當前，全球正處在向清潔低碳能源加速轉(zhuǎn)型的關鍵期，在這場浪潮中，鋰離子電池占據(jù)著主導地位。我國雖已是全球鋰離子電池生產(chǎn)與應用的第一大國，但正面臨一個嚴峻的挑戰(zhàn)，即主流鋰離子電池已接近能量密度極限，而新一代電池又難以商用量產(chǎn)。這意味著，無論是我們?nèi)粘Ｊ褂玫氖謾C，還是新興產(chǎn)業(yè)中的無人機、電動車等關鍵應用，續(xù)航能力都將很難再有新的突破。
▲新能源是中國高科技產(chǎn)業(yè)的核心競爭力
“要突破，就要打破舊研發(fā)模式的局限”。北京大學新材料學院/科學智能學院副教授、深圳屹艮科技有限公司創(chuàng)始人鄭家新帶來了破局的新思路。鄭家新團隊創(chuàng)新性地開發(fā)了BDA（電池設計自動化）軟件，將復雜的電池研發(fā)過程虛擬化。這項技術使原本周期長達數(shù)月，乃至數(shù)年的實驗流程，被壓縮到在電腦上幾天就能完成仿真預測。從實驗到仿真的變革，正讓更耐用更安全的新電池加速走入我們的生活。
▲BDA軟件應用場景
為什么過去開發(fā)新電池這么難？
傳統(tǒng)的研發(fā)范式面臨怎樣的困境？
我們又是如何實現(xiàn)破局的？
讓我們一起看看鄭家新老師的答案。
困境：實驗試錯與“三座大山”
“以前的研發(fā)模式，主要靠試錯，很大程度依賴‘老師傅’的經(jīng)驗。”鄭家新打了一個比方，“就像抓中藥或者釀酒，老師傅的經(jīng)驗很關鍵。”
在鋰電池行業(yè)，這種“手搓式”的研發(fā)模式，依賴大量的實驗試錯，不僅耗材多、周期長 ，而且“老師傅”的經(jīng)驗難以傳承。更重要的是，舊方法已經(jīng)接近電池的天花板，難以突破能量密度和安全極限。這種局限，正成為諸多新興產(chǎn)業(yè)的“攔路虎”。比如在低空經(jīng)濟領域，無人機電池續(xù)航可能不到一個小時就得返航，一塊更強、更耐用的電池將成為打開市場的鑰匙。
▲鄭家新
鋰電池研發(fā)固有的“三座大山”：首先是“跨尺度” ，鄭家新解釋道，研發(fā)既要管到原子、分子的微觀世界 ，又要管到宏觀的電芯和模組，在時間和空間上跨度太大。其次是從源頭采礦開始的“長流程”，研發(fā)涵蓋了從材料設計到規(guī)模化生產(chǎn)的完整鏈條，經(jīng)歷了長達數(shù)月乃至數(shù)年的制造和工藝流程。最后是“多因素” ，電池量產(chǎn)的每一個環(huán)節(jié)都受到多種因素相互耦合的影響，失效機理復雜難解。在這漫長的流程中，各個因素往往牽一發(fā)而動全身，某一個環(huán)節(jié)的某一個因素沒控制好，最后的電池性能就會打折扣。
▲“跨尺度、長流程、多因素”的電池研發(fā)挑戰(zhàn)
Copyright 2022, Wiley Ltd.
破局：先驗仿真與AI驅(qū)動
如何翻越這三座大山？鄭家新團隊借鑒半導體行業(yè)電子設計自動化（EDA）軟件的成功經(jīng)驗，并結(jié)合AI for Science算法在電池領域的突破性實踐，創(chuàng)新性地提出了BDA這一新范式。
▲BDA：計算大幅加速電池研發(fā)
BDA的核心，是推動研發(fā)從“老師傅的手”轉(zhuǎn)向“計算機的腦”。這一“多快好省”的模式讓研發(fā)人員不用再跑實驗室，坐在寫字樓里用鼠標和電腦就能設計電池。BDA技術通過虛擬化研發(fā)流程，將原本需要數(shù)月乃至數(shù)年的實驗周期壓縮至數(shù)天，顯著提高了研發(fā)效率。鄭家新生動地比喻道：“如果愛迪生擁有計算機仿真技術，得省下多少燈絲。”
▲BDA：數(shù)據(jù)驅(qū)動AI4S+物理驅(qū)動S4AI
當然，軟件設計得再好，最終還是要交給工廠去生產(chǎn)。這種在寫字樓里設計電池的新模式，對現(xiàn)有的生產(chǎn)設備和工藝提出了更高要求。正如芯片研發(fā)軟件的成功本身也是跟高端、標準化的制造設備相輔相成的，BDA這個行業(yè)的未來也一樣，設計軟件和生產(chǎn)設備都屬于新能源生態(tài)上的一環(huán)，它們之間一定是相互成就，相輔相成的。
