字节跳动Seed × 比亚迪：AI加速推动电池迈入“闪充时代”

6月18日，字节跳动Seed宣布，将在火山引擎Force大会达成合作基础上，携手比亚迪深化“AI for Science（AI4S） + 高通量实验”联合攻关，加速锂电池研发！

早在3月发布的比亚迪“兆瓦闪充”刀片电池中，字节跳动Seed团队所研发的电解液AI框架——BAMBOO，已在其中发挥关键作用。该电池充电倍率高达10C，峰值电流达1000A，量产充电功率首破1兆瓦，达到“1秒2公里”的全球最快充电速度。

BAMBOO核心能力：

BAMBOO-MLFF：融合AI与分子动力学，预测电解液关键性能

BAMBOO-Mix：大规模粗筛，支持配方预测+逆向生成

��比传统试错更快、更准，助力比亚迪实现1000A超高电流、10C高倍率充电、全球首个1兆瓦充电功率！

��未来，双方将共建“AI+高通量联合实验室”，瞄准快充、寿命、安全等关键瓶颈，拓展AI在电池研发更多落地场景。

 AI+电池，正让材料探索进入“快车道”！

AI × 电池：一场正在爆发的能源智能革命！

锂电池研发是一项多学科交叉的系统工程，涵盖材料科学、电化学、力学、热管理等复杂场域。传统仿真建模与试验流程在面对多物理场耦合、非线性反馈机制时已显捉襟见肘。AI的引入，正在重构整个研发范式。

国际顶尖期刊如《Nature》《JES》持续聚焦AI与电池的交叉创新，相关研究从分子层面的材料预测、结构建模，到宏观层级的热管理策略与电池寿命预测，已成全球科技竞争前沿。

除了学术界，国内外电池产业界已纷纷投入AI4S在电池领域的实践。

欣旺达自研的“AI智能调优系统”创新性地提出并应用了数据驱动的深度学习方法，通过训练一个“智能体”来完成调优过程，并在检测到参数偏移时自动输出调优参数，实现不停机调优。该系统降低了对人员的依赖，减少了试错成本，并且可以将工程师的“人员经验”转化为“模型参数”，使得调优过程更加科学、高效和可复制。

贝特瑞将AI技术应用于固态电解质筛选和锂枝晶抑制策略，缩短研发周期30%以上。例如，通过机器学习优化硫化物粉体合成参数，使颗粒度控制从微米级提升至500nm以下，显著降低界面阻抗。

宁德时代与英特尔、百度等企业合作，围绕“极限制造”“智能调度”等核心环节部署AI，推动从材料筛选到产线优化的全链条智能化。

蜂巢能源 (SVOLT) 在江苏金坛率先打造出行业首家车规级 AI 智能动力电池工厂，利用 AI 进行电池全流程管控，推出了一系列高性能电池产品，极大地加速了新能源电池的规模化应用。

广汽埃安则尝试通过AI研发固态电池。据广汽埃安电池研发部部长李进透露，公司希望通过利用仿真计算和AI深度学习模型，对固态电解质进行创新型的开发，攻克妨碍固态电池产业化应用的稳定性、安全性、加工性和固固界面融合等问题。

同时，AI在电池安全与BMS（电池管理系统）领域亦展现卓越价值。如华为AI BMS可实现提前天级预警热失控等安全隐患，误报率小于0.1%/月；

国外新能源企业亦加紧布局AI4S：

LG新能源宣布将使用AI进行定制电芯设计，1天内完成传统数月的研发任务。

特斯拉德州超级工厂通过AI进行自动驾驶系统与电池工艺联动训练，形成智能制造闭环；固态电池企业QuantumScape使用AI优化热处理设备“Cobra”，生产效率提升20%，为下一代电池放量打下基础。

NVIDIA英伟达也宣布 ALCHEMI NIM 项目正通过 AI 技术加速电动汽车电池和太阳能电池板等可持续能源材料的研发。这些项目能够高效模拟和预测材料的电化学性能，不仅缩短了新材料的研发周期，还大幅降低成本，为全球能源转型提供了技术支持。

新时代挑战浮现，产业仍在摸索

尽管AI在电池行业展现出巨大的赋能潜力，但产业融合仍面临关键性挑战。

财政部将“数据”列为“第五大生产要素”，电池数据资产归属问题随之升温。宁德时代在多个基地已搭建数字化追溯系统，累计数据资产高达6000亿元。但如何在企业间建立合规、透明、可交易的数据机制仍待探索。

大型模型如GPT-4训练能耗高达2.4亿度电，相当于一个小型电厂的年发电量，预计到2025年底，全球AI用电量将消耗全球数据中心近一半的电力。在“双碳”目标背景下，如何实现AI高性能与低能耗的平衡将成为行业发展瓶颈。

宁德时代董事长曾毓群指出，当前AI模型尚无法完全满足材料科学研究需求。

欧阳明高院士则指出，尽管DeepSeek在电池知识问答和理论文献收集上表现出彩，但也仅仅是搜索引擎功能，还欠缺科学分析能力，所以完善垂直领域大模型技术还任重道远。‌‌

在产业智能化升级的大背景下，电池技术不再仅是AI的应用场景，更正在成为AI“反向赋能”的基础载体。随着物理AI在机器人、无人机等领域的崛起，对电池瞬时功率、能量密度与响应速度的要求将日益提升，推动电池企业不断拓宽AI边界。

正如业内所说：“电池技术正在重新定义AI的边界，而AI也在重构能源的未来。”