【研究背景】锂离子电池凭借高能量密度、长循环寿命和成熟产业体系，已广泛应用于便携电子、电动交通及储能领域。作为电池中的关键功能介质，电解液决定着离子传输、界面稳定性及安全性能，是突破下一代高比能电池技术瓶颈的核心。然而，由于电解液组分、溶剂化结构与界面反应之间具有复杂非线性耦合关系，传统试错方法难以实现高效优化以及建立微观结构与宏观性能之间的跨尺度关联。人工智能技术的兴起为电池分子发现提供了革命性工具，通过数据驱动的方式加速分子设计、性能预测与实验验证，为高安全、高性能和宽温域锂离子电池电解液的精准设计提供新思路。
【文章简介】近期，来自华中科技大学黄云辉、裴非、于逸飞教授团队联合上海大学乔芸教授，在国际知名期刊Energy & Environmental Science上发表题为“Artificial intelligence-driven electrolyte chemistry for lithium-ion batteries: mechanisms, progress and strategic perspectives”的综述论文。综述回顾了人工智能方法的发展历程，重点探讨了多源数据采集、特征工程策略，以及从监督学习和无监督学习到新兴生成式与基础模型的演进过程，并对其各自的优势、局限性和适用性进行了深入评估。此外，文章还重点介绍了多项基于AI的关键应用，包括以性能为导向的配方设计、界面反应的机制分析、溶剂化-结构预测，以及新型溶剂、锂盐和固态电解质的闭环优化，从而加速了电解质从端到端的发现进程。基于对近期进展的全面评估，提出了一系列可操作的策略，以推动对电池工作机制的理解，并指导高性能锂离子电池的实际应用。
【结论与展望】
当前，AI的融入已使电解液研发从经验试错跃升至数据驱动的分子设计新范式，但要全面释放其工程化潜力，项目层面临机理解释性、多目标权衡、数据基础及寿命预测四大关键瓶颈，亟需以系统性策略集中突破。
（1）在模型层面，必须构建融合DFT/MD计算与可解释机器学习的混合架构，打破“黑箱”局限，提取官能团、配位模式等化学规则，形成覆盖石墨、硅基及富锂正极的通用预测框架，从而指导理性分子设计；
（2）在设计流程，应摒弃单性质优化，转而发展贝叶斯优化、帕累托进化算法驱动的多目标闭环平台，将闪点、热失控、产气等安全预测以及成本、可制造性评估直接嵌入优化循环，结合主动学习与多保真度实验，快速收敛于快充、宽温、高压等极端工况下的最优配方，确保从实验室到商业化的全链路可行性；
（3）建设社区共享的标准化数据库（统一测试协议、完整元数据）及机器人-自动电化学-原位表征-ML耦合的自主实验设施，以解决数据稀缺与质量不均这一核心障碍，形成端到端的AI流水线，大幅压缩合成-测试-验证周期；
（4）开发集成自由基链反应、界面催化、串扰等机理路径的动态降解预测模型，并借助迁移学习、物理信息参数估计及运行数据持续更新，对接数字孪生技术，实现电芯及模组级寿命预测与状态管理。
综上，AI与电解液化学的深度融合将推动电池研发由“经验筛选”向“机理认知—智能预测—自主优化”的新范式转变。未来需加强计算化学、电化学、人工智能及电池工程的交叉融合，构建开放共享的数据基础和智能化研发体系，从而加速面向高安全、长寿命、宽温域及高能量密度需求的新一代电解液开发及其他电化学能源体系提供智能设计方法。
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