摘要：在生活中，我们离不开电池，从日常使用的手机、电脑，到出行的电动汽车，电池如同能量心脏，默默为设备提供动力。但传统电池技术在能量密度、安全性等方面的局限，也时常给我们带来困扰，比如手机续航不足、电动汽车里程焦虑等。如今，科技领域传来令人振奋的消息：固态电解质领域
在生活中，我们离不开电池，从日常使用的手机、电脑，到出行的电动汽车，电池如同能量心脏，默默为设备提供动力。但传统电池技术在能量密度、安全性等方面的局限，也时常给我们带来困扰，比如手机续航不足、电动汽车里程焦虑等。如今，科技领域传来令人振奋的消息：固态电解质领域取得了重大突破。这一突破，就像一把钥匙，为我们开启了电池变革的新时代大门，有望彻底改变我们对电池的认知和使用体验。
在麻省理工学院4号楼的地下室，有一间被学生们称作“创新的摇篮”的实验室——4 - 061实验室 。这里，承载着固态电解质领域一段漫长而艰辛的探索历程。自1990年代后期起，Donald Sadoway教授便投身于固体聚合物电解质（SPE）锂金属电池的研究工作中。
在最初的研究阶段，摆在Donald Sadoway教授团队面前的是无数未知。他们对SPE的结构、性能以及与锂金属电极的相互作用机制知之甚少。每一次实验，从材料的选择、配比，到实验条件的设定，都如同在黑暗中摸索前行。在尝试不同聚合物材料时，常常面临聚合物无法稳定存在、与锂金属电极兼容性差等问题，导致电池性能极不理想。但他们没有放弃，日复一日地坚守在实验室，不断调整实验方案，尝试新的思路。
多年来，这个实验室见证了无数个日夜的灯火通明，记录了研究人员们无数次的失败与重新尝试。实验设备在长期的高强度使用下频繁出现故障，但每次修复后又迅速投入到下一轮实验中。那些堆积如山的实验记录，每一页都写满了他们的坚持与执着。
经过无数次的尝试与改进，他们逐渐积累了宝贵的经验，对SPE的认识也在不断深入。尽管过程中遭遇了诸多挫折，但这些挑战也如同磨刀石一般，砥砺着他们不断前进，为后来的重大突破埋下了伏笔。
在这场漫长的科研攻坚战中，生成式AI技术宛如一把神奇的钥匙，为固态电解质研究开启了全新的大门。麻省理工学院与丰田研究所的科研团队紧密合作，巧妙运用这一前沿技术，在聚合物电解质的设计和发现领域取得了令人瞩目的成就。
在整个研究过程中，标记、训练、生成、验证这四大模块环环相扣，共同构成了一个高效且精准的研究体系 。在标记阶段，研究人员精心挑选了包含6,024种不同非晶聚合物电解质的HTP - MD数据集，这些聚合物的离子传输属性通过分子动力学模拟计算得出，为后续研究奠定了坚实的数据基础。
紧接着进入训练阶段，研究人员将目光聚焦于几种不同的生成式AI模型，包括基于GPT的minGPT，以及一维去噪扩散概率模型（1Ddiffusion）和扩散语言模型（diffusion - LM）。他们如同经验丰富的伯乐，细致地比较这些模型在聚合物生成方面的性能，试图找出最能精准生成理想聚合物电解质的模型。
通过对大量数据的深入学习与分析，模型逐渐掌握了聚合物结构与性能之间的微妙关系。在生成阶段，便如同被赋予了神奇的创造力，源源不断地创造出一大批新颖、多样化且具有潜在应用价值的聚合物。这些聚合物仿佛是从未来穿越而来的神奇材料，每一种都蕴含着改变电池技术格局的巨大潜力。
而验证阶段则如同严格的质量检测关卡，对生成的聚合物进行全方位的检验。研究人员运用各种先进的实验手段和分析方法，确保每一个被寄予厚望的聚合物都能在实际应用中展现出优异的性能 。
