【编者按】当下全球科技革命与产业变革正在加速演进，各国都在积极孕育孵化代表新兴科技方向、引领产业升级发展的未来产业，抢占竞争制高点。
中国“十四五”规划提出，要在类脑智能、量子信息、基因技术、未来网络、深海空天开发、氢能与储能等前沿科技和产业变革领域，组织实施未来产业孵化与加速计划，谋划布局一批未来产业。近来，上海、深圳、浙江等各省市均积极布局未来产业，力图增强发展动能，重塑区域竞争优势。
关于未来，充满着种种可能，何种产业才能堪称未来产业？如何才能在这场关于未来的竞争中抢占先机？澎湃科技联合上海中创未来产业研究院特推出“抢占未来产业”专题报道。
未来能源是上海未来产业的五大产业之一，如何推进电池产业的技术进步是新能源领域的重要课题。在上海首批未来产业先导区的临港新片区，科学家和企业家正在携手推进这一领域的创新。
传统电池行业新技术开发需要大量实验试错，而未来新能源产业的技术开发或许可以借鉴EDA技术，形成新能源BDA。
在芯片领域，EDA（Electronic Design Automation，电子设计自动化）涵盖了电子设计、仿真、验证、制造全过程的所有技术。芯片设计公司使用EDA工具仿真验证下一代新产品改变线宽后各种物理参数的变化导致芯片功能的变化。类似的，传统电池行业新技术开发需要大量实验试错，而未来新能源产业的技术开发或许可以借鉴EDA技术，形成新能源BDA（Battery Design Automation，电池设计自动化）。4月9日，在临港集团、伏达储能数字化研究院和香港量子人工智能实验室共同举办的“锂/钠离子电池生产制造商的新产品正向开发方法论研讨会”上，科学家与企业家对新能源“BDA技术”展开了深入探讨。
新能源“BDA技术”破解传统难题
伏达储能数字化研究院院长严晓教授在研讨会上表示，电池生产制造是能源消费从化石能源到可再生能源转型的关键所在，中国要保持在新能源和电池生产制造的领先优势需要从未来看现在、要考虑可持续性，而电池的可持续发展需要一种电池正向开发工具以提高电池新产品开发的效率。在他看来，以香港量子人工智能实验室（HK QAI Lab）主任陈冠华教授领衔研究的新能源BDA技术极有可能类似半导体的EDA成为将来电池正向开发工具的主要支柱。伏达储能数字化研究院是一个在化石能源向绿色能源转型过程中围绕电化学储能数字化的非盈利科研机构，是一个用数字化技术赋能“新能源储能微电网”和把“新能源储能微电网”的知识数字化的协同创新平台。
陈冠华解释说，用传统量子力学方法求解材料体系一直存在计算精度不足的问题，原因是使用的密度泛函方法存在较大近似。据悉，目前市面上的计算软件的计算误差大概有1-2伏。本身正极材料只有三点几伏电压，1-2伏的误差是不可接受的。利用AI与量子化学方法，计算精度可以提升一个量级以上，计算误差降低到0.1伏。
香港量子人工智能实验室首席技术官向国进一步介绍说，在传统电池行业链条中，产品与技术的开发、制造和应用只能通过大量重复实验，以试错模式进行。另一方面，由于缺乏有效的信息流传递，原本互相影响的各环节被严重割裂，最终导致电池产业的技术迭代缓慢，开发成本居高不下，与有着EDA技术加持的半导体行业飞速发展形成鲜明对比，为此电池技术开发模式的变革和落地迫在眉睫。电池技术开发模式变革的核心是通过一套统一的数字化开发工具来加速电池产业各环节的技术发展，打通信息传递，最终实现高效率、低成本的目标。
