报告核心观点 - AI4S作为科学研究的第五范式，为传统科研创造四重价值，在新材料领域前景广阔，多家厂商已取得实际进展，志特新材是受益标的 [2][3][4] AI4S介绍 - AI4S是以人工智能为核心驱动力，通过机器学习等技术深度嵌入科研全流程，构建智能闭环的新范式 [2] - 与传统科研范式相比，AI4S具备四重价值，包括加速科学发现、突破传统方法限制、降低科研成本与门槛、驱动跨学科创新 [2] AI4S在新材料领域的应用 - 新材料研发存在关键共性难题，AI4S可为其设计、筛选等提供助力 [3] - 随着高质量材料数据诞生和深度学习技术发展，多家企业运用AI4S赋能新材料研发，如晶泰科技与协鑫集团、深势科技与东阳光的合作 [3] 受益标的 - 志特新材打造“量子计算+AI赋能新材料研发范式”，与多方合作推动人工智能与量子技术在新材料领域的应用和落地，联合开发高性能防晒隔热材料 [4]

能源与智能融合 - AI正成为下一代电池技术突破的核心引擎，全固态电池研发转向"文献AI读、报告AI写、模型AI算、优化AI做"的新范式[2] - 锂电产业链自2019年起导入AI技术，蜂巢能源投产车规级AI智能动力电池工厂，宁德时代提出"电池极限制造"理念[2] - 宁德时代2024年前三季度销售毛利率达28.19%，远超行业平均18%，AI驱动的"极限制造"形成飞轮效应[2] 企业战略合作 - 宁德时代提出转型为"能源智能化的操作系统"，与百度合作开发无人车产品及数智化建设[3] - 百度以全栈AI能力支持宁德时代，涵盖芯片、平台、应用层[3] - 国内电池与AI领域代表企业合作，推动能源与智能融合革命[4] AI4S电池创新 - AI4S应用于电芯设计和材料研发，需模型、数据、算力支持[5] - 中科院院士鄂维南开发Uni-Mol通用模型，支持分子生成与属性预测[6] - AI与先进表征手段结合，提升全固态电池研发效率[6] 材料研发突破 - 复旦大学团队用AI设计锂载体分子CF3SO2Li，使废旧电池容量恢复至96%[7] - SES AI Corporation开发AI增强型2170圆柱电池，电解液材料提升容量至6Ah[7] - 电池仿真技术预计2025年设计效率提升2-5倍，智能设计提升两个数量级[8] 制造效率提升 - 特斯拉德州超级工厂通过AI形成"数据-优化-产能"良性循环[10] - 宁德时代溧阳基地导入AI技术，产能提升320%，成本降低33%，碳排放减少47.4%[11] - QuantumScape的AI优化设备使固态电池生产效率提高20%[12] 电池安全与调度 - 华为AI BMS系统提前24小时预警电池安全，误报率0.1%/月，查全率90%[13] - Electra的EVE-Ai™技术减少续航估算误差20%，延长电池寿命40%[13] - 海博思创通过20GWh储能数据实现提前两周安全预警[14] 数据资产与能耗挑战 - 比亚迪数据资产净值207.3亿，占2024年净利润68%，与宁德时代分成数据调用费[16] - 宁德时代累计数据资产超6000亿元，搭建全生命周期追溯系统[16] - GPT-4训练耗电数亿度，AI能耗问题受关注[16] 物理AI与电池性能 - 物理AI如特斯拉Optimus要求电池综合性能提升，反向赋能AI产业[17] - 电池技术重新定义AI边界，推动能源与智能关系新时代[17]