文章核心观点 - 电池产业未来的增长将由新场景需求与AI赋能产业升级双引擎驱动 决胜未来的关键在于对场景的理解与融合速度[2] 新场景共识 - AI穿戴设备：被视为明确靶心 对电池的重量、续航与安全性有极致要求 正倒逼电池技术从液态高规向固液混合态、最终向全固态演进 豪鹏科技已战略转向成为“全球领先的AI端侧能源方案商”[3] - 数据中心备电：被视为此前被长期忽视的“蓝海” 随着备电时间从国标15分钟向5-8分钟缩短 传统锂电经济性不足 铅酸面临性能与环保压力 钠离子电池因其倍率性能、安全性和潜在成本优势被视作该场景的“最佳解决方案之一” 鹏辉能源已在该领域进行钠电布局[3][4] - 人形机器人：其动力要求极高 不能视为小动力 未来数量级可能达数十亿计 为电池在功率密度、异形设计及与驱动系统的一体化方面带来全新课题[4] 技术路径共识 - 液态电池仍未终局：通过高电压钴酸锂（4.55V及以上）、超高镍正极（NCM92/93）等材料创新 液态电池的能量密度仍有大幅提升空间 是满足近期AI硬件需求的主力 硅基负极是突破瓶颈的关键 富锂锰基则被明确为面向固态未来的战略储备[5] - 固态电池“从小到大”渗透：全固态电池可能从穿戴、小动力等小型应用率先突破 豪鹏科技已布局“液态-固液态-全固态”技术矩阵以应对渐进式渗透 富锂锰基材料在液态电池中的缺陷在固态电池中恰恰可以解决[5][6][7] - 钠电池找准生态位：产业进入更加理性的“场景驱动”阶段 聚焦其在数据中心备电、寒冷地区及对成本敏感的两轮车等特定场景的竞争优势[7] AI赋能研发与制造 - 研发范式颠覆：AI使得探索真正的“分子宇宙”（10^12种可能）成为可能 AI设计的电解液分子性能已超越人脑设计 固态电解质的探索空间可从几千种暴增至百万量级[9][10] - 制造与质控智能化： - 设备智能化：下游AI工厂需求倒逼设备升级 AI算法已嵌入模切、叠片、模组pack整线 核心目标是提升整体效率（OEE）与良率 并通过数据驱动预测性维护与排产[11] - 工艺深度优化：利用AI建立“多参数协同”模型 对焊接等基础工艺进行实时监测、窗口判断与自适应控制 以追求极致稳定[11] - 检测与知识革命：AI让视觉检测和内部知识管理变得“简单” 工程师可通过自然语言快速调用全球经验 但生成训练数据时产生的伪影问题是横亘在可靠AI质检前的深层技术挑战[11] 产业演进地图 - 纵轴是AI带来的全链条效率革命 横轴是不断裂变的新应用场景 AI被视作这个时代最强的想象力放大器[12][13]