“新能源BDA技术平台类似半导体领域的EDA，从第一性原理出发，为新能源行业从研发设计到生产应用提供数字化解决方案”，官向国介绍说，平台由三个互相耦合的模块组成，分别是AI+量子化学模块、电化学模块、寿命与安全模块。其中，AI+量子化学模块结合了AI技术和第一性原理的量子力学方法，可对新型电池材料在少量甚至没有实验数据的情况下准确评估，并将离子导电率、热传导率等参数传递给电化学模块。寿命与安全模块通过数据驱动的机器学习/大数据方法，将电化学模块抽象出的简约模型按照拓扑结构组网，预测模组及系统的工作性能，制定充放电策略，延长使用寿命。利用BDA技术平台的AI+量子化学模块，有助于准确筛选电池正极材料，发现新型固态电解质材料，电池材料的研发进程就会大大加速。
此外，储能预防性诊断安全管理系统（PSS）和电化学硬件求解器技术的发展，为BDA平台在应用层面的推广提供了可靠的技术支撑。
美克生能源首席技术官赵恩海博士介绍说，PSS针对锂离子电池的安全风险，对电池的电化学模型进行深度辨识，从中二次提取对电池状态最敏感的电化学模型参数，可实现提前一个月进行诊断预警，对电池系统进行全生命周期管理，解决提前老化、加速老化、微短路等问题带来的安全风险。该产品技术已应用于国内外多个大型储能电站系统，得到了包括“五大四小”发电系统公司的广泛认可，荣获2021年度国家电网科学技术进步奖一等奖。
电化学硬件求解器针对传统方式（Intel+Windows+COMSOL）求解速度不足，无法满足大规模储能电站实际应用的现状，采用时序逻辑电路开发专用的电池端求解芯片，通过边缘计算实现高速求解。对比国际上前沿技术，在相同精度下把计算时间再次缩短了1个数量级。目前该技术已完成流片，形成第一代AFE产品，是进一步改善大规模电池系统计算效率和精度的突破性进展。
钠离子电池产业化迫切需要高效设计路径
BDA平台对于新兴的钠离子电池体系也具有设计支撑作用。钠离子电池企业江苏众纳能源科技有限公司在钠离子电池产业化过程中发展迅速，但也迫切需要通过高效的设计路径选择提升材料和工艺的稳定性，增强企业竞争力。
钠离子电池由于低成本、高安全、长寿命、宽温区，可应用于通讯备电、低速电动车、工程动力等领域。江苏众纳能源科技有限公司CTO赵建庆表示，钠离子电池和锂离子电池的技术发展时间点较为一致，都起步于1980年左右，彼时钠离子和锂离子电池正极材料开始研发。由于锂离子电池的能量密度更高，当时的锂资源也较为丰富，尤其是磷酸铁锂产业化成熟度越来越高、成本越来越低，钠离子电池的发展受限，速度放缓。“2021年左右，锂资源价格瞬间涨上来了，虽然今天有回落，但也体现出锂资源价格相对昂贵，分布又不均匀。加上新能源产业发展非常迅速，需要钠离子电池用于特定应用场景，跟锂离子电池互为补充。”赵建庆表示，钠离子电池产业化被提上日程，小型的钠离子电池示范电站已经出现，过去两年，钠离子电池得到快速发展。
传统的锂电池正极材料主要有高镍三元和磷酸铁锂两条技术路线，而钠离子电池正极材料目前存在三条主流技术路线，包括层状氧化物、聚阴离子型化合物、普鲁士蓝（白），这些新材料的开发仍有诸多技术需要完善和提升，“不同的正极材料有不同的电化学特性，使得现阶段钠离子电池不管哪条技术路线，都还没有发展到非常成熟的阶段，需要进一步开发。”赵建庆表示，钠离子电池的各关键材料仍不定型，材料稳定性、导电性和结构特性等问题困扰着技术推进，因此其材料选择、组合和改性空间巨大，而采用传统的“设计-制备-实验-反馈优化”的验证思路耗时耗力，效率不佳。比如在选择电解液配方时，“我们还是蒙着头去做的，按照我们的一些工程经验，改变各个溶剂之间的比例，测试哪个比例是最好的，然后再盲目地加一点添加剂，测试是不是能够提升高温，这其实还是很耗费研发的时间和精力。”
而BDA平台可通过“AI+量子化学模块”准确筛选正负极材料和电解液添加剂开发，评估电池OCV-SOC变化，辅助新材料体系的发现和组合优化；通过“AI+电化学模块”优化电池结构，实现电池电化学建模和发热量评估，为结构设计提供前置服务。BDA平台对于新兴的钠离子电池体系具有设计支撑作用，也可以通过双向的设计验证反馈进一步提升双方的技术能力。
