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文章“AI-driven next-generation lithium-ion battery design automation (BDA) software”系统梳理了电池设计自动化（BDA）的概念框架、核心技术、工业实践与未来挑战。作者提出，将人工智能与多尺度仿真相结合，贯通微观材料、介观结构、宏观电芯及系统层级，并建立“设计—仿真—验证”闭环，可为锂离子电池研发提供新的软件化路径。

论文将锂离子电池研发面临的困难概括为“跨尺度、长流程、多因素”。电池行为涉及从原子和分子到颗粒、电极、电芯及模组的多个尺度；研发过程覆盖材料设计、合成、极片制造、电芯装配与性能验证；材料、结构、工艺和运行条件又共同影响能量密度、功率、寿命与安全。作者借鉴电子设计自动化（EDA）的发展思路，提出电池设计自动化（BDA）：利用计算模拟、人工智能和软件工作流缩短研发周期，提高复杂设计空间的探索效率。

图1 锂电池研发瓶颈：跨尺度、长流程、多因素

2 BDA整体架构

BDA以微观、介观和宏观多尺度模拟为核心。微观模拟研究电极、电解液、固态电解质及界面的材料性质；介观模拟描述颗粒、孔隙、电极微结构和相关演化过程；宏观模拟评估电芯与系统层面的电化学、热、力学、寿命和安全性能。小尺度计算所得参数可继续传递到更大尺度，实现不同模型之间的耦合。

在这一架构中，人工智能既用于各尺度内部的材料筛选、结构识别、性能预测和计算加速，也用于连接不同尺度的数据与模型。BDA覆盖材料发现、颗粒与电极设计、电芯性能评估、寿命预测和失效分析，并通过设计、模拟与实验验证的持续迭代形成研发闭环。

图2 BDA多尺度架构。从材料、颗粒、电极到电芯和系统，计算对象逐级增大；参数数据库、AI辅助重构和跨尺度耦合把各层连接起来。

3 核心技术框架

论文把BDA的技术底座归纳为三条主线：高质量跨尺度参数传递、AI增强的高效仿真、生成式AI与逆向设计。三者分别解决“参数从哪里来”“大规模方案如何算得动”“如何由目标性能反推设计”三个问题。

3.1 跨尺度参数传递

多尺度模拟包括微观、介观和宏观方法。除第一性原理计算、分子动力学等微观模拟外，介观和宏观模型通常包含多组待定参数，并常依赖实验拟合。论文提出通过参数传递，将小尺度模拟获得的材料和界面参数用于更大尺度模型，从而提高多尺度模拟的保真度。

文中列举了多种参数传递案例：机器学习力场与分子动力学被用于研究不同铜晶面上的锂沉积、锂金属自修复及外压对枝晶的抑制；相场模型与机器学习用于分析传输参数对枝晶形貌的影响；数据库支持的高通量DFT从21576种材料中筛选锂—固态电解质界面层候选；有限元与机器学习则用于厚电极设计和倍率性能优化。

图3 跨尺度参数传递与智能耦合。上半部分展示锂金属界面与枝晶问题，中部展示材料筛选和性质预测，下部展示介观参数向宏观性能的传递。

3.2 AI增强的高效仿真

论文介绍了物理信息神经网络、代理模型和AI辅助结构重构等路线。物理信息神经网络将控制方程和边界条件纳入训练过程；其中，文中引用的P2D案例通过旁路项和固相电势守恒约束改善模型训练。代理模型利用高保真模拟数据训练快速预测器，减少设计优化中的重复计算。AI还可辅助处理CT数据、识别缺陷并重建电极微结构，为连续体多物理模拟提供几何基础。

论文汇总的应用结果包括：两阶段物理信息网络用于电池健康状态估计时取得0.675%的平均绝对误差；SE-UNet用于预测固态电解质缺陷相关应力场时，报告均方误差约0.01%、平均绝对误差约0.54%；机器学习用于电极裂纹识别时，总体准确率达到73%。这些案例展示了AI在状态估计、场变量预测和结构识别中的应用。

图4 混合建模与高效仿真。图中涵盖P2D物理信息网络、健康状态估计、固态电池应力代理模型、裂纹识别和电极制造结构重建。

3.3 生成式AI与逆向设计

生成式设计从目标性能出发，反向生成材料组成、分子结构、合成路线或结构参数。论文介绍的Uni-Electrolyte平台整合生成式AI、定量构效关系、图神经网络、DFT、分子动力学和逆合成，形成电解液分子设计、合成路径预测以及反应网络与SEI产物分析的工作流。

