大语言模型如何重塑电池科研范式？

大语言模型作为人工智能技术的突破性技术载体正在推动电池领域科学研究范式变革。我们希望通过系统梳理现有研究进展，明确大语言模型在电池领域中应用前景和技术路线，从而提高科研效率，加快全固态电池等新技术研发。

导 读

在全球储能与电动汽车市场迅猛发展的推动下，亟需作为核心载体的可充电电池技术取得创新突破。在人工智能驱动科研范式变革的背景下，大语言模型与电池领域的深度融合正加速推进。然而，该领域仍面临系统性技术路线尚不清晰与阶段性成果碎片化的挑战。本文围绕专业知识整合、材料发现、制造工艺及系统管理四大核心维度，系统梳理了大语言模型赋能电池技术的研究进展，深度解析了现存挑战，并前瞻性地提出发展路径，为下一代电池技术革新提供了重要的理论参考与行动框架。

图1 图文摘要

本综述从电池知识集成、材料开发、智能制造和电池系统管理四个关键领域全面综述了大语言模型（LLMs）在促进电池技术创新中的最新进展和应用（图2）。

图2 大语言模型与电池科学研究的深度融合

电池领域知识整合

基于LLMs的智能科研助手，可以帮助科研人员快速把握领域前沿技术与研究热点，显著提升科研效率。电池文献知识整合的专家LLMs开发流程通常包含数据层、模型层与任务层三个核心部分（图3）。数据层：负责收集与处理多源异构数据（如论文、专利等），其格式包括PDF/XML/HTML/TXT等，内容涵盖文本、图像、表格及公式。该层主要对多模态数据进行标准化预处理，为模型训练与应用奠定基础。模型层：通过选择性能优越的基座模型，采用（1）领域数据微调构建专家模型；（2）专业提示词引导通用模型；（3）构建向量数据库实施检索增强生成（RAG）三种策略提升LLMs的专业能力，并持续迭代优化。任务层：将优化模型应用于实际科研场景，包括专业知识问答、报告生成、信息提取、多语言翻译及知识图谱构建等。综上，考虑到大语言模型应用到电池科研领域的专业性需求，最佳技术路线建议为：首先采用电池领域数据集对模型进行微调，提高其专业化推理能力；其次，基于最新的论文和专利数据构建向量数据库，并应用RAG技术，及时获取新技术知识并降低模型幻觉；最后，通过提示词工程优化，增强模型对特定任务的理解与响应能力。

图3 LLMs在电池知识整合中的技术路线

电池材料开发

大语言模型在电池材料开发中的应用主要围绕材料数据库构建与新材料发现两大方向展开（图4）。首先，通过提示工程引导通用大语言模型，从论文、专利等非结构化电池文献中提取材料参数，构建结构化电池材料数据库。基于此数据库，可采用领域数据集微调与检索增强生成（RAG）技术，开发材料专家大模型。该模型具备三重核心能力：（1）指导实验设计：解析用户需求生成定制化实验方案；（2）优化材料性能：融合机器学习模型筛选候选材料、预测性能指标并优化合成路径；（3）执行自动化实验：驱动实验室机器人完成材料制备、原位表征与性能测试全流程自动化。基于LLMs实现材料开发全流程智能化和技术闭环化，显著降低研发试错成本，缩短新材料创新周期。

图4 LLMs助力电池新材料研发全流程智能化

电池智能制造

LLMs在电池智能制造中的应用，主要集中于电池结构设计与制造工艺优化两大核心领域（图5）。首先，基于论文、专利、工艺规程及专家经验等制造数据，开发电池制造专家大模型。通过多轮人机交互，研究人员可引导该模型生成电池设计参数与制造工艺参数。进而，通过AI与机器之间的交互，专家模型将工艺参数转化为设备可执行指令，驱动对应工序的智能装备执行制造任务，并实时监控生产质量指标，最终实现工艺参数动态闭环调控。

图5 LLMs应用于电池智能制造的技术路线

电池系统管理

当前LLMs在电池智能管理中的应用主要遵循三种技术路线（图6）：（1）模型领域适应训练：将电池时序数据编码为硬提示（自然语言指令）或软提示（时序向量表示），对LLMs进行领域自适应微调；（2）物理模型工具化：将电池物理模型封装为可调用工具，通过API接口实现LLMs驱动的智能决策；（3）机器学习优化中枢：以LLMs为决策核心，完成机器学习算法选择、程序自动生成及超参数优化。其中将物理模型工具化是实现基于LLMs的电池智能管理的关键路径。通过大语言模型对物理模型工具进行智能调用，可实现电池机理仿真与性能预测，既能降低大语言模型的复杂度，又能充分发挥电池领域现有物理模型的价值。

图6 LLMs在电池系统管理应用中的技术路线

展望：挑战与未来

尽管LLMs在促进电池技术革新方面潜力巨大，但是实际应用中仍需跨越多重障碍：

1) 知识整合局限：专业术语理解不足，且对非文本数据（表征图片/公式）解析能力弱；

2) 材料开发瓶颈：存在微观第一性原理认知偏差，生成内容缺乏实验验证，且算力需求高昂；

3) 制造应用障碍：工业级优化缺乏实证，敏感数据获取难导致训练集质量受限；

4) 系统管理短板：LLMs自身缺乏电化学行为建模能力，在处理电池性能预测等任务时表现不佳。

因此，未来仍需要注重以下几个关键点的研究

1) 多模态融合：推动跨文本/图像/表格的对比学习模型，构建端到端推理能力；

2) 闭环验证机制：建立“LLM提案→实验验证→模型迭代”的自主研发循环；

3) 科学原理嵌入：将第一性原理与符号推理相融合，确保输出符合物理化学定律。

4) 隐私计算应用：采用联邦学习/数据脱敏技术，缓解制造数据保密性带来的挑战。

5) 物理模型协同：建立大语言模型与电池物理模型协同决策体系，提升电池系统管理效率。

6) 跨学科协同：搭建AI-电池科学合作平台，推动开源社区与知识共享。

总结与展望

大语言模型正加速科研范式的变革，并在赋能电池智能研发方面初见成效。从材料设计到系统管理，这项源于人工智能的“研发加速器”正在重塑电池技术的创新格局。电池领域大语言模型的应用将有效整合海量领域知识，加速新材料的探索与开发，优化智能制造工艺流程，并提升系统管理精度，为科研人员提供可靠助力。展望未来，以电池领域大模型为核心引擎，驱动智能机器覆盖从材料创新、单体制造到系统管控的全流程自动化，必将引领电池技术实现跨越式智能化升级。