川观新闻记者 王培哲 宜宾观察 罗顺

9月1日下午，宜宾国际会议中心，原计划下午两点半开始的专题会议，专业观众们不到两点钟就挤满了会场，人群从后排的空地围挤到了主席台周围。这场全球先进电池前瞻技术专题会议开始后，坐在现场的许多观众反倒拿出手机观看平台直播，只为看清各路大咖展示的PPT内容，及时截图保存。

当天上午，2024世界动力电池大会在宜宾开幕，专业观众的注意力被会场内反复提起的全固态电池等概念吸引。当北京卫蓝新能源科技股份有限公司董事长俞会根表示今年公司预计从全固态电池销售中获得收入时，现场一度安静下来，大家屏住呼吸，希望听到更多来自动力电池前沿技术的分析，以及专家学者、行业人士分享的思考和判断。

专题会议现场。罗顺 摄

全固态动力电池正在落地：

关键材料研究思路逐渐清晰

“我需要解释一下，预计取得收入和正式装车不是一个概念。”俞会根释放出全固态电池“落地”进展后立即解释：公司正在尝试的是小容量的全固态电池，预计用于电动自行车等领域。

全固态电池的优势包括更高的安全性、更长的使用寿命和更高的能量密度。由于电解质都是固态的，避免了泄漏引燃的安全隐患，能量密度和充放电功率也大大提升。

俞会根提到的产品，也是国内其他汽车品牌正在进行的尝试。中国电池工业协会副理事长黄学杰认为，未来两到三年，全固态电池将以“小包”的形式进入日常生活中，大到出行工具，小到3C产品。

9月1日，在世界动力电池产业链供应链成果展示活动现场，参展商向参会者介绍锂电池平衡重式叉车。新华社记者 唐文豪 摄

而市场关注的，是全固态电池什么时候能够装上汽车。广汽埃安新能源汽车股份有限公司电池研发部负责人李进和中南大学冶金学院副院长刘芳洋都选择从技术路线讲起，在他们看来，技术路线的迭代速度，直接关系到产品的装车进度。“如果想要做到极致安全，我们更希望多种化合物同时使用，但这又对每种材料的研究提出了更高要求。”李进说。

把技术路线落实到具体实践，靠的是原材料制造商。会议现场，宜宾锂宝董事长兼总经理王政强介绍了公司在全固态电池正极材料研发方面的最新进展，这家公司的“特长”，是制造正极材料这一决定了电池性能、寿命、价格等关键要素的核心材料。王政强透露，公司正在聚焦高镍正极材料展开研究，使用这种正极材料的固态电池具有能量密度高、抗低温效果好、成本较低的特点，目前公司致力于提高其电化学稳定性，改善多次循环后的使用性能。

当前动力电池技术仍有改进空间：

燃料电池与动力电池结合，创造低空经济新可能

2024世界动力电池大会的展馆内，一电航空的展位各位引人瞩目，多架载人飞行器现场展出，一旁还有多种无人机产品，夸张的旋翼、科技感十足的外形，让站台成为不少观众的“打卡点”。

但每当观众问起“是不是电动的”这个问题时，工作人员只能摆摆手：大型的载人飞行器只能烧油，小型的无人机才是纯电的。“我们也设想过用动力电池或者燃料电池，但当前这两种电池的电能都无法适应长续航和可持续使用。”一电航空低空经济产业生态解决方案负责人何庆坦言。

航空领域电动化的瓶颈，也是动力电池行业人士眼中的机遇。不少业内人士认为，当前距离全固态电池落地仍然有3到5年的研发周期，在这个时间内，不必对液态电池过于悲观，相关技术仍然有较大的提升空间。国际电化学能源科学院副主席陈忠伟认为，努力克服低温环境使用、高温安全顾虑等“痛点”的同时，当前动力电池技术还可以随着应用场景的拓展在低空经济等领域创造价值。

陈忠伟率领的团队发现，通过改变正极材料配方，能够在实验室内让动力电池在零下60度的环境下保证80%容量的正常释放，而改变电池隔膜配方，则能够缓解“热胀冷缩”对电池的影响，让高温环境下的电池安全变得可控。

“这意味着我们把动力电池原本模糊的改进目标，具化为关键组件的攻关研发，这样一来，就可以带动上下游产业链分工协作，提升改进效率。”陈忠伟介绍，目前团队正在探索将燃料电池与动力电池相结合，用于大型无人机乃至载人航空器的动力输出。

“以燃料电池为主要工作电源，锂离子电池为辅助电源，解决了纯燃料电池寿命较短且能量无法回收的矛盾，以及纯锂离子电动汽车充电时间长、连续大电流放电可能出现的燃烧爆炸等问题，符合低空经济的绿色发展方向。”陈忠伟说。

9月1日，在世界动力电池产业链供应链成果展示活动现场，参展商向市民介绍智农多功能运输机器人。新华社记者 唐文豪 摄

人工智能技术加持：

动力电池设计制造迈向自动化

人工智能已然是当下社会上广泛讨论的话题，全球先进电池前瞻技术专题会议上的一大看点，便是中国科学院院士、北京大学教授鄂维南深入介绍了人工智能在动力电池设计、制造等领域的应用。

不同于语言类人工智能大模型的花样“玩法”，动力电池领域的人工智能技术目的非常明确——帮助研发人员“试错”。鄂维南解释，制造动力电池所需的“配方”有上千种，它们之间互相组合的可能性数量最多可以达到10的20次方，远非科研人员实验可以发现。

记者了解到，当前已经有科研单位和企业已经对动力电池的“配方”建立起模型，也就是动力电池的“菜谱”，而人工智能的优势，就是可以根据已有的“菜谱”，按照设定的逻辑和思路，尝试创造更多“菜品”，甚至可以模拟不同“配方”下动力电池产品的性能。

鄂维南认为，这意味着动力电池设计工作正在降低过去存在的长周期、高成本、低效率等门槛，让更多有意向的企业加入到动力电池解决方案的“解题”过程中来，向自动化、快节奏的生产流程转变。

不过，人工智能在动力电池设计、生产领域的推广还面临一些挑战。最大的困难，是动力电池大模型的样本空间有限，需要由专业人士贡献已有的研究样本供机器学习，相较于动力电池研究的潜力空间，目前的样本数量还不够丰富。

“语言模型可以从社交网络、搜索引擎获得丰富的学习资源，但动力电池的研究是一个严肃、科学的过程，需要研发机构共同努力，丰富模型资源。”鄂维南呼吁动力电池行业尽快建立统一的智能化电子研究平台和自动化实验平台，尽快丰富文献和实验资源，加快提高相关大模型的竞争力。

【未经授权，严禁转载！联系电话028-86968276】