电池行业研发投入与创新趋势 - 2025年全球电池与主材整体研发投入预计达899亿元，其中电池研发投入670亿元，2030年整体研发投入将增至2154亿元，电池部分达1600亿元[1] - 头部企业普遍面临营收增速(6.18%)低于研发投入增速(10.92%)的现象，如宁德时代2025Q1研发投入48.14亿元同比增长10.92%，但营收847.05亿元仅增6.18%[2] - 固态电池领域专利数量增长显著，但商业化落地仍需等待2027-2030年，创新速度滞后于市场需求[2] AI技术驱动的电池研发效率提升 - 宁德时代构建综合性AI平台整合算力中心、算法中心等模块，形成数据闭环加速研发[3] - LG新能源通过AI研发平台实现新产品量产周期缩短30%[3] - SES AI推出电池专用AI4S解决方案，涵盖10^11个小分子图谱，由大语言模型驱动新材料发现[3] SES分子宇宙技术架构 - 采用分子指纹工具以512个数字表征分子，通过UMAP算法降维处理10^11个分子数据，形成2D交互式地图[5][6] - 当前版本(MU-0)已收录1.08亿个分子，标注23个分子簇，含实验实测值与DFT/MD计算预测值[6] - 基于Nvidia GPU算力与大型推理模型，每月更新数据库减少AI幻觉，提问越具体答案越可靠[8][9] 分子宇宙的闭环研发系统 - 四步工作流：提问(自然语言交互)→搜索(10^11分子库)→筛选(多维度条件)→验证(DFT/MD模拟)[10][20] - 案例演示：优化NCM811正极/高硅负极电解液配方时，系统推荐结构相似分子(环状碳酸酯衍生物)与特性相似分子(离子液体)[11][13][16] - 新配方经模拟验证后低温快充性能提升30%，形成"预测-验证"数据飞轮[18][19] 技术差异化与未来规划 - 突破传统研发依赖专家经验的局限，通过512维分子指纹量化相似性发现跨类别关联[21][24] - 未来版本(MU1)将扩展至无机/带电分子，增加熔点/毒性等性质参数，优化推理模型能力[26][27] - 计划推出企业级(本地部署)和联合开发级(分子合成/电池测试)服务层级[28]