1. 材料设计：突破“试错瓶颈”

- 固态电解质筛选：
AIGC通过机器学习分析超10万种化合物的晶体结构、离子电导率、稳定性等参数，将传统“实验试错”周期从数年缩短至数月。
例 ：丰田用AI设计硫化物电解质，发现Li₁₀GeP₂S₁₂的电导率提升10倍；宁德时代AI模型筛选出氧化物电解质Li₇La₃Zr₂O₁₂，界面阻抗降低30%。

- 正极/负极优化：
针对高镍正极（如LiNi₀.₉Co₀.₀₅Mn₀.₀₅O₂）的热稳定性问题，AIGC预测表面包覆材料（如Al₂O₃）的最佳厚度，减少容量衰减。

2. 电池仿真：虚拟验证替代物理测试

- 全固态电池界面模拟：
用AIGC构建固固界面原子级模型，预测锂枝晶生长路径。比亚迪2024年发布的“固态电池AI仿真平台”，将循环寿命预测精度提升至95%，传统方法仅70%。

- 极端工况模拟：
模拟-40℃低温或150℃高温下的离子传输行为，优化电池热管理系统。广汽埃安利用AIGC优化半固态电池的低温充电效率，-20℃充电速度提升40%。

3. 工艺优化：降本增效

- 干法电极制备：
固态电池常用的干法电极工艺需精确控制粉末粒径和粘结剂比例，AIGC通过分析3000+组工艺参数，帮助清陶能源将电极制备良率从82%提升至95%。
宁德时代“麒麟工厂”引入AIGC质量检测系统，实时识别固态电解质膜的微裂纹，缺陷检出率达99.99%。

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