经过这一系列严谨且科学的流程，生成式AI技术成功助力研究团队突破了传统研究方法的局限，极大地加速了新型聚合物电解质的发现进程。这不仅为固态电解质领域注入了全新的活力，更为未来电池技术的飞跃发展提供了强大的技术支撑 。
固态聚合物电解质（SPEs）被广泛视为下一代锂离子电池的有力候选材料，与传统液态电解质相比，它宛如一位全能选手，在多个关键领域展现出卓越的优势。
在安全性方面，SPEs堪称“安全卫士”。传统液态电解质中含有易燃的有机溶剂，就像一颗隐藏的“炸弹”，一旦电池内部发生短路，温度急剧上升，极易引发燃烧甚至爆炸的危险情况。而固态聚合物电解质则完全不同，它不易燃烧，也不会出现液体泄漏的问题，大大降低了电池起火和爆炸的风险，为我们的使用安全提供了更可靠的保障 。
从能量密度来看，SPEs仿佛是一位“能量大力士”。由于其可以采用金属锂作为负极材料，这使得电池的理论容量大幅提升，远高于使用石墨负极的传统电池。而且，固态电解质本身的密度和储锂能力也十分出色，这些因素共同作用，使得电池的整体能量密度得到显著提高。这意味着，搭载固态聚合物电解质电池的设备，如电动汽车，能够拥有更长的续航里程，让我们彻底摆脱“里程焦虑”。
在制造性能上，SPEs也是一把“好手”。它具有良好的柔韧性和可加工性，就像一块柔软的面团，可以轻松地被加工成各种形状，以满足不同设备的需求。这种特性使得SPEs在电池制造过程中更加方便，能够提高生产效率，降低生产成本。同时，它还能更好地适应电池的复杂结构设计，为电池技术的创新发展提供了广阔的空间 。
然而，人无完人，金无足赤，固态聚合物电解质也并非十全十美。其离子导电性通常比商业化液态电解质低几个数量级，这一问题就像一道难以跨越的“鸿沟”，严重限制了它在实际中的广泛应用。
在电池充放电过程中，离子需要在电解质中快速移动，以实现电荷的传输。而固态聚合物电解质较低的离子导电性，使得离子传输速度缓慢，就像车辆在拥堵的道路上行驶，无法快速到达目的地。这不仅会导致电池的充放电效率降低，充电时间变长，使用起来极为不便，还会影响电池的功率输出，使得设备在高功率运行时性能受限。
为了攻克这一难题，科研人员们就像一群无畏的勇士，纷纷投身到这场艰难的战斗中。他们开展了广泛而深入的实验和计算研究，从多个角度寻找解决方案。一方面，通过对材料结构的深入研究，试图优化聚合物的分子结构，使其更有利于离子的传输。他们不断尝试合成新的聚合物材料，调整聚合物的链段长度、分支结构以及官能团的种类和位置，希望能够找到一种具有高离子导电性的理想聚合物。另一方面，科研人员还尝试在固态聚合物电解质中添加各种添加剂，如纳米颗粒、增塑剂等，以改善其离子导电性能。这些添加剂就像给电池注入的“活力剂”，能够在一定程度上提高离子的迁移速度，增强电解质的导电性 。
尽管目前已经取得了一些进展，但要彻底解决固态聚合物电解质的离子导电性问题，仍需要科研人员们付出更多的努力，不断探索创新，为这一领域的发展开辟新的道路。
在探索固态电解质的征程中，数据挖掘技术宛如一座明亮的灯塔，为研究人员照亮了前行的道路，成为理解物质结构与性能之间关系的全新解决方案。
早在2021年，上海交通大学的研究团队便在这一领域迈出了重要的一步。他们以非凡的勇气和创新精神，结合机器学习模型和有限的DFT计算，展开了一场规模浩大的材料筛选工程。面对超过29,000个设计的石榴石（Garnet Solid State Electrolyte）结构，他们如同经验丰富的寻宝者，凭借先进的数据挖掘算法，在海量的数据中精准地筛选出12个在室温下具有极低电子电导率的候选物 。
