重構電池壽命預測體系，《Nature》刊登孚能科技一項關鍵技術

　　電池技術的迭代周期和研發范式正在被改寫。

　　2月4日，國際頂級學術期刊《Nature》發表了題為《Discovery Learning predicts battery cycle life from minimal experiments》的研究論文，對電池壽命預測提出了成本更低、時間更短、預測更精準的新方法。

　　《Nature》顯示，Discovery Learning可以實現將新電池驗證周期從約1333天縮短至33天，能耗從8.523 MWh降低至0.468 MWh。該技術擺脫了對大量實驗數據和原型制作的依賴，大幅降低了新電池開發時間與能耗成本，將為推動電池在電動汽車、電網儲能以及其它應用場景大規模應用提供關鍵支撐。

左為孚能科技研發副總裁姜蔚然，右為密歇根大學宋子由教授

　　該論文成果由中國動力電池企業——孚能科技研發副總裁姜蔚然與密歇根大學安娜堡分校教授宋子由聯合主導。

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發現學習，極低實驗成本實現電池壽命精準預測

　　電網儲能與電動汽車領域，對電池循環壽命要求和關注度，都要遠高于消費電子、工業備用電源等其它應用領域。其核心原因在于，電池循環壽命直接決定了儲能項目全生命周期的收益、成本和穩定性;電動汽車特別是如商用車，其運營成本、長期運營收益和二手車殘值，直接取決于電池本身。可以說，電池循環壽命設計和精準預測，直接影響著電網儲能和汽車電動化進程。

　　然而，傳統電池壽命評估存在兩大痛點：一是時間成本極高，單次完整退化實驗耗時數年，嚴重拖慢下一代電池研發迭代;二是能耗與環境代價大，電池原型制造與循環測試能耗高。

　　在此背景下，孚能科技研發副總裁姜蔚然、密歇根大學宋子由教授團隊，創新性提出“發現學習(Discovery Learning, DL)”的科學機器學習方法，做到了以極低的實驗成本，實現電池壽命的快速精準預測。

　　“發現學習”方法，受教育心理學啟發，模擬人類推理過程，將主動學習、物理約束學習和零樣本學習有機融合，構建類人推理閉環學習框架：

　　首先由“學習者”(Learner)主動篩選信息量最大的未測試電池設計;“解釋者”(Interpreter)構建跨設計的物理特征空間，以對齊歷史與未知數據;“先知”(Oracle)則基于歷史數據，對新設計進行零樣本推斷，生成偽標簽反饋給學習者。

　　DL定義的三個核心智能體，Learner、Interpreter 和 Oracle閉環迭代，直至達到預設精度閾值，大幅減少原型實驗依賴，為電池壽命評估提供高效捷徑。

　　為驗證“發現學習”模型，孚能科技研發副總裁姜蔚然、密歇根大學宋子由教授團隊，構建了一個工業級電池老化數據集：用123 個大型軟包電池做了工業級驗證，覆蓋8種電極材料設計，壽命跨度 250-1700 次循環。

　　最終實驗顯示，“發現學習”僅用51% 的電池原型，且只測前50 次循環(相當于壽命的零頭)，就可以做到對全新設計電池壽命預測誤差控制到7.2%以內，比現有主流測試方法高效、精準。

　　更值得一提的是，相比傳統耗時近1333天、能耗8.523MWh的流程，“發現學習”僅需33天與0.468MWh，節省約98%的時間與95%的能耗，為電池創新提供了高效可靠的評估路徑。

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“發現學習”，將重構電池研發底層邏輯

　　當前，電池的能量密度、安全和補能效率已快速提升，但循環壽命及精準預測一直是行業的短板，限制了電池在高度關注運營經濟性的商用車和大儲領域的應用潛力。

　　孚能科技研發副總裁姜蔚然、密歇根大學宋子由教授團隊研發的“發現學習”方法，之所以能在國際頂級期刊亮相，不僅是其基于電池循環壽命的精準預測，突破了電動汽車和電網儲能對電池壽命預測不準確的痛點，更是讓電池研發不再受限于“時間黑洞”和“盲人摸象”。

