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人工智慧(AI)的導入正在對鋰離子電池(LIBs)產業產生相當重要的影響，其應用能有效應對傳統鋰電池材料研發高度耗時、高成本的「試錯法」，以滿足市場對高性能與低成本的迫切需求這一挑戰。AI透過大數據蒐集、匯整與分析，成為突破瓶頸的關鍵工具。在材料設計與探索方面，AI的效率提升尤為顯著：利用機器學習(ML)顯著縮短了高鎳三元材料的製程改善週期，使參數探索從數月收斂至數週；圖神經網路(GNN)等模型加速了固態電解質的篩選，更能在數週內識別出數十萬種具備穩定性的新型化合物組合。同時，在製造製程方面，AI視覺系統與流體模型確保了極片塗佈和烘乾的極高一致性。這種全方位的技術導入，使國際指標廠商得以大幅縮短從研發到產品推出的時程，充分顯示著鋰電池產業正邁向數據與算法驅動的應用模式。

【內容大綱】

• 一、前言
• 二、AI在鋰電池材料設計中的應用
  • (一)從高鎳三元到無鈷材料替代
  • (二)矽負極與碳複合材料的AI解決方案
  • (三)固態電解質與電解液配方篩選與界面工程的AI應用
• 三、鋰電池製程上的AI應用：製程一致性與良率提升
  • (一)極片製造中的AI角色：塗佈穩定性與新製程轉型
  • (二)關鍵製程的AI深度應用
• 四、國際指標廠商與材料供應鏈的AI應用案例分析
  • (一)寧德時代(CATL)的AI for Science戰略
  • (二)Samsung SDI與LG Energy Solution的技術趨勢
  • (三)BASF的AI驅動正極活性材料研發
  • (四)Google DeepMind的AI基礎科學顛覆
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖1、貝葉斯優化工作流程
• 圖2、ML建立結構模型篩選合適材料結構
• 圖3、結合VAE與RNN建構不同循環條件下SiOx負極的綜合生成模型
• 圖4、固態電池材料AI預測流程圖
• 圖5、漿體表面的溫度和濃度分布模擬
• 圖6、Google DeepMind開發的GNoME模型基礎運作邏輯