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储慧智能亮相ESIE2025 分享AI驱动下的电池设计新范式

2025年4月10-12日,储能学术领域顶级盛会——第八届储能前沿技术大会在首都国际会展中心盛大召开,该大会由中国科学院工程热物理研究所、中国能源研究会、中关村储能产业技术联盟共同主办,设主论坛、先进储能材料、AI及大模型在储能电池领域应用、钠电储能、液流电池、长时储能、短时高频储能、氢能与燃料电池7个分会,7位院士领衔,60余位高校院所专家齐聚,共同探讨储能领域前沿技术、发展趋势和未来挑战。

 

   分会场直击:AI赋能储能行业

 

 

在大会聚焦的七大主题论坛中,由中国科学院物理研究所李泓研究员主持的AI及大模型在储能电池领域应用分论坛引发高度关注。

在全球能源结构加速转型的背景下,储能产业正经历从规模化价值化的关键阶段,“AI及大模型已成为储能产业价值变革的关键驱动力。该论坛围绕AI及大模型在储能电池领域的理论研究、实际应用以及最新进展展开深度研讨。

 

储慧智能创始人、总经理曾伟国受邀表《Al inside BDA》主题演讲,分享了公司核心产——电池智能研发平台(Battery Design Automation简称BDA在电池研发数字化领域的探索和成果。

  AI研发大脑重新定义电池设计

 

 

AI技术正在从辅助工具进化为系统性解决方案,这需要算法框架、工程经验与电化学机理的深度耦合。曾总在演讲中指出:传统研发模式已逼近效率极限,唯有将电化学机理与AI技术深度融合,才能突破产业升级天花板。
传统电池设计之困
传统电池研发依赖“试错法+实验验证”的线性模式,在材料选型、配方优化等环节需耗费大量时间,且效率低下。当前,电池研发面临四大核心挑战:
  • 高成本低效循环15-24个月研发周期,数千颗电芯试错,耗费数GWh电能;

  • 跨尺度复杂性从纳米级材料界面到电芯级热管理,多物理场耦合难题待解;

  • 数据价值流失日均200GB-1TB测试数据沉睡,难以处理与挖掘

  • 矛盾指标博弈需兼顾能量密度、安全性、成本、寿命等指标,技术参数的"量子纠缠"让传统研发模式举步维艰。

AI驱动的电池设计

针对上述痛点,BDA“AI研发大脑”通过融合电池领域知识库、生成式大模型与机理仿真,将传统“经验驱动、实验试错”的研发模式升级为“数据+知识双驱动”的智能化闭环,构建智能化研发体系:

  • 需求智能转化
    将客户性能需求自动解析为可量化技术参数,突破人工经验局限;

  • 方案生成与预筛
    基于历史数据与领域知识库,快速生成多组候选设计方案,并通过机理模型预判可行性;

  • 闭环验证迭代
    仅对优选方案开展实验验证,实时反馈数据优化AI模型,形成“设计-验证-进化”的持续迭代机制。

 

同期举办的储能技术展会上,储慧智能与天目湖先进储能技术研究院联合参展重点展示了BDA平台的五大核心功能及应用成效,直观呈现平台如何将AI技术融入材料筛选、性能预测等关键环节,为高安全性与高能量密度电池体系的研发提供智能化工具支撑,吸引了众多科研机构及企业代表的深度交流。

 

当AI开始理解电池的“语言”,当数据流贯穿从实验室到生产线的每个环节,电池研发正迎来范式变革的关键节点。储慧智能将持续深化AI与电化学的融合探索,与行业伙伴共同推动电池研发向“算法定义性能”的新阶段跃迁。

 

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