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“讓高壓電解液從經驗篩選走向智能發現”——這并非遙遠設想，而是北京理工大學材料學院陳楠和陳人杰教授團隊面向下一代高能量密度鋰電池提出的AI4B研究框架。針對高電壓條件下電解液易氧化分解、界面反應復雜、候選配方空間龐大和傳統經驗試錯效率較低等關鍵瓶頸，團隊于2026年6月在《Chemical Society Reviews》（影響因子：39.3）上發表題為“AI for Battery Accelerated Discovery of High-Voltage Electrolytes for Advanced Lithium Batteries”的前瞻性綜述，以AI for Battery（AI4B）為主線，系統總結了機器學習在高壓電解液結構解析、失效機制分析、分子高通量篩選、配方多目標優化和自驅動閉環研發中的應用進展，并提出將數據驅動模型、物理化學機制、理論計算和實驗驗證相結合的高壓電解液智能發現框架，為高比能鋰電池電解液的理性設計提供了新的研究思路。論文第一作者為北京理工大學材料學院2024級博士研究生湛煜，通訊作者為陳楠副教授和陳人杰教授。

(資料圖片僅供參考)

從經驗試錯到AI4B：高壓電解液研究范式轉變

隨著電動汽車、智能裝備和大規模儲能技術快速發展，鋰電池正向更高能量密度和更寬工作電壓窗口演進。然而，高電壓條件下傳統碳酸酯電解液容易發生氧化分解，并誘發氣體釋放、界面膜失穩、過渡金屬溶出和阻抗增長等問題，成為限制高比能鋰電池進一步發展的關鍵瓶頸。與傳統依賴經驗試錯的研究模式相比，機器學習能夠在復雜分子結構空間、溶劑化環境和界面反應之間建立數據驅動關聯，為高壓電解液的快速發現和理性設計提供新的方法基礎。

圖1：傳統電解液研發范式與AI4B范式對比

綜述首先從研究范式層面對高壓電解液開發進行了重新梳理。傳統電解液研究通常以實驗經驗和逐步試錯為主，面對龐大的溶劑、鋰鹽和添加劑組合空間，往往需要經歷長周期篩選和反復驗證。該過程不僅研發成本高，而且難以在分子結構、溶劑化行為、界面反應和電池性能之間建立可遷移的定量關系。

AI4B范式則強調以數據和算法為核心，將實驗數據、理論計算、分子模擬和機器學習模型有機結合，構建跨尺度、多物理場的研究框架。該范式不僅用于候選分子的高通量篩選，還能夠進一步服務于電解液失效機理識別、界面反應路徑解析和多目標配方優化。綜述指出，AI4B的核心價值在于將高壓電解液研究從“經驗驅動篩選”推進到“數據驅動預測、理論指導計算和實驗驗證反饋”相結合的系統化研究模式。

深度學習算法為電解液結構表征和候選分子生成提供工具基礎

在算法基礎方面，綜述系統梳理了循環神經網絡、卷積神經網絡、圖神經網絡、生成對抗網絡、變分自編碼器、流模型、擴散模型和Transformer等代表性深度學習架構。不同模型對應不同類型的數據結構和科學任務：循環神經網絡適用于序列數據處理，卷積神經網絡適用于圖像和譜圖特征提取，圖神經網絡能夠天然表達分子結構和相互作用網絡，生成模型則可用于候選分子構建和化學空間探索，Transformer架構則在跨模態信息整合和復雜關系建模方面展現出重要潛力。

圖2：深度學習算法體系及其在材料研究中的潛在作用

對于高壓電解液研究而言，深度學習的關鍵作用不只是提高預測精度，更在于增強對復雜結構信息的表達能力。分子結構、溶劑化鞘層、界面反應中間體和表征譜圖均具有高維、非線性和多尺度耦合特征，傳統手工描述符往往難以完整刻畫這些信息。深度學習通過自動特征提取和表示學習，為建立分子結構、局域環境、界面行為與宏觀性能的關聯模型提供了方法支撐。

AI4B視角下高壓鋰電池研發的階段演進

綜述進一步提出了高壓鋰電池研發從 HV 1.0 到 HV 3.0 的階段性演進框架。在HV 1.0階段，電池工作電壓通常低于4.3 V，研究模式主要依賴實驗經驗、單因素優化和有限的機理模型，研發周期較長，成本較高。進入HV 2.0階段后，電池工作電壓拓展至約4.3–5.0 V，能量密度顯著提升，但同時伴隨更加復雜的電解液氧化、界面膜演化和電極耦合失效問題。在這一階段，AI主要作為輔助工具，用于溶劑化結構預測、高通量篩選、代理模型構建、多目標優化和圖像識別等任務。

圖3：高壓鋰電池研究從HV 1.0到HV 3.0的演進路徑

面向未來HV 3.0階段，即超過5.0 V并追求更高能量密度的高壓電池體系，AI4B有望從輔助分析工具進一步發展為閉環研發平臺。其典型特征包括目標導向的電解液逆向設計、可合成性約束下的候選體系生成、自驅動實驗室、機器人高通量平臺、主動學習驅動的實驗策略、數字孿生、多尺度機理建模和跨領域知識遷移。該框架表明，高壓電解液設計不再只是尋找單一穩定分子，而是需要在電壓穩定性、離子傳輸、界面成膜、安全性、成本和可制造性之間進行協同優化。

面向未來：電池基礎模型、自驅動實驗室、模型可解釋性與Science for AI

在展望部分，綜述指出，高壓電解液研究未來仍面臨數據稀缺、模型泛化能力不足、復雜界面機制難以定量解析以及實驗反饋周期較長等挑戰。為推動AI4B從概念框架走向可操作的研究體系，文章提出了四個重點方向：面向電池領域的專用基礎模型、自驅動實驗室、模型可解釋性提升以及Science for AI。

圖4：AI4B范式的未來發展方向

其中，電池領域基礎模型需要以高質量文獻數據、實驗數據、計算數據和多模態表征數據為基礎，建立能夠服務于電解液結構解析、性能預測和候選體系生成的通用表示框架。自驅動實驗室則通過機器人實驗、高通量測試、實時數據分析和主動學習決策，實現電解液配方的快速迭代優化。模型可解釋性對于電池研究尤為重要，因為高壓電解液設計不僅要求模型預測準確，更要求模型能夠揭示分子結構、溶劑化環境和界面反應之間的物理化學聯系。Science for AI則強調從物理、化學、概率統計、群論和神經科學等基礎科學中吸收新思想，反向推動更適合科學問題的人工智能方法發展。

團隊在吳鋒院士牽頭下，長期面向國家重大能源需求開展二次電池研究。自20世紀90年代起，團隊持續推進鎳氫電池關鍵技術研發，隨后在鋰離子電池及多電子高比能二次電池新體系方面形成了系統布局與特色積累。近年來，團隊在電解液設計、界面調控、智能電池和多尺度機理分析等方向形成了系統積累。該綜述的發表進一步體現了團隊在人工智能與電化學儲能交叉方向的持續布局，也為推動高壓鋰電池從經驗開發走向數據驅動和機制約束相結合的智能研發提供了新的思路。