夜雨聆风
钙钛矿太阳能电池的商业化进程存在瓶颈，其材料开发与器件制备均依赖人工经验，采用效率低下的试错法开展研究（1–3）。2026年4月14日香港城市大学曾晓成&朱宗龙&剑桥大学Samuel D. Stranks于Nature刊发自主闭环框架用于可重复制备钙钛矿太阳能电池的研究成果，在本文提出一种自主闭环框架，将机器学习驱动的材料开发与自动化制造平台相融合。该系统通过主动学习与量子模拟快速筛选高性能分子，同时平台利用贝叶斯优化与符号回归构建反馈回路，持续优化制备工艺。基于该集成方案，研究团队开发出一种钝化分子 ——5-（氨甲基）烟腈氢碘酸盐（5ANI）。采用该分子制备的0.05 cm² 太阳能电池光电转换效率（PCE）达27.22%（经认证的最大功率点跟踪（MPPT）效率为 27.18%）；21.4 cm² 微型组件光电转换效率达23.49%。此外，器件展现出优异的长期运行稳定性，依据 ISOS-L-1I 测试标准连续工作 1200 小时后，效率仍保留初始值的98.7%。尤为关键的是，自动化平台实现的效率重现性接近人工制备工艺的5 倍。本研究构建了一套自动化闭环系统，实现机器学习驱动研发与自动化制造高保真数据的协同赋能，为光伏及材料领域的自主化研发与制造树立了标杆。
a，通过分子设计探索化学空间，整合分子量、碳环、取代基、碳链长度等关键特征。b，基于人工智能的界面钝化主动学习循环：首先通过高通量密度泛函理论（DFT）计算构建初始训练集，随后进入模型训练、样本选取、性能标注、数据集迭代扩展的闭环流程，以筛选最优钝化材料。c，基于贝叶斯优化与符号回归的闭环自动化制备平台示意图，集成器件制备、效率测试与工艺优化功能。
图 1 系统展示钙钛矿钝化材料的 AI 筛选 + 自动化制备全闭环工作流，先通过分子设计构建化学空间库，再以主动学习与 DFT 计算快速筛选高性能钝化分子，最后由贝叶斯优化与符号回归驱动自动化平台完成器件制备与迭代优化，实现从分子设计到器件产出的全程智能化。
可解释机器学习驱动的钙钛矿钝化材料设计框架
a，由符号回归得到的分子 / 界面钝化性能与器件光电转换效率（PCE）的函数关系，示意界面钝化性能（绿色）与分子性能（灰色）对钙钛矿太阳能电池 PCE 的重要性；缩写含义见正文。b，SHAP 分析量化各描述符在预测 PCE 中的相对重要性。c，训练集中各描述符间的皮尔逊相关系数热图，颜色深浅代表相关强度（r 值范围 - 1 至 + 1）。d–e，主动学习模型预测不同分子钝化钙钛矿表面的形成能与功函数的性能；灰色与绿色点分别代表训练数据与验证数据。f，PCE 函数预测值与实验测量值对比，预测精度高，决定系数 R²=0.921。g，采用可解释 PCE 机器学习模型预测化学空间内界面钝化的 PCE 统计分布。h，不同官能团与预测 PCE 关系的小提琴图；阴影宽度代表数据在不同取值下的概率密度，小提琴内部白点为 PCE 中位数，粗实线为四分位距（IQR），细黑线（须线）延伸至四分位距以展示其余分布。i，从 18264 个潜在分子的化学空间中筛选兼具高合成可行性与高 PCE 潜力候选分子的层级筛选流程。
图2构建可解释、高精度的钙钛矿钝化材料 AI 预测模型，通过 SISSO 算法、SHAP 分析与符号回归揭示分子 / 界面属性与电池效率的定量关系，快速筛选出含吡啶与氰基的高潜力分子，并经层级筛选锁定 5ANI 等 4 种分子开展实验验证，大幅提升材料筛选效率与可解释性。
a，钙钛矿太阳能电池（PSC）器件结构示意图。b，基于贝叶斯优化的闭环自动化制造平台工艺优化工作逻辑。c，无表面钝化的自动化钙钛矿太阳能电池制备迭代优化中，批次编号与器件性能的关系。d，引入 3AMI 与 5ANI 钝化层的自动化钙钛矿太阳能电池制备迭代优化中，批次编号与器件性能的关系。e，三种不同钝化材料制备的最优钙钛矿太阳能电池的电流 - 电压（J-V）曲线。f，5ANI 钝化最优器件的 J-V 曲线（正向与反向扫描）。g，5ANI 钝化制备的微型组件（有效面积：21.4 cm²）的 J-V 曲线（正向与反向扫描）。h，多批次下传统人工制备与自动化平台制备 5ANI 钝化钙钛矿太阳能电池的重复性对比；中心线为中位数，方框边界为 25% 与 75% 分位数，须线为最大值与最小值；每种条件测试 n=24 个独立器件。i，三种钝化材料制备的钙钛矿太阳能电池在 ISOS-L-1I 协议下的长期运行稳定性。
图3全面验证自动化制备 + 5ANI 钝化的优异性能，闭环优化使无钝化器件效率提升至 23.87%，5ANI 钝化小面积电池效率达 27.22%、大面积微型组件达 23.49%，自动化制备效率变异系数仅 1.05%（远低于人工的 4.99%），且器件具备优异长期稳定性，证实该方案兼具高效率、高重现性与规模化潜力。
图4从准费米能级分裂、电致发光、电势分布、陷阱密度等维度揭示 5ANI 的钝化机制，5ANI 可显著抑制非辐射复合、提升薄膜电势均匀性、降低深能级缺陷密度，最小化界面能量损失，从物理机理上解释其高效且稳定的根源。
文献来源：Autonomous closed-loop framework for reproducible perovskite solar cells. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10482-y
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