宁德时代吴凯谈AI材料研发如何实现按需设计

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电池技术路线之争，表面看是技术路线的选择，其内核，归根结底是材料创新的竞赛。在第十八届深圳国际电池技术交流会的开幕式上，中国工程院院士、宁德时代首席科学家吴凯的发言，为这场竞赛指明了新的方向。

吴凯院士明确指出，AI正成为驱动这场变革的核心引擎，推动材料研发从传统的“经验试错”模式，转向“按需设计”的数智化新范式。这不仅仅是效率的提升，更是一种研发范式的根本性转变。

从“大海捞针”到“按图索骥”

过去，寻找一种性能优异的新材料，很大程度上依赖于科研人员的经验和直觉，过程如同大海捞针，耗时费力且成功率难以保证。而AI的介入，让这一切变得不同。它能够基于海量的材料数据库和物理化学规律，进行高通量计算和模拟，快速筛选出具有潜在应用价值的候选材料，实现“按需设计”——即根据特定的性能目标（如更高的能量密度、更快的充电速度、更强的安全性），反向推导并设计出最有可能实现的材料结构。

吴凯院士以宁德时代的实践为例，展示了这一范式的落地成果。公司已经利用AI技术，成功挖掘出多种新型材料，包括用于提升正极稳定性的包覆材料、能够耐受更高电压的功能型电解液和电解质，以及应用于新型钙钛矿电池的钝化剂等。这些成果，正是从“试错”到“设计”跨越的生动注脚。

效能瓶颈与AI的“超认知”能力

当然，理想与现实之间仍有距离。吴凯院士也坦诚指出，目前材料研发的整体效能仍面临瓶颈。一个关键的挑战在于，许多复杂的工艺参数优化，甚至超出了人类工程师的传统认知范围。

而这恰恰是AI可以大显身手的地方。吴凯用“非常强大”来形容AI在这方面的潜力。AI算法，特别是先进的机器学习模型，能够从纷繁复杂的实验数据和生产数据中，发现人眼难以察觉的隐性规律与关联，从而优化出最优的合成路径和工艺窗口。这相当于为研发团队配备了一位不知疲倦、且拥有“超认知”能力的超级助手。

话说回来，AI驱动并非要取代科学家和工程师，而是将他们从重复性、高强度的试错劳动中解放出来，更专注于顶层设计、机理分析和创新构思。人机协同，才是实现材料研发碘伏性突破的关键。

总体来看，吴凯院士的分享清晰地勾勒出电池材料研发的未来图景：一个由AI深度赋能，从需求出发进行精准、高效设计的时代正在到来。这场静水深流的变革，或将决定下一代电池技术的最终形态与产业格局。