物理AI重塑电池研发：储慧智能发布VoltClaw智能体平台
6月25-26日，2026天目湖新型电化学储能技术研讨会在江苏溧阳隆重举行。
作为国内储能领域规格最高的行业盛会之一，本次大会由工业和信息化部产业发展促进中心、天目湖先进储能技术研究院联合主办，长三角物理研究中心指导，中国工程院陈立泉院士担任名誉主席，中科院物理所李泓研究员担任会议主席，汇聚了国内外储能领域的顶尖科研力量与产业代表。
储慧智能科技有限公司创始人、总经理曾伟国先生受邀发表主题演讲，分享了基于"大模型推理的极片和电芯设计智能体技术"的产品实践与产业落地思考，引发与会者高度关注。
提到宁德时代、蜂巢能源、欣旺达，人们乐于讨论它们的出货量、市占率，追踪其电芯能量密度的毫瓦时之争。但曾伟国在演讲开场抛出了一个至关重要的问题：这些电池巨头，如何在配方空间以亿为单位计算的电解液研发中找到最优解？
这不是头部公司独有的烦恼。2025年以来，国内储能中标规模同比增长150%，全球储能电芯出货量同比翻倍。产业规模在跃进，但研发模式却几乎没变——工程师依然在浩瀚的参数空间里大海捞针。这种研发模式在国外同行中有个不甚体面的称谓："新时代的炼金术"。
"固态电池的复杂性已经超出传统试错法的能力边界，AI驱动的研发范式是实现固态电池产业化的关键。"会议主席、中科院物理所李泓研究员也曾表达过类似观点。这不是对未来的预测，而是对现实的诊断。
新能源行业的增长速度有目共睹，但繁荣之下，效率之困如影随形。
曾伟国在演讲中以数字还原了这一困境：在传统研发模式下，电池研发过程中高价值时间占比不足30%，大量人力与资金消耗在低效重复的实验探索中。生产环节良率长期徘徊在95%左右，一致性指标Cpk低于1.33；储能运营的收益利用率仅为60%至70%。以电解液配方为例，添加剂种类多达数十种，排列组合产生的可能性以亿为单位计算。
以高比能电芯开发为例，一个完整的项目往往需要经历数十轮方案迭代、上百组实验验证，周期长达数月甚至数年。每一次方案调整，都意味着从材料配方到极片设计再到电芯组装的全流程重来。
更关键的是，随着电池技术向更高能量密度、更复杂体系演进，研发难度还在指数级上升。硅碳负极、固态电池、钠离子电池……每一个新方向都意味着更庞大的参数空间、更复杂的协同关系。
这些数字的背后，是无数工程师蹉跎在实验台前的时间，也是整条产业链系统性的资源浪费。
"传统的经验驱动、试错摸索的研发模式，已经接近它的效率天花板。"曾伟国在演讲中直言，靠传统方法，注定跑不赢时间。
问题积累已久，转变的契机，正在到来。
2025年被业界定义为AI智能体的技术元年，2026年则是应用元年。Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用将集成任务特定的AI代理，而2025年这一比例尚不足5%。技术变革的节奏正在加快——从全球首个通用型自主智能体Manus发布，到Google推出Agent2Agent（A2A）协议，再到"感知—思考—行动—迭代"完整闭环的形成，AI从"会聊天"跨越到"能干活"，只用了不到一年。
AI时代，当众多行业从诞生第一天就开始拥抱智能化，谁来做新能源电池产业的AI底座？这是一个关乎万亿产业效率的问题。
宁德时代、蜂巢能源、瑞浦兰钧、欣旺达幕后的"研发伙伴"——储慧智能，正在尝试回答这个问题。
演讲现场，曾伟国正式发布了储慧智能的核心产品——VoltClaw超级AI智能体平台，并系统阐释了支撑这一平台的底层战略逻辑：以物理AI为核心驱动力，深度赋能材料智能设计与电芯智能仿真。
"这不是工具，是一套新的研发范式。"曾伟国说。
所谓"物理AI"，区别于传统纯数据驱动的黑箱模型——它将电化学机理、固体物理规律与材料热力学约束深度嵌入AI的推理框架，使每一个材料配方预测、每一次电芯结构仿真，都在物理定律允许的解空间内精准展开。
在材料设计端，物理AI以分子级电化学计算为底座，能够在不进行大规模实验的前提下，预测新型正极、负极材料的离子扩散特性、界面稳定性与循环寿命。以硅碳负极为例，物理AI在推理过程中天然将硅的体积膨胀系数（约300%）作为约束条件，而非仅依赖历史实验数据进行盲目拟合——这相当于在真正进入实验室之前，先让材料在"数字世界"里经历一遍完整的物理考验，让研发方向在落地之前就有了一份基于物理规律的智能导航图；
在电芯设计端，物理AI驱动多物理场耦合仿真：电场、热场、力场、化学场同步推演，将Newman电化学模型、热传导方程、SEI生长模型与机械应力模型嵌入神经网络的推理过程，使AI的预测结果天然满足能量守恒、电荷守恒等物理约束。N/P比设计、极片结构优化、电解液匹配，均在物理机理的框架内完成——输出的方案不只是"数据上好看"，而是真正可以落地产线的工程级方案。
不同于传统软件工具的单点辅助，VoltClaw具备