**孚能科技联合密歇根大学发布《Nature》论文，AI技术破解电池研发“可持续性困境”**
2月4日，孚能科技研发副总裁姜蔚然与密歇根大学安娜堡分校教授宋子由团队在国际顶级期刊《Nature》发表研究论文，提出基于机器学习的“发现学习（Discovery Learning, DL）”框架，通过极少量实验数据实现高精度电池寿命预测，显著降低研发成本与周期，为全球动力电池行业技术革新提供关键解决方案。
### **行业背景：高成本与长周期制约电池创新**
动力电池研发长期面临“可持续性困境”：传统寿命预测方法依赖大量实验数据与原型制造，导致单次评估耗时超3年、能耗达8.5 MWh，且预测误差率高达15%以上。随着电动汽车与储能市场对长寿命电池需求激增，现有技术路径已难以满足快速迭代与低碳化要求。行业亟需突破数据依赖与高能耗瓶颈，推动技术向高效、可持续方向转型。
### **技术突破：DL框架实现“三合一”智能预测**
研究团队提出的DL框架整合主动学习、物理约束学习与零样本学习，构建类人推理闭环：
- **Learner智能体**：自主筛选最具信息量的测试样本，减少无效实验；
- **Interpreter智能体**：通过物理特征空间建模，解决不同电池化学体系的特征分布差异；
- **Oracle智能体**：基于“伪标签”反馈机制优化预测模型，实现无需大量原型制造的推断。
测试数据显示，DL仅需51%的电池原型前50个循环数据，即可达到7.2%的MAPE预测精度，线上股票配资较传统方法提升近一倍；在保守假设下，评估时间缩短98%至33天，能耗降低95%至0.468 MWh，验证周期与成本呈指数级下降。
### **市场分析：技术落地将重塑行业格局**
专家指出，DL技术的商业化应用有望解决两大核心痛点：
1. **研发效率提升**：电池企业可大幅缩短新材体系验证周期，加速高镍三元、固态电池等前沿技术落地；
2. **成本结构优化**：单项目研发成本或降低超70%，为中小企业参与高端市场竞争提供可能。
但需注意，技术从实验室到量产仍需克服数据标准化、跨化学体系适配等挑战，需产业链协同完善测试标准与工艺流程。
### **企业战略：孚能科技深化全球创新生态**
作为全球少数具备多材料体系（高镍三元/磷酸铁锂/钠离子）与多电池类型（液态/固态）商业化交付能力的企业，孚能科技已构建中美德三地研发中心与柔性制造平台。此次与密歇根大学的合作，进一步强化其“自主研发+国际协同”的创新模式。公司表示，未来将持续投入AI与电池交叉领域，推动技术迭代与低碳制造，助力全球能源转型目标实现。
**结语**
孚能科技与密歇根大学的研究标志着电池研发从“经验驱动”向“数据智能驱动”的关键跨越。随着DL框架的产业化推进，动力电池行业有望突破成本与效率瓶颈正规股票配资推荐，为电动汽车普及与可再生能源存储提供更可持续的技术支撑。
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