在介观尺度，论文介绍了根据目标电化学性能生成高镍NCM材料合成与加工参数的研究，并列举了粗粒化分子动力学结合贝叶斯优化设计高离子电导聚合物电解质的案例。生成式模型还可针对快充等应用设计孔隙率、粒径分布等电极微结构参数，形成“性能需求—材料/结构生成—模拟验证—工艺制造—性能”的闭环。

图5 生成式AI与逆向设计。上部展示电解液分子生成和逆合成，下部展示粗粒化分子动力学与贝叶斯优化组成的连续设计空间探索。

4 工业软件架构

论文以Eacomp Technology的三套产品说明BDA如何落地为工业软件。Matter Craft面向微观材料设计，集成平面波DFT、原子轨道DFT、量子化学、经典分子动力学和机器学习力场，用于电极、电解液、固态电解质、界面与SEI/CEI研究。BatTwin Craft面向颗粒、极片和电芯，提供异质微结构高保真模型与均质电芯模型，并通过等效参数连接两者。BatMind Craft面向数据分析和决策，用在线运行数据、离线实验数据和仿真数据训练性能预测、异常预警、寿命和状态估计模型。

Matter Craft支持晶体、分子和界面的建模，并提供电极、电解质、固态电解质及SEI/CEI相关性质计算。BatTwin Craft在颗粒、电极和电芯尺度提供异质与均质电化学模拟，通过等效参数实现两类模型之间的关联，并分析电、热、浓度、流动和应力场。BatMind Craft承担数据采集与管理、数据分析、模型训练和预测，用于电芯一致性评估、异常预警、寿命预测以及SOH、SOE和内阻估计。

图6 BDA全栈软件架构。Matter Craft负责材料设计，BatTwin Craft负责跨尺度物理仿真，BatMind Craft负责性能预测与数据决策。

论文认为，BDA可服务锂离子电池产业链中的多类参与者：帮助材料企业加快新材料发现，支持电芯企业优化设计和提高生产良率，并为整车企业提供电池管理系统相关解决方案。类似EDA的发展，BDA也需要实际用户与软件开发者之间持续反馈，并依托产业协作推动平台迭代。

5 挑战与发展路线

论文将BDA面临的挑战分为技术与数据两类。技术方面，需要探索庞大的电池材料化学空间及复杂相互作用，并借助参数传递和人工智能建立准确、高效的多尺度模拟。数据方面，多源、多尺度和多模态数据的标准化、清洗与管理需要大量工作，高质量数据往往稀缺且获取成本较高。

针对数据问题，论文介绍了数据质量与数量治理框架，并提出以高保真虚拟数据补充实验数据不足。不过，如何融合虚拟数据与实验数据仍需解决。作者据此提出分阶段发展路线，从基础算法进步逐步走向人工智能、物理模拟和高性能计算的全面集成。

路线图首先关注不同尺度的AI算法：微观尺度发展图神经网络和机器学习力场，介观与宏观尺度发展物理信息神经网络；同时构建稳健的有限元求解器，以处理工作环境下的多物理场问题。随后发展多保真算法，促进大量虚拟数据与少量实验数据融合，并建立稳定可靠的“设计—仿真—验证”闭环，使虚拟设计结果能够通过实验数据持续校准。

图7 BDA发展路径：物理仿真负责机制与约束，AI负责跨尺度建模自动化，高性能计算承担大规模计算。

6 全文总结

论文系统讨论了BDA的概念框架、核心技术和工业实践。BDA将人工智能与多尺度模拟统一起来，以应对锂离子电池研发中的跨尺度、长流程和多因素问题。高质量参数传递、AI增强的高效仿真以及AI引导的生成式设计，共同构成其技术基础。

工业实践部分以Matter Craft、BatTwin Craft和BatMind Craft为例，展示材料设计、多尺度物理仿真与数据驱动决策之间的协同关系。面向未来，BDA仍需提升多尺度模拟的准确性和效率，完善数据治理与虚实数据融合，并推动AI、物理模拟和高性能计算的进一步集成。

作者认为，稳定可靠的“设计—仿真—验证”闭环将使虚拟设计与实验校准持续迭代，推动电池研发从依赖制造能力进一步转向研发能力驱动，并为保持电池产业的长期竞争力提供战略机遇。

Zekai Liu, Genming Lai, Yunxing Zuo, Xiaohe Song, Qinghua Liu, Fan Zhang, Ziyi Wang, Qi Ji, Jiaxin Zheng, Jiadong Gong, Bo Xu, Chuying Ouyang. AI-driven next-generation lithium-ion battery design automation (BDA) software. National Science Open, 2025, 4: 20250062. DOI: 10.1360/nso/20250062.