践：借助AI4S计算平台与固态电解质智能研发大装置，将材料筛选、理论计算与自动化实验进一步连接。面对可达10?—1011量级的材料组合空间，DPA-SSE固态电解质模型可对掺杂方案进行高通量筛选，并利用自动化合成工站快速验证。相关实践将整体研发周期由3个月缩短至1个月；AI优选掺杂体系后，材料在-50℃干房暴露4小时后离子电导率保持率达到85%，模具电池1C倍率容量提升23%。从材料空间搜索，到高纯相制备、性能验证，再向软包电池推进，AI4S正在帮助全固态电池研发跨越从材料发现到电芯验证的关键环节，也为硫化物体系的工程化探索提供新的研发路径。
广汽埃安新能源汽车股份有限公司电池研发特聘专家徐博做主题报告
智能驱动，固态电解质研发大装置实现读—算—做闭环迭代
如果说产业专家的实践展示了AI4S正在解决什么问题，那么深势科技则进一步展示了：这套能力如何真正落到研发现场。在活动现场，深势科技（宜宾）有限公司总经理王晓旭回顾过去一年，深势科技从客户一线的真实需求出发，不断补齐从知识、计算到实验的能力。在王晓旭看来，AI4S真正落地并不是把一个大模型接上实验设备那么简单，而是要解决研发过程中一个个具体的“脏活累活”：知识能不能真正支撑材料设计，几十万级候选空间能不能快速收敛，计算结果能不能被实验验证，实验数据又能不能反过来优化下一轮方案。读，针对通用大模型难以直接服务专业研发的问题，深势构建MatMaster、科研Skill及固态电解质知识库，让AI从“回答问题”进一步走向“辅助设计”。算，面对18万级材料设计空间，深势研发DPA-SSE专用模型，以72组实验数据进行迭代，实现对大规模设计空间的快速预测，将模型计算真正用于实验筛选。做，针对球磨、烧结周期长和人工操作一致性不足等产业难题，深势持续进行工艺与自动化改造，将传统一轮约3天的流程压缩至6—7小时，并贯通称量、合成、测试与表征，将全流程误差由约20%降至5%以下。“读—算—做”能力逐步汇聚，再由智能体根据实验结果驱动下一轮方案优化，AI4S由此不再只是一个预测模型，而开始具备持续完成‘理解—设计—实验—反馈—优化’的研发能力。
深势科技（宜宾）有限公司总经理王晓旭做主题报告
从大模型到自主实验，AI4S 加速进入材料研发核心环节
研发闭环的背后，是底层模型、数据体系和自主实验能力的同步发展。来自科研机构与企业一线的专家，分别从模型、实验与产业研发实践出发，分享AI4S在电池材料研发中的最新探索，展现AI如何进一步进入材料发现、实验验证和研发决策环节。嘉宾报告北京科学智能研究院算法高级研究员张铎围绕“DPA大原子模型发展与赋能电池材料开发”分享了大原子模型在电池材料研发中的实践。DPA4在Matbench Discovery综合性能指标中位列世界第一；结合大原子模型与干湿闭环实践，团队从约18万种组分中找到数十种固态电解质材料，材料空气稳定性显着提升并进入产业小试。AI4S已具备可量化、可验证的材料研发加速能力。苏州国家实验室人工智能部研究员张晓琨从数据驱动与自主实验角度，分享团队在高电压正极、高熵负极及全固态薄膜电解质方向的探索：Al-Mg-Mo掺杂钴酸锂在4.55 V下100圈容量保持率达98.4%，七元高熵氧化物负极在5 A/g下循环3000次，硫化物电解质室温离子电导率最高达到16 mS/cm。小米集团小米材料CORE团队负责人俞之奡将视角延伸到产业研发范式本身。在他看来，AI正在推动材料研发从“提出想法—实验验证—反复试错”，走向“数据分析—智能设计—计算与实验—持续迭代”。小米已将AI用于超强钢、碳铝合金等材料研发，开展千万级配方空间筛选。从文献分析和科学假设，到材料设计、计算模拟、实验验证，再到结果分析和下一轮迭代，AI正在逐步接管完整科研流程。
“下一个AlphaFold”会在哪里？行业大咖把问题推向电池全链路