但電池與芯片有一個根本不同，芯片的工作原理是純物理過程，是一個原理清晰、可解釋的“白箱” 。電池則更加復雜，它不僅涉及電子傳輸?shù)奈锢磉^程，還時刻在發(fā)生離子傳輸和復雜的化學反應。這種物理與化學的深度耦合，帶來了許多無法完全解釋的“黑箱”問題，而AI恰恰最擅長處理的就是這類基于數(shù)據(jù)和經(jīng)驗的“黑箱”難題。
為了讓這個概念更形象，鄭家新將電池的開發(fā)過程比做“中西醫(yī)結(jié)合”。同樣是生病，“西醫(yī)”會通過驗血、拍片等檢測手段，去尋找到一個具體的生病原因。但面對復雜的多因素疑難雜癥時，“中醫(yī)”則不只看病毒，而是會結(jié)合經(jīng)驗判斷你是不是“這段時間壓力大、飲食結(jié)構有問題……”它會把各種因素都考慮進來。
物理仿真就像“西醫(yī)”，它非常科學，依靠清晰的物理模型去尋根溯源，但面對復雜的多因素疑難雜癥時，它有自己的邊界。而AI則像“中醫(yī)”，依靠大量的經(jīng)驗來進行預測，處理那些“黑箱”問題，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關聯(lián)。因此，BDA所做的，就是把中西醫(yī)相結(jié)合。它用西醫(yī)（物理仿真）來解決科學上能清晰建模的部分，同時用中醫(yī)（AI）來攻克那些復雜的“黑箱”難題。
▲AI賦能跨尺度、多物理場耦合精準仿真
通過深度學習算法，BDA能夠分析海量實驗數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以捕捉的材料性能與電池壽命之間的復雜關系，從而實現(xiàn)更精準的預測和優(yōu)化。
BDA這一新范式，標志著在全球鋰電行業(yè)，我國率先構建起以AI結(jié)合物理仿真為核心的研發(fā)新高地。對于行業(yè)而言，它將大幅縮短研發(fā)周期、降低試錯成本。而對于社會公眾，這種新質(zhì)生產(chǎn)力工具，最終會轉(zhuǎn)化為實實在在的民生福祉。這意味著老百姓能更快地用上更好的電池，在未來，我們的手機待機時間更長；電動車更安全、續(xù)航更遠，充電速度變得和加油一樣快。
攀峰：扎根BDA，邁向XDA
推動這場變革的鄭家新，身上帶著濃厚的“北大基因”，而“交叉”正是這基因中最鮮明的底色。
這種“交叉”的烙印貫穿了他的整個求學之路。2004年，鄭家新考入北京大學物理學院，期間還修讀了數(shù)學與應用數(shù)學雙學位。2008年又進入北京大學前沿交叉學科研究院攻讀博士學位。“我的求學經(jīng)歷就有很強的交叉基因。” 鄭家新笑言。這種“交叉”不僅體現(xiàn)在理科內(nèi)部，更體現(xiàn)在文理之間。在校時，他對文科特別感興趣，常去聽中文系、哲學系乃至宗教的課程。這種交叉的思考方式，讓他在深度參與產(chǎn)學研合作時，敏銳地洞察到了新能源行業(yè)的“痛點”——降本增效，將是新興領域規(guī)模擴張后最重要的命題。他決定創(chuàng)辦公司，將科研成果產(chǎn)業(yè)化。
鄭家新的公司取名為屹艮，這源于英文名EasyComputation的諧音，又暗合了中國傳統(tǒng)文化，“艮”在易經(jīng)八卦里是“山”的意思。這個名字背后，是一種沉甸甸的責任感：面對核心工業(yè)軟件被“卡脖子”的難題，屹艮希望秉承北大的理想主義情懷，做中國基礎軟件領域的一座“珠穆朗瑪峰”，傲立于世界，為國家的科技貢獻一份力量。
▲屹艮科技有限公司的理念
但如何攀登這座珠峰？屹艮的回答是“聚焦”。鄭家新堅信必須先做強再做大，BDA是階段性成果，只有先把根扎得很深，在一個方向掌握了核心的“兩把刷子”，才能真正生根發(fā)芽，開枝散葉；絕不能盲目追風口，保持定力，需要堅持并專注。先做大再做強，沒有核心護城河的企業(yè)只是“虛胖”。
在這份情懷的指引下，BDA就是屹艮深深扎下的那條“根” ，是他們的根據(jù)地。
未來，屹艮計劃將BDA技術推廣至顯示、半導體、橡膠、塑料等多個新材料行業(yè)，形成從BDA到“XDA（Cross-Industry Design Automation）”的廣泛布局。隨著BDA技術的廣泛應用，未來消費者將能夠享受到更便宜、更耐用的電池產(chǎn)品，手機待機時間將大幅延長，電動車的續(xù)航里程也將突破現(xiàn)有極限，為我們的生活帶來更多便利和驚喜。
▲從BDA到XDA