　　傳統的電池材料開發，主要依賴于科學家，往往存在經驗和運氣的成分，且測試、驗證時間周期非常長。“發現學習”方法的出現，遠不止對于電池壽命的精準預測和設計。

　　據電池中國了解，“發現學習”還可以拓展至電池其它方面，未來還能精準預測電池安全性、快充能力，以及電池其它性能優化。

　　依托“發現學習”的理論驗證模型，結合先進制造、高通量測試，電池研發效率有望實現指數級跨越。

　　此外，“發現學習”類人推理，也為其它材料、能源等復雜系統的研發，提供了“少實驗、高精度”的可借鑒思路。

　　鋰離子電池商業化應用已經有三十多年的歷史，但目前仍然基于三元、磷酸鐵鋰等基礎材料體系，同時電池材料、設計和結構的迭代節奏，是按年甚至十年推進。

　　過去，電池研發是“十年磨一劍”，現在“Discovery Learning”基于工業級和量產線的驗證，有望讓電池各性能的研發，進入“一年磨十劍”的新階段。

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“發現學習”，孚能科技的“新利器”

　　作為全球軟包動力電池頭部企業，孚能科技在高能量密度、高安全、快充電池研發領域，一直處于行業前列。

　　其中，在高能量密度電池產品開發方面，孚能科技為高端車型開發的三元高鎳電池，量產產品能量密度已達300-330Wh/kg;三元中鎳電池能量密度285Wh/kg已實現裝車應用，且循環壽命超5000次，在全電壓區間針刺達標;磷酸鐵鋰電池量產能量密度也達到了220Wh/kg。

　　在前沿電池技術方面，孚能科技半固態電池已成功量產兩代，出貨量已達GWh級別，產品獲得三一重卡、一汽解放、美國頭部eVTOL客戶、上海時的、小鵬匯天、沃飛長空、零重力等多領域頭部客戶認可。

　　在全固態電池方面，孚能科技已完成向某頭部人形機器人客戶送樣硫化物全固態電池。

　　在行業非常關注的安全方面，孚能科技半固態電池在80%、100% SOC狀態下，均能輕松通過針刺測試，且能耐受250℃熱箱測試，遠超國標130℃的要求;全固態電池在經過剪切、針刺等極端測試后，依然能夠正常工作，產品已通過技術和市場的雙重驗證，充分彰顯了其高可靠的安全性與穩定性。

　　此次研究成果在《Nature》刊發，并獲封面推薦展示，這背后既得益于孚能科技在技術開發、理論探索方面的長期積累，也得益于其在新技術和模型驗證上具備的制造優勢。該成果破解了電池開發成本高昂、周期過長的長期行業痛點，充分展現了孚能科技在新能源領域卓越的科研實力與引領行業變革的先鋒姿態。而孚能科技之所以能在電池產品及性能方面，始終保持行業領先地位，正是源于其在研發能力上的持續引領與支撐。

　　同樣的，這種新技術的快速驗證優勢，也將進一步鞏固孚能科技在新電池技術領域的研發優勢。

　　例如，“發現學習”將電池傳統壽命驗證，壓縮至33 天、0.468 MWh，節省 98% 時間與 95% 能耗，可將孚能科技在關鍵技術領域的研發周期，從“年級”縮至“月級”，加快其在固態電池等前沿技術上的迭代速度;

　　其次，僅需51%原型的前50次循環數據，即可實現遠超現有主流路徑，可幫助孚能科技大幅減少研發制造的試錯成本。

　　當然，更為重要的優勢，體現在產品和市場側。一方面，孚能科技將“發現學習”遷移到快充、安全、高能量密度等性能預測上，將加速公司整體研發平臺迭代，從而可滿足乘用車、商用車、eVTOL、機器人、船舶等不同場景的產品研發效率與可靠性。

　　另一方面，孚能科技也可基于“發現學習”等顛覆技術，為更多汽車、儲能、低空、機器人和其它領域客戶，提供更可靠、精準的產品技術支持。比如，為電網儲能提供循環壽命和成本的精準測算，從而可實現全生命周期成本大幅下降，這種更為清晰可見的“收益”，才是競爭的利器。