行业背景与需求 - 全面电动化浪潮催生出对电池性能的多样化需求，例如AI眼镜续航仅4小时，人形机器人需长时间作业，电动工程机械要求循环寿命高达6000次[2] - 电池性能已成为消费电子、机器人、重型机械等多个新兴行业竞争的关键焦点[3] - 传统电池材料研发路径长、投入大，严重依赖经验与试错[3] 公司解决方案核心 - SES AI计划于2025年10月20日通过线上直播正式发布电池专用AI4S解决方案“分子宇宙”Molecular Universe 1.0（MU-1.0）[3] - MU-1.0被视为该公司迄今最完整的解决方案，其关键更新是Predict（预测）模块[4] - Predict模块通过融合AI及海量精细实验数据，建立从分子材料到电池性能的可预测路径，这是目前尚无已知方法能实现的突破[4] - 该模块可实现跨层级预测，用户可在选定电池化学体系后自由替换未知分子并直接观察其对循环寿命的影响[5] - 即使面对化学体系完全未知的电池，仅需输入其早期循环寿命数据，MU-1.0便能预测其寿命终点，为评估第三方电池或全新体系提供工具[5] 技术影响与优势 - MU-1.0有望将原本需数年完成的“设计-测试-验证”周期缩短至数十分钟的计算模拟，极大提升研发效率[6] - 该解决方案标志着电池材料研发从“实验试错”向“计算驱动”范式转变的关键一步，将为整个行业的创新节奏带来质的飞跃[8] 平台功能模块 - MU-1.0作为一个完整的研发平台，整合了五大功能模块：Ask（智能问答系统）、Map（覆盖海量电解质的电池分子数据库）、Search（具备“智能寻友”功能的分子检索工具）、Formulate（精准预测电解液配方物化性质的计算工具）、Predict（基于早期分子数据预测电池全生命周期性能的计算工具）[11][12][13] 应用领域 - “分子宇宙”应用覆盖多个关键领域：在储能领域致力于提升磷酸铁锂电池的低温循环寿命；在无人机与机器人领域专注于改善高硅负极锂离子电池的安全性与能量密度；在电动汽车领域着力于延长低硅及中硅负极锂离子电池的循环寿命；在消费电子领域专注于优化钴酸锂电池的高电压稳定性[11]