本文来自微信公众号“大数据分析和应用”，作者/于涧。
目前，AI技术在锂电BMS等系统中已有广泛运用，与锂电制造的融合也已经涌现出大量实践和成功案例。
以全球锂电业龙头宁德时代为例，该公司所推崇的极限制造理念即追求锂电制造效率、品质、成本的极致优化，这显然涉及到AI技术的深度应用。
公司方面人士也曾表示，计算机视觉、机器学习、云计算、大数据等人工智能技术是继续提升极限制造体系的关键手段。
根据公开信息，在动力电池缺陷检测这一场景中，宁王就通过与英特尔等技术供应商深度合作，基于锂电在线检测场景量身打造了一套横跨云-边-端，融合计算机视觉、深度学习和机器学习技术的创新型电池缺陷检测方案，构建了全球最丰富的动力电池缺陷数据库。
根据已有的预训练源模型进行微调(fine-tuning)，最终通过迁移学习得到的模型在精度上可以与采用大数据集从头开始训练的模型相媲美，但计算资源开销大幅精简，并且达到了零漏检及单工序400FPS以上的图像处理速度。
当然，AI缺陷检测、智能巡检、设备预测性维护等用例并非锂电行业所独有，而是已广泛应用于各类大规模制造业态。
在减少停机时间，提高产量与产品质量上的价值得到普遍验证，技术与业务模式已较为成熟。
不过毋庸讳言，当下的锂电智能制造解决方案往往基于传统的AI“小模型”技术和开发部署方法，并且应用主要集中在电芯制造中后段环节。
随着“最佳实践”被广泛效仿扩散，其在降本增效上带来的差异化价值无疑也在被稀释。
相比同质化产品上每瓦时以毛乃至分、厘为单位的制造成本内卷，电池材料和器件设计的创新，无疑有着更为巨大的商业价值。
不过长期以来，电池新材料的研究往往因循着被戏称为“炒菜尝咸淡”的试错方法，新配方新工艺不仅受到有限几大类成熟材料体系的牢固约束，且通常需要通过试制软包、扣式电池进行实际对比试验以确认性能，不仅人力物力投入大、耗时长，更重要的是实际效果往往形同“抽卡”玄学，因果联系似是而非。
造成这一现象的原因在于，锂离子电池属于一种典型的复杂大系统，呈现出多学科交叉融合，多尺度交互影响的特点，例如材料的晶体结构、固相反应、电极电位研究，就涉及到固体物理、固体化学、电化学等多种基础学科，电池充放电过程又会涉及到不同空间尺度、时间尺度和能量尺度下的理化反应，材料本征性质与宏观电学特性之间的构效关系极其复杂，尽管随着锂电成为新能源风口、新的研究成果与工程数据逐渐固化为产品，在电化学仿真等场景已经涌现出一些极具价值的单点设计工具，不过电池全生命周期的材料表征与机理认识仍有大量空白点，经验化的工程方法仍难以得到根本改观，也与固态电池、钠电池等新材料体系研发需求越来越不匹配。
然而随着新一代人工智能技术的突破，这一局面正在发生深刻的变化，生成式AI已经展现出堪称颠覆性的发展潜力。
2023年末，谷歌旗下知名AI开发团队DeepMind推出了其面向泛材料领域研究的GNoME模型，根据该团队的声明，新模型利用人类现有已知的全部48000种无机材料数据进行训练，能够生成全新的稳定晶体结构并预测其特性，最终预测出约38万种新的具备高合成潜力晶体，DeepMind信心满满地表示，这预示着材料科学的新时代到来，人工智能和机器人将推动新型电池、超导体和催化剂的研究.
“相当于材料科学领域的AlphaFold”，而众所周知，大名鼎鼎的AlphaFold曾号称甫一登场就终结了结构生物学这门学科。
