内容简介
在能源技术革命与人工智能深度融合的时代背景下，本书系统性地探讨了人工智能技术与锂电池全生命周期研发的交叉创新及应用，为新能源材料开发、电池工业智能化转型提供了前沿理论框架与实践指南。本书以“数据驱动—模型构建—场景应用”为主线，通过AI辅助锂电池材料设计开发、AI辅助电池先进表征技术、AI辅助电池器件开发平台、AI辅助电池状态感知与寿命预测技术等四个部分构建起完整的学科交叉体系，揭示人工智能重构能源技术创新的底层逻辑，为读者打开了面向碳中和目标的智能化研发新视野。
作为国内首部系统论述AI 与锂电池交叉研究的学术专著，本书既可作为新能源、材料科学等领域研究者的理论参考，也可为电池制造企业智能化升级提供方法论指导，同时为政策制定者把握技术趋势提供决策依据。
目录
第0章 绪论 001
0.1 复杂巨系统锂电池研发的挑战 003
0.2 从生物信息学的主要方法看锂电池信息学发展方向 006
0.3 锂电池多尺度建模研究存在巨大挑战 007
0.4 材料信息学与锂电池信息学的不同 010
0.5 锂电池研究不同尺度的科学问题与主要研究方法 014
0.6 电池信息学涉及的数据驱动的背景和概念 015
0.7 小结与展望 016
参考文献 017
第一部分 AI 辅助锂电池材料设计开发 019
第1章 电池材料信息学概述 021
1.1 锂电池材料的主要表征手段及信息学结合现状 021
1.1.1 X 射线衍射（XRD）分析 021
1.1.2 扫描电子显微镜（SEM）与透射电子显微镜（TEM） 024
1.1.3 原子吸收光谱（AAS）或电感耦合等离子体发射光谱（ICPOES） 024
1.1.4 氮吸附试验及孔径分布数据 025
1.1.5 电化学性能测试 025
1.1.6 热分析技术 026
1.2 锂电池正极材料信息学 026
1.2.1 正极材料信息学基本研究思路 027
1.2.2 基于高效描述符的锂电正极信息学 032
1.3 锂电池负极材料信息学 039
1.3.1 负极材料信息学基本研究思路 040
1.3.2 石墨结构与热力学特性计算 042
1.4 SEI 的研究进展、先进表征技术与数据科学应用 045
1.5 电极材料信息学挑战与展望 047
参考文献 048
第2章 深度势能方法及其在电化学储能材料中的应用 049
2.1 深度势能 050
2.1.1 深度势能基本理论 051
2.1.2 深度势能的开发与应用 053
2.1.3 深度势能相关软件与平台 055
2.1.4 OpenLAM 057
2.1.5 AIS square 057
2.1.6 模型蒸馏 058
2.2 深度势能在电化学储能材料中的应用 058
2.2.1 负极材料 058
2.2.2 正极材料 061
2.2.3 固态电解质 065
2.2.4 电解液 070
2.2.5 界面 073
2.3 小结与展望 074
参考文献 076
第3章 大数据驱动的电池新材料设计 081
3.1 发展现状 081
3.1.1 离子传输 081
3.1.2 表面/ 界面现象 082
3.1.3 微观结构动态演变 083
3.2 基于大数据的电池材料模拟方法 083
3.2.1 多精度传递的高通量计算流程 084
3.2.2 机器学习方法加速 085
3.3 电池新材料发现实例 088
3.3.1 基于直接筛选和优化改性 088
3.3.2 基于离子替换 089
3.3.3 基于团簇搭建 089
3.3.4 基于无序结构构建 091
3.4 电池材料“大数据+ 人工智能”工具软件开发 093
3.5 小结与展望 094
参考文献 094
第4章 锂电池负极固态电解质界面膜形成机理的理论研究 098
进展与展望 098
4.1 分子动力学方法在SEI 中的研究进展099
4.1.1 经典力场分子动力学（CMD） 099
4.1.2 反应力场分子动力学（RxMD）101
4.1.3 第一性原理分子动力学（AIMD）103
4.1.4 机器学习力场分子动力学（MLMD）104
4.2 动力学蒙特卡罗（KMC）在SEI 膜中的研究进展 105
4.2.1 二维晶格模型 105
4.2.2 三维晶格模型 106
4.3 小结与展望 107
参考文献 109
第二部分 AI 辅助电池先进表征技术 113
第5章 AI 赋能电池材料表征分析技术 115
5.1 AI 方法和表征手段概述 116
5.1.1 AI 方法概述 116
5.1.2 材料表征概述 120
5.2 AI 与谱学表征技术的结合 124
5.2.1 AI 辅助谱学数据收集 125
5.2.2 AI 结合特征提取 127
5.2.3 AI 结合表征数据的分析和预测 128
5.3 AI 与成像表征技术的结合 132
5.3.1 AI 辅助成像数据收集 133
5.3.2 AI 辅助图像分析 134
5.4 小结与展望 138
参考文献 139
