迈向固态电池中电解质与界面设计的AI生态系统

固态电池（SSBs）是可持续储能的关键，具有寿命长、耐低温和安全性高等特点，在电动汽车、航空航天等战略领域潜力巨大。然而，其商业化面临诸多挑战，如固态电解质（SE）的离子传输机制复杂，受阴阳离子动态/静态无序及应变效应影响；机械性能需足够强以防止开裂和界面分层；界面稳定性（尤其是固态电解质界面相SEI和阴极电解质界面相CEI）对锂离子传输动力学至关重要，但其在电化学循环和机械应力下的演化机制尚不明确。

人工智能（AI）为解决这些问题提供了新途径。目前AI在固态电池电解质与界面工程中的应用主要有三种模式：一是基于结构-性能关系的筛选 pipeline，通过机器学习模型从大量候选材料中快速筛选出具有高离子电导率、良好机械性能等关键特性的电解质，例如利用逻辑回归算法、图卷积神经网络（GCN）等预测离子电导率，显著提高发现效率；二是基于机器学习力场（MLFFs）的分子动力学（MD）模拟，MLFFs能替代密度泛函理论（DFT）进行高效模拟，实现更大系统、更长时间尺度的离子传输和界面动力学研究，如揭示Li6PS5Cl中的锂离子传导机制；三是基于生成模型的材料设计，通过生成对抗网络（GAN）、扩散模型等逆向设计具有目标性能的材料结构，如生成稳定的快离子导体。

尽管AI应用取得进展，仍存在挑战：其一，多尺度结构-性能关系建模困难，现有模型难以综合原子、纳米、宏观等多尺度因素对电解质和界面性能的影响；其二，SEI/CEI的热力学和动力学模拟准确性不足，界面的复杂性（如多相组成、动态演化）及模拟时间尺度限制导致预测困难；其三，缺乏端到端的智能生态系统，数据碎片化、实验自动化程度低，阻碍了AI模型的训练和验证。

为此，研究提出了潜在解决方案：一是通过MLFFs实现多尺度建模耦合与双向优化，将原子级模拟与宏观性能关联，构建跨尺度预测框架；二是开发嵌入物理约束的多模态模型，整合DFT计算、实验表征数据（如XPS、NMR），提升界面演化预测的准确性；三是构建整合AI、计算与实验的智能生态系统，标准化数据格式、发展自动化实验平台，形成“预测-实验-反馈”闭环，加速固态电池的研发与商业化。