这一过程就像是在茫茫大海中寻找珍贵的宝藏，每一个数据点都如同大海中的一滴水，而研究人员通过巧妙的数据挖掘技术，成功地从这无数的水滴中找到了那几颗璀璨的明珠。这种方法的强大之处在于，它在计算上极大地缩短了筛选周期，如同将原本漫长的马拉松赛程缩短为百米冲刺。经估算，其至少缩短了95年的筛选时间，这是一个令人惊叹的数字，它意味着研究人员能够在极短的时间内获得宝贵的研究成果，大大加速了固态电解质的设计和发现进程 。
这一突破为固态电解质领域开辟了全新的思路和方法。以往，研究人员在探索新材料时，往往需要耗费大量的时间和精力进行反复的实验和试错，就像在黑暗中摸索前行，充满了不确定性。而数据挖掘技术的出现，使得他们能够站在大数据的肩膀上，通过对海量数据的分析和挖掘，快速了解材料结构与性能之间的内在联系，从而有针对性地设计和筛选出具有理想性能的固态电解质材料。这不仅提高了研究效率，还为固态电解质的发展注入了强大的动力，让我们离实现高性能电池的目标又近了一步 。
在麻省理工学院的最新研究中，为了开发出具有重大价值的新型聚合物电解质材料，研究团队如同技艺精湛的工匠，精心打造了一套独特的研究方法——通过预训练和微调的策略，对生成式AI模型进行深度优化，从而显著提升其在聚合物生成方面的性能。
在整个研究体系中，标记（tokenize）阶段是至关重要的基础环节。研究人员宛如严谨的收藏家，精心挑选了一个包含6,024种不同非晶聚合物电解质的HTP - MD数据集。这些聚合物犹如珍贵的藏品，每一种都蕴含着独特的物理和化学性质。而它们的离子传输属性主要通过分子动力学（MD）模拟计算得出，这一过程就像是为每一件藏品贴上了详细的标签，使得研究人员能够清晰地了解它们的内在特性，为后续的研究提供了坚实的数据基础 。
进入训练（Train）阶段，研究人员化身为敏锐的观察者和严谨的评判者，对几种不同的生成式AI模型展开了细致入微的比较。这些模型包括基于GPT的minGPT，以及一维去噪扩散概率模型（1Ddiffusion）和扩散语言模型（diffusion - LM）。他们深入研究这些模型在聚合物生成方面的表现，如同在众多优秀的运动员中挑选出最具潜力的冠军选手。通过大量的实验和数据分析，他们发现不同的模型在生成聚合物时各有优劣，而这些差异为他们优化模型提供了关键的线索 。
在这个过程中，预训练和微调起到了至关重要的作用。预训练就像是为模型搭建了一个坚实的知识框架，让模型在开始学习之前就具备了一定的基础认知。通过在大规模的数据集上进行预训练，模型能够学习到聚合物的一般结构和性质规律，如同一个学生在入学前就已经掌握了丰富的基础知识。而微调则像是针对特定的任务对模型进行个性化的调整，使其能够更好地适应聚合物电解质材料的生成需求。研究人员通过不断调整模型的参数和训练策略，使得模型能够更加精准地生成具有理想属性的聚合物电解质，就像为运动员量身定制训练计划，以提高他们在特定项目中的竞技水平 。
这种预训练策略的应用，使得生成式AI模型在聚合物生成方面的性能得到了显著提升。它能够生成更多新颖、多样化且具有潜在应用价值的聚合物，为新型聚合物电解质材料的开发提供了丰富的素材。这些新生成的聚合物就像是一把把钥匙，有望打开固态电解质领域的新大门，为解决固态聚合物电解质离子导电性低等问题提供新的途径和可能性，推动整个电池技术领域朝着更高性能、更安全的方向发展 。
固态电池领域的研究正如火如荼地全面展开，众多科研团队和企业纷纷发力，取得了一系列令人瞩目的成果。