第6章 机器学习强化的电化学阻抗谱技术及其应用 147
6.1 机器学习获取锂离子电池的EIS 149
6.1.1 时域信息获取EIS 150
6.1.2 频域信息获取EIS 152
6.2 机器学习辅助EIS 解耦LIB 老化参数 153
6.2.1 动力学参数解耦 153
6.2.2 热力学参数解耦 155
6.3 机器学习下EIS 在锂离子电池健康预测与老化评估的应用 156
6.3.1 EIS 实现锂离子电池健康预测 156
6.3.2 EIS 实现锂离子电池老化机理评估 160
6.4 EIS 与其他表征方法的数据融合 161
6.5 小结与展望 164
参考文献 165
第三部分 AI 辅助电池器件开发平台 171
第7章 大语言模型RAG 架构加速电池研发：现状与展望 173
7.1 概述 173
7.1.1 电池研究现状 173
7.1.2 大语言模型的优势 173
7.1.3 用RAG 架构解决大语言模型的幻觉问
前言/序言
锂电池已成为现代社会交通电动化与高效新能源利用的基石，其发展直接决定社会信息化、电动化、智能化的进程。然而，随着锂电池性能的提升，其正负极容量和电势差越来越高，无论是从材料晶格设计，还是界面设计，都已经几乎提升到极限。锂电池能量的提升带来了界面稳定性、器件安全性的显著下降，电池安全和能量之间的难以调和几乎成为制约先进锂电池体系走向应用的最大桎梏。
然而，锂电池内在参数的宏量性、相互关系的复杂性使得很难用简单的、传统的构效关系研究策略精准描述各参数之间的关系。尤其是，锂电池中即使最小尺度下的些许变化都会造成整个电池宏观电化学特性的巨大变化。正如人和黑猩猩的DNA 序列的差别仅有1.23%，但宏观肢体和智力上却可谓天壤之别。对于锂电池，即使是正负极材料体系相同，在材料表面包覆一层纳米级的碳层就能促使电池循环性能提升10 倍以上，且安全性显著提升。反之，即使电解液中有万分之一的水分，电池性能便会极度恶化。因此，锂电池研究需像生命科学一样，将各个尺度下的研究对象系统考虑，综合分析。
然而，同为复杂巨系统的锂电池，却远没有像生命科学那样积累起足够的数据，进而发展出各个尺度对象的“组学”。原因主要是锂电池只有30 年的发展史，而其大发展是在2010 年电动汽车兴起之后，只有10 年左右的集中发展，且其一直采用传统材料学的研发策略：首先设计制备电池材料，再表征测试，研究构效关系，提升材料性能，再提升电池器件性能。
由于电池研究中能量与安全性难以调和的难题，促使研究者不单要从材料角度，更要像生命科学一样从系统角度看待电池的问题。生命科学的各个“组学”的建立对电池研究有很好的借鉴作用。电池研究者可更多地用数据驱动的方式来进行研究，包括更加注意所有电池表征数据的结构化，甚至发展结构化电池数据体系与方法，开发出更多好用的电池从材料到器件乃至系统各层级的数据驱动建模软件，甚至开发出极高精度、跨尺度的电池数字孪生系统，将电池本征的各种问题及工况环境之间的耦合关系尽数阐明，不但实现极高能量和功率特性锂电池的制备，同时实现高可靠可知可控。
人工智能的基本方法和应用从2012 年有了突飞猛进的发展，目前已在语言信息、图片处理以及部分工业应用领域有很大贡献。人工智能的核心是深度学习，深度学习正是处理大量信息、寻找规律、建立模型、解决问题的有力工具。尤其是近期大语言模型（LLM）已经展示了深度学习在处理大量信息并生成有意义结论（生成式预训练模型，GPT）方面的有效性。目前，AI 的讨论几乎等同于大型语言模型的讨论。随着GPT 在各行各业的爆发，将 AI 方法用于电池科研也成为了一个水到渠成的问题。
近五年，AI 辅助锂电池开发已经取得多项突破性进展，从基于数百万辆电动汽车的运行大数据中发掘电池组衰变规律，到直接从底层原子精度跨尺度建模全要素仿真锂电池状态，都有大量高水平研究工作，可谓“渐入佳境”。本书组稿、出版的初衷，就是将AI 辅助锂电池开发的研究与实践成果集结，为整个锂电池、能源材料，乃至整个科技界、工业界感兴趣的工作者们提供AI 辅助科研的新思路、新方法、新进展。
在本书章节的总体规划上，按照从理论方法到应用实践，从锂电池核心材料、电解液、电芯结构、单体与模组、管控系统，到电池可靠性理论架构及智能辅助科研的顺序设置四个部分，共15 章内容。这15 章内容均由国内AI 辅助锂电池研发的资深从业者提供，如厦门大学杨勇教授、航天811 所的谢晶莹研究员、深势科技张林峰博士和王晓旭博士、中国科学院物理研究所肖睿娟研究员和王雪锋研究员、北京大学许审镇研究员和郑家新教授、上海交通大学万佳雨教授、北京交通大学孙丙香教授、北京航空航天大学任羿研究员和钱诚研究员等专家。在此，编者对这些作者的贡献表示衷心的感谢。
由于AI for Science（AI 辅助科研）刚刚兴起五年，其与锂电池的结合也是前沿热点，发展迅速，成果层出不穷。但由于编者水平有限，难免在论述中有所不足，敬请读者、专家批评指正。
编者
2025年元月