如果AI4S正在改变材料研发，那么下一站会是什么？圆桌环节将这一问题推向更远处。围绕“对AI4S的宏伟想象”，行业专家展开深度讨论。从AI4Materials，到AI4Cell、AI4Pack乃至AI4Vehicle，AI的应用边界设想从材料层面向电芯、电池包和整车延伸。面对“下一个AlphaFold可能在哪里出现？”这一问题，与会专家围绕动态电控智能体、SEI组成和结构的准确预测与表征、固固界面的精确调控、电池产品智能化设计等主题，畅想AI4S在现实复杂场景落地的可能性。这些讨论背后，是一个越来越清晰的趋势：AI不仅是材料研发的新工具，更有望逐步贯穿电池设计、制造、运行与全生命周期。从宏大的产业想象，到具体的科学问题，圆桌讨论进一步打开了AI4S在电池产业中的未来边界。
深势科技创始人/CEO孙伟杰与来自国联动力、比亚迪、吉利、小米及因势新材的专家圆桌共话AI4S电池产业化
智慧实验室参观：电解液和固态电解质
智能研发大装置已从概念验证进入规模化应用
活动结束后，与会嘉宾走进深势科技（宜宾）有限公司智慧实验室，进一步了解AI4S如何从算法走向真实研发场景。目前，深势科技已在宜宾建设电解液及固态电解质干湿闭环智慧实验室，并将Uni-ELF电解液模型、DPA大原子模型、PilotEye智能表征平台、Uni-Lab智慧实验室操作系统、DataCore数据治理平台及MatMaster研发智能体等能力融入材料研发流程，推动知识获取、模型计算、实验执行、数据采集和智能迭代贯通。
与会嘉宾在深势科技（宜宾）有限公司实地参观
过去，AI可以帮助研发人员“算得更快”；自动化设备可以帮助实验“做得更快”。现在，AI4S正推动“算”和“做”形成闭环，让实验结果驱动下一次研发决策。从计算模型，到智能表征；从自动化实验，到研发智能体；从单点工具，到干湿闭环智慧实验室，AI4S正在从“技术能力”走向“研发系统”。立足宜宾，深势科技将持续推进电解液、固态电解质等更多新能源新材料方向的AI4S产业实践，并开放智能表征、材料研发、智慧实验室共建等能力，与更多行业伙伴共同探索从模型到实验、从材料到电池的智能研发新路径。如有合作意向，欢迎扫码联系，共探科学智能赋能产业创新的更多可能。
关于深势科技
深势科技是全球 AI for Science 的开拓者和引领者，公司成立于2018年，在北京、上海、深圳、宜宾等地设有办公室和研发中心。以“加速科学发现，释放科学价值”为使命，致力于打造 AI 科学家（AI Scientist）及自主进行科学发现的智能系统。以深势·宇知?科学发现智能引擎为基座，深势构建了一系列“读文献、做计算、做实验”的智能科学工具，和各领域的科学智能体，构成了 Science as a Service 智能化科研产品和服务矩阵：玻尔·科学导航，玻尔·勒贝格智算以及 Hermite?、Piloteye??等一系列研发软件，玻尔·跃迁实验室，SciMaster 科学智能体及面向科学发现的“大装置”和研发服务，为基础科研、生命科学、物质科学等领域的科学家和研发型组织提供深宽兼顾、灵活组合的解决方案。作为国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业，深势科技科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中博士及博士后在公司成员中占比超过35%。2020年，深势科技核心成员获得全球高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作入选2020年中国十大科技进展和全球 AI 领域十大技术突破。
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