“让高压电解液从经验筛选走向智能发现”——这并非遥远设想，而是北京理工大学材料学院陈楠和陈人杰教授团队面向下一代高能量密度锂电池提出的AI4B研究框架。针对高电压条件下电解液易氧化分解、界面反应复杂、候选配方空间庞大和传统经验试错效率较低等关键瓶颈，团队于2026年6月在《Chemical Society Reviews》（影响因子：39.3）上发表题为“AI for Battery Accelerated Discovery of High-Voltage Electrolytes for Advanced Lithium Batteries”的前瞻性综述，以AI for Battery（AI4B）为主线，系统总结了机器学习在高压电解液结构解析、失效机制分析、分子高通量筛选、配方多目标优化和自驱动闭环研发中的应用进展，并提出将数据驱动模型、物理化学机制、理论计算和实验验证相结合的高压电解液智能发现框架，为高比能锂电池电解液的理性设计提供了新的研究思路。论文第一作者为北京理工大学材料学院2024级博士研究生湛煜，通讯作者为陈楠副教授和陈人杰教授。文章链接：https://doi.org/10.1039/D4CS01250J
从经验试错到AI4B：高压电解液研究范式转变
随着电动汽车、智能装备和大规模储能技术快速发展，锂电池正向更高能量密度和更宽工作电压窗口演进。然而，高电压条件下传统碳酸酯电解液容易发生氧化分解，并诱发气体释放、界面膜失稳、过渡金属溶出和阻抗增长等问题，成为限制高比能锂电池进一步发展的关键瓶颈。与传统依赖经验试错的研究模式相比，机器学习能够在复杂分子结构空间、溶剂化环境和界面反应之间建立数据驱动关联，为高压电解液的快速发现和理性设计提供新的方法基础。
图1：传统电解液研发范式与AI4B范式对比
综述首先从研究范式层面对高压电解液开发进行了重新梳理。传统电解液研究通常以实验经验和逐步试错为主，面对庞大的溶剂、锂盐和添加剂组合空间，往往需要经历长周期筛选和反复验证。该过程不仅研发成本高，而且难以在分子结构、溶剂化行为、界面反应和电池性能之间建立可迁移的定量关系。
AI4B范式则强调以数据和算法为核心，将实验数据、理论计算、分子模拟和机器学习模型有机结合，构建跨尺度、多物理场的研究框架。该范式不仅用于候选分子的高通量筛选，还能够进一步服务于电解液失效机理识别、界面反应路径解析和多目标配方优化。综述指出，AI4B的核心价值在于将高压电解液研究从“经验驱动筛选”推进到“数据驱动预测、理论指导计算和实验验证反馈”相结合的系统化研究模式。
深度学习算法为电解液结构表征和候选分子生成提供工具基础
在算法基础方面，综述系统梳理了循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络、生成对抗网络、变分自编码器、流模型、扩散模型和Transformer等代表性深度学习架构。不同模型对应不同类型的数据结构和科学任务：循环神经网络适用于序列数据处理，卷积神经网络适用于图像和谱图特征提取，图神经网络能够天然表达分子结构和相互作用网络，生成模型则可用于候选分子构建和化学空间探索，Transformer架构则在跨模态信息整合和复杂关系建模方面展现出重要潜力。
图2：深度学习算法体系及其在材料研究中的潜在作用
对于高压电解液研究而言，深度学习的关键作用不只是提高预测精度，更在于增强对复杂结构信息的表达能力。分子结构、溶剂化鞘层、界面反应中间体和表征谱图均具有高维、非线性和多尺度耦合特征，传统手工描述符往往难以完整刻画这些信息。深度学习通过自动特征提取和表示学习，为建立分子结构、局域环境、界面行为与宏观性能的关联模型提供了方法支撑。
AI4B视角下高压锂电池研发的阶段演进
综述进一步提出了高压锂电池研发从 HV 1.0 到 HV 3.0 的阶段性演进框架。在HV 1.0阶段，电池工作电压通常低于4.3 V，研究模式主要依赖实验经验、单因素优化和有限的机理模型，研发周期较长，成本较高。进入HV 2.0阶段后，电池工作电压拓展至约4.3–5.0 V，能量密度显著提升，但同时伴随更加复杂的电解液氧化、界面膜演化和电极耦合失效问题。在这一阶段，AI主要作为辅助工具，用于溶剂化结构预测、高通量筛选、代理模型构建、多目标优化和图像识别等任务。
图3：高压锂电池研究从HV 1.0到HV 3.0的演进路径
面向未来HV 3.0阶段，即超过5.0 V并追求更高能量密度的高压电池体系，AI4B有望从辅助分析工具进一步发展为闭环研发平台。其典型特征包括目标导向的电解液逆向设计、可合成性约束下的候选体系生成、自驱动实验室、机器人高通量平台、主动学习驱动的实验策略、数字孪生、多尺度机理建模和跨领域知识迁移。该框架表明，高压电解液设计不再只是寻找单一稳定分子，而是需要在电压稳定性、离子传输、界面成膜、安全性、成本和可制造性之间进行协同优化。
面向未来：电池基础模型、自驱动实验室、模型可解释性与Science for AI
在展望部分，综述指出，高压电解液研究未来仍面临数据稀缺、模型泛化能力不足、复杂界面机制难以定量解析以及实验反馈周期较长等挑战。为推动AI4B从概念框架走向可操作的研究体系，文章提出了四个重点方向：面向电池领域的专用基础模型、自驱动实验室、模型可解释性提升以及Science for AI。
图4：AI4B范式的未来发展方向
其中，电池领域基础模型需要以高质量文献数据、实验数据、计算数据和多模态表征数据为基础，建立能够服务于电解液结构解析、性能预测和候选体系生成的通用表示框架。自驱动实验室则通过机器人实验、高通量测试、实时数据分析和主动学习决策，实现电解液配方的快速迭代优化。模型可解释性对于电池研究尤为重要，因为高压电解液设计不仅要求模型预测准确，更要求模型能够揭示分子结构、溶剂化环境和界面反应之间的物理化学联系。Science for AI则强调从物理、化学、概率统计、群论和神经科学等基础科学中吸收新思想，反向推动更适合科学问题的人工智能方法发展。
团队在吴锋院士牵头下，长期面向国家重大能源需求开展二次电池研究。自20世纪90年代起，团队持续推进镍氢电池关键技术研发，随后在锂离子电池及多电子高比能二次电池新体系方面形成了系统布局与特色积累。近年来，团队在电解液设计、界面调控、智能电池和多尺度机理分析等方向形成了系统积累。该综述的发表进一步体现了团队在人工智能与电化学储能交叉方向的持续布局，也为推动高压锂电池从经验开发走向数据驱动和机制约束相结合的智能研发提供了新的思路。
