核心观点 - SES AI发布MU-0.5版本，推出新功能Deep Space，旨在替代电池研发的AI agent，将电池材料研发周期缩短至半小时内[1] - Deep Space从"问答助手"进化为"研发助手"，具备推理和反问能力，能理解问题并给出成体系的解决方案[2][3] - Deep Space通过工程导向性和商业落地导向的提问，引导用户构建研发边界，生成可落地的完整研发建议[3] - Deep Space的推出预示电池研发方式的深层变革，体现从回答问题到理解需求、从盲目试错到有逻辑推理、从学术推荐到产业落地的三大进步性[13][14][15][16] - MU-0.5更新支持中文、韩文版本，更多功能将于9月MU-1版本推出，包括"材料-性能预测"能力[18] Deep Space的功能与特点 - Deep Space能反向提出多个关键问题，如使用场景、预算、目标量产时间等，贴近真实研发场景[3] - 通过反复提问引导用户构建与工程落地紧密相关的边界，生成具有可落地性的完整研发建议[3] - 案例演示显示Deep Space能分析现有配方的瓶颈，如传输、Si/Gr-SEI、NMC811-CEI等关键环节的问题，并提供分子信息[10][11][12] 行业影响与趋势 - Deep Space将传统电池研发中80%的试错时间转变为基于数据与逻辑推演的推理式研发，大幅压缩探索周期[15] - 生成的解决方案不仅科学上成立，更具备商业上可行的价值，契合电池企业对研发成果快速转化的核心诉求[16] - 国内锂电企业如宁德时代、天赐、比亚迪等都在探索AI工具，AI agent在电池行业的落地之战已悄然打响[18]