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。

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”向“价值化”的关键阶段，而“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、总经理曾伟国受邀发表《Al inside BDA》主题演讲，分享了公司核心产品——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。

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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