麻省理工学院的科研人员在探索电池技术的征程中不断拓展边界，将目光投向了锂二氧化碳电池的研究。这种创新型电池宛如一位神奇的“环保卫士”，不仅能供应与现有锂离子电池相当的电力，还具备一项独特的“超能力”——当电池放电时，它能巧妙地将电解液中的二氧化碳转化为固体矿物碳酸盐形式。这一过程就像是一场精妙的化学魔术，不仅实现了能源的有效利用，还为减少二氧化碳排放提供了新的可能性，为应对全球气候变化问题贡献了一份宝贵的科研力量。
而在另一个关键领域，蒋业明教授所领导的团队成功攻克了可充电锂电池内锂枝晶的难题。锂枝晶一直以来都像是隐藏在电池中的“定时炸弹”，其形成原因和防止其穿过电解液的方法长期困扰着科研人员。但蒋业明教授团队凭借着卓越的智慧和不懈的努力，成功解释了锂枝晶的形成机制，并找到了有效的预防方法。这一突破就像是为固态锂电池的发展道路清除了一块巨大的绊脚石，为设计出更轻、更紧凑、更安全的电池奠定了坚实基础，让固态锂电池在商业化应用的道路上迈出了重要一步 。
在企业层面，华为也在固态电池领域展现出强大的技术实力，取得了重大突破。华为公布的最新硫化物固态电池专利——《掺杂硫化物材料及其制备方法、锂离子电池》，犹如一颗璀璨的明星，吸引了全球的目光。这一专利的核心在于通过巧妙地在硫化物材料中掺杂特定元素，成功研发出一种新型固态电解质。这种创新的电解质材料应用于锂离子电池后，仿佛为电池注入了一剂“强心针”，使其具备了高能量密度、高安全性、长循环寿命和高稳定性等诸多优异特性。它不仅有效解决了液态锂硫电池体系中多硫化物穿梭导致的容量衰减问题，还为电动汽车、储能等多个领域带来了全新的发展机遇，有望推动整个行业实现跨越式的发展 。
这些来自不同研究方向的成果，共同勾勒出了固态电池领域蓬勃发展的繁荣景象。它们相互交织、相互促进，为固态电池技术的不断进步提供了源源不断的动力，也让我们对未来电池技术的变革充满了期待。
固态电池领域的这一系列突破，犹如一场璀璨的科技烟火秀，照亮了未来能源发展的道路，其意义深远且重大。它不仅是科研人员智慧与汗水的结晶，更是推动人类社会迈向可持续发展的强大动力。
在未来，固态电池有望在多个领域掀起一场前所未有的变革浪潮。在电子设备领域，我们的手机、平板电脑、笔记本电脑等将因固态电池的应用而焕然一新。手机将拥有更持久的续航能力，让我们在忙碌的一天中无需担忧电量不足，尽情享受高清视频播放、长时间游戏及其他高耗能应用带来的乐趣。平板电脑和笔记本电脑也将摆脱电源线的束缚，变得更加轻薄便携，无论是在旅途中还是户外办公，都能为我们提供稳定而持久的电力支持。
而在电动汽车领域，固态电池的应用将带来一场彻底的革命。电动汽车的续航里程将大幅提升，轻松突破1000公里甚至更远，彻底消除驾驶者的里程焦虑。充电速度也将大幅缩短，或许在短短十几分钟内就能完成充电，让电动汽车的使用体验与传统燃油汽车不相上下，甚至更胜一筹。同时，更高的安全性将为电动汽车的发展保驾护航，减少因电池问题引发的安全事故，增强消费者对电动汽车的信心。这将极大地推动电动汽车的普及，加速全球汽车产业向新能源转型的步伐，为应对全球气候变化做出巨大贡献。
此外，固态电池在航空航天、储能等领域也有着广阔的应用前景。在航空航天领域，固态电池的高能量密度和轻量化特性，将有助于提高飞行器的性能和续航能力，为人类探索宇宙提供更强大的能源支持。在储能领域，固态电池可以作为大规模储能系统的核心部件，有效储存可再生能源，如太阳能、风能等，解决可再生能源发电的间歇性问题，实现能源的稳定供应和高效利用，为构建可持续的能源体系奠定坚实基础 。
固态电池的发展让我们对未来充满了无限的期待。它将为我们的生活带来前所未有的便利和改变，让我们的世界变得更加美好、更加绿色、更加可持续。让我们共同期待这一天的早日到来，见证固态电池引领的能源新时代的辉煌！
来源：仰望云霄