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Sora喧囂之下,AI技術深入變革鋰電行業(yè)
(文/李沛 編輯/徐喆)一見Demo,立刻想到世界模型,立刻想到通用人工智能,立刻想到自由市場先天優(yōu)越,立刻想到哈耶克,立刻想到反思中國人劣根性......
自亮相以來短短兩個星期,Sora所引發(fā)的部分國內(nèi)自媒體想象力,已然能夠躍進到如此“高度”。
不過更多嚴肅的AI產(chǎn)業(yè)觀察者,則不約而同在探討這樣一個話題,Sora的“殺手應用”到底在哪里?
除了在企業(yè)軟件與娛樂產(chǎn)業(yè)激發(fā)起的直觀想象空間,正如某位國內(nèi)科技大佬點評Sora時所言,有強勁的大模型做底子,基于對人類語言的理解,對人類知識和世界模型的了解,再疊加很多其他的技術,就可以創(chuàng)造各個領域的超級工具,比如生物醫(yī)學、蛋白質(zhì)和基因研究,包括物理、化學、數(shù)學的學科研究上,大模型都會發(fā)揮作用。
在這副激動人心的圖景中,深植于材料科學的鋰電產(chǎn)業(yè)無疑應有一席之地。
目前,AI技術在鋰電BMS等系統(tǒng)中已有廣泛運用,與鋰電制造的融合也已經(jīng)涌現(xiàn)出大量實踐和成功案例。以全球鋰電業(yè)龍頭寧德時代為例,該公司所推崇的極限制造理念即追求鋰電制造效率、品質(zhì)、成本的極致優(yōu)化,這顯然涉及到AI技術的深度應用,公司方面人士也曾表示,計算機視覺、機器學習、云計算、大數(shù)據(jù)等人工智能技術是繼續(xù)提升極限制造體系的關鍵手段。
根據(jù)公開信息,在動力電池缺陷檢測這一場景中,寧王就通過與英特爾等技術供應商深度合作,基于鋰電在線檢測場景量身打造了一套橫跨云-邊-端,融合計算機視覺、深度學習和機器學習技術的創(chuàng)新型電池缺陷檢測方案,構建了全球最豐富的動力電池缺陷數(shù)據(jù)庫,根據(jù)已有的預訓練源模型進行微調(diào) (fine-tuning),最終通過遷移學習得到的模型在精度上可以與采用大數(shù)據(jù)集從頭開始訓練的模型相媲美,但計算資源開銷大幅精簡,并且達到了零漏檢及單工序400FPS以上的圖像處理速度。
當然,AI缺陷檢測、智能巡檢、設備預測性維護等用例并非鋰電行業(yè)所獨有,而是已廣泛應用于各類大規(guī)模制造業(yè)態(tài),在減少停機時間,提高產(chǎn)量與產(chǎn)品質(zhì)量上的價值得到普遍驗證,技術與業(yè)務模式已較為成熟。
不過毋庸諱言,當下的鋰電智能制造解決方案往往基于傳統(tǒng)的AI“小模型”技術和開發(fā)部署方法,并且應用主要集中在電芯制造中后段環(huán)節(jié),隨著“最佳實踐”被廣泛效仿擴散,其在降本增效上帶來的差異化價值無疑也在被稀釋。
相比同質(zhì)化產(chǎn)品上每瓦時以毛乃至分、厘為單位的制造成本內(nèi)卷,電池材料和器件設計的創(chuàng)新,無疑有著更為巨大的商業(yè)價值。
不過長期以來,電池新材料的研究往往因循著被戲稱為“炒菜嘗咸淡”的試錯方法,新配方新工藝不僅受到有限幾大類成熟材料體系的牢固約束,且通常需要通過試制軟包、扣式電池進行實際對比試驗以確認性能,不僅人力物力投入大、耗時長,更重要的是實際效果往往形同“抽卡”玄學,因果聯(lián)系似是而非。
造成這一現(xiàn)象的原因在于,鋰離子電池屬于一種典型的復雜大系統(tǒng),呈現(xiàn)出多學科交叉融合,多尺度交互影響的特點,例如材料的晶體結構、固相反應、電極電位研究,就涉及到固體物理、固體化學、電化學等多種基礎學科,電池充放電過程又會涉及到不同空間尺度、時間尺度和能量尺度下的理化反應,材料本征性質(zhì)與宏觀電學特性之間的構效關系極其復雜,盡管隨著鋰電成為新能源風口、新的研究成果與工程數(shù)據(jù)逐漸固化為產(chǎn)品,在電化學仿真等場景已經(jīng)涌現(xiàn)出一些極具價值的單點設計工具,不過電池全生命周期的材料表征與機理認識仍有大量空白點,經(jīng)驗化的工程方法仍難以得到根本改觀,也與固態(tài)電池、鈉電池等新材料體系研發(fā)需求越來越不匹配。
然而隨著新一代人工智能技術的突破,這一局面正在發(fā)生深刻的變化,生成式AI已經(jīng)展現(xiàn)出堪稱顛覆性的發(fā)展?jié)摿Α?
