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AI驱动的分子发现加速电池创新：一篇系统性综述

本文由Yu-Chen Gao、Xiang Chen*、Yu-Hang Yuan等来自清华大学化学工程系、清华大学碳中和研究院及宜宾智能固态电池创新中心的研究团队合作完成，发表于*Chem. Soc. Rev.*期刊（2025年，DOI: 10.1039/d5cs00053j）。文章聚焦人工智能（AI）在下一代电池系统分子设计中的变革性潜力，系统梳理了从分子表征到AI算法、性质预测及实际应用的完整技术链条，并提出了当前挑战与未来方向。

1. 分子表征的多维策略

分子表征是AI驱动分子发现的前提，需满足“2AI原则”：准确性（Accurate）、适用性（Appropriate）、不变性（Invariant）和可解释性（Interpretable）。文章详细对比了九类分子表征方法：
- 一维序列（如SMILES字符串）计算高效但缺乏空间信息；
- 二维拓扑（如分子指纹ECFP、图表示）编码原子连接性；
- 三维几何（如分子坐标、电子结构描述符Coulomb矩阵）保留立体构型；
- 四维动态（如分子动力学轨迹）引入时间演化维度。
作者强调，混合架构（如结合图神经网络与物理描述符）能平衡化学可解释性与预测精度。

2. AI算法的分类与应用

AI模型分为三类：
- 经典机器学习（如支持向量机SVM、随机森林RF）依赖特征工程，适用于小数据集；
- 深度学习（如卷积神经网络CNN、图神经网络GNN）通过表示学习自动提取特征，擅长处理高维数据；
- 大语言模型（LLMs）在分子生成与知识挖掘中展现潜力。
文章以清华大学团队开发的电解质还原稳定性预测框架为例，说明数据-知识双驱动模型如何加速分子设计。

3. 电化学性质预测的AI实践

AI可高效预测关键电池分子性质，如氧化还原电位（Redox Potential）、粘度（Viscosity）和介电常数（Dielectric Constant）。例如：
- 电解质设计：通过GNN分析分子结构与离子电导率的关系，筛选高稳定性溶剂；
- 电极材料优化：利用SVM预测有机电极材料的HOMO-LUMO能隙，指导电压调控。
案例显示，AI模型能将传统试错周期从数年缩短至数周。

4. 分子设计的四大范式

文章总结了AI驱动的分子设计方法：
- 可解释机器学习（IML）：通过SHAP值解析分子特征对性能的影响机制；
- 高通量虚拟筛选（HTVS）：结合分子数据库与AI模型快速评估百万级候选分子；
- 定向分子生成：使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）创造新型电解质；
- 高通量实验（HTE）：自动化平台验证AI预测，形成闭环优化。
典型案例包括锂硫电池中弱溶剂化电解质的AI发现，使循环寿命从60次提升至4140次。

5. 挑战与未来方向

当前瓶颈包括：
- 数据稀缺性（如固态电解质实验数据不足）；
- 算法泛化能力（跨体系迁移性差）；
- 计算-实验闭环的自动化程度不足。
未来需整合分子数据库、算法、算力与自主实验平台，构建“AI-机器人科学家”协同系统。

意义与价值

本文首次系统阐述了AI在电池分子设计中的全链条应用，为化学、材料科学与计算机科学的交叉研究提供了方法论框架。其科学价值在于：
1. 提出“分子表征-算法-预测-设计”的标准化流程；
2. 展示AI在解决能源材料复杂问题中的实证效果；
3. 指明通过AI加速可持续能源创新的技术路径。

亮点

• 跨学科整合：将化学直觉与数据驱动模型深度融合；
  
• 技术前瞻性：探讨LLMs在分子生成中的潜力；
  
• 应用导向：以锂金属电池、锌电池等实际体系为例，验证AI工具的实用性。
  

本文为电池材料的智能化研发设立了新标杆，也为其他领域的分子发现提供了可迁移的技术蓝图。