去年末,谷歌旗下知名AI開發(fā)團隊DeepMind推出了其面向泛材料領域研究的GNoME模型,根據(jù)該團隊的聲明,新模型利用人類現(xiàn)有已知的全部48000種無機材料數(shù)據(jù)進行訓練,能夠生成全新的穩(wěn)定晶體結構并預測其特性,最終預測出約38萬種新的具備高合成潛力晶體,DeepMind信心滿滿地表示,這預示著材料科學的新時代到來,人工智能和機器人將推動新型電池、超導體和催化劑的研究,“相當于材料科學領域的AlphaFold”,而眾所周知,大名鼎鼎的AlphaFold曾號稱甫一登場就終結了結構生物學這門學科。
無獨有偶,在今年1月,微軟則公布了與美國太平洋西北國家實驗室(PNNL)的合作成果,利用先進人工智能和量子計算技術篩選了超過3200萬種電池材料可能組合,在不到一周時間里預測出18種有前景的候選材料,而如果使用傳統(tǒng)實驗方法,這一篩選過程可能需要二十多年才能完成。最終,PNNL成功合成出一種全新固態(tài)電解質(zhì)N2116,據(jù)稱可減少高達70%的鋰用量,該機構科研人員坦言,人工智能給出的指引比正常工作條件下“更快地引導他們進入潛在的富有成效的領域”。
有趣的是,谷歌團隊在其GNoME論文中所對比的,恰是微軟研發(fā)團隊華裔學者開發(fā)的M3GNet模型,顯示出生成式AI在材料科學領域已初步形成緊密而活躍的研究生態(tài),還有美國研究團隊發(fā)現(xiàn),當下因Sora而炙手可熱的擴散模型,在新材料合成預測上的性能優(yōu)于傳統(tǒng)GAN幾個數(shù)量級。
從當前的實踐看,生成式人工智能在電池材料研究上的落地應用,呈現(xiàn)出兩條主要路徑,其一是擴散模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡等結合第一性原理、實驗表征計算,探索可能的全新材料結構并預測其性能,其二則是基于現(xiàn)有科研文獻的文本數(shù)據(jù)挖掘,聚合研究思路和成果,揭示技術趨勢,其共同價值則在于協(xié)助科研人員識別有前景的材料,即便其效果并非開啟“全局地圖”,但哪怕只是黑夜里一盞明滅的提燈,在研發(fā)效率與研發(fā)思路上相較傳統(tǒng)模式“盲人摸象”所帶來的變革,也堪稱翻天覆地。
作為當下的全球鋰電產(chǎn)業(yè)高地,中國科研機構與鋰電企業(yè)在生成式AI技術上的探索也極具前瞻性。
公開資料顯示,寧德時代早在2021年就與國內(nèi)新能源材料研發(fā)創(chuàng)企深勢科技達成戰(zhàn)略合作,共建聯(lián)合實驗室,重點圍繞能源研究領域中的兩個方向展開,分別是AI+物理模型在新能源材料研發(fā)中的應用,發(fā)展新一代分子模擬技術,發(fā)展面向新能源材料的微觀、介觀和宏觀的跨尺度模型;將AI+物理模型應用到能源器件研發(fā)中,強化能源器件的理性設計。
深勢科技方面的電池研發(fā)總監(jiān)王曉旭日前透露,其與鋰電企業(yè)合作案例中,已成功驗證了AI預測+實驗表征測試相互迭代的有效性,原先需要一年半到兩年左右周期的優(yōu)化周期,被壓縮到了不到半年時間,助力材料和器件設計能夠更有方向感,他還介紹,該公司借鑒半導體領域EDA理念,提出了所謂的電池設計自動化(BDA),以AI結合高通量計算與多尺度建模,加速材料配方篩選和器件優(yōu)化升級,實現(xiàn)全生命周期下的智能化設計、驗證。
另據(jù)公開信息,鋰電雙雄中另一位玩家比亞迪也正在搭建動力電池先進算法團隊,聚焦多尺度材料模擬,工作內(nèi)容是使用量子力學、分子動力學等工具,解決電池研發(fā)場景中的具體問題,如性質(zhì)預測、機理解釋、材料優(yōu)化等,并結合機器學習等工具,對傳統(tǒng)計算方法進行補充和改進。
總體而言,在頭部鋰電企業(yè)示范帶動下,新一代人工智能技術對鋰電創(chuàng)新的變革正漸行漸近,鋰電領域的AI超級工具,已經(jīng)隱約顯現(xiàn)輪廓,這一領域蘊含著的巨大潛能,也已經(jīng)開始得到各國政府重視,例如美國能源部長詹妮弗·格蘭霍姆(Jennifer Granholm)上周就剛剛召集了閉門會議,與微軟、PNNL、英特爾、亞馬遜等機構圍繞AI與新能源技術結合的議題進行對話,討論“我們可以采取哪些措施來加速公共和私營部門之間的伙伴關系,以確保我們的國家在人工智能方面保持競爭力和先進性”。
在這一新的產(chǎn)業(yè)制高點角逐中,盡管美國產(chǎn)業(yè)界在聲量上似乎更具優(yōu)勢,不過憑借更雄厚的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)積淀和生產(chǎn)制造配套,有理由相信,中國企業(yè)完全能夠?qū)崿F(xiàn)分庭抗禮,人類經(jīng)驗與AI工具的結合將會碰撞出怎樣的火花,我們不妨拭目以待。
- 責任編輯: 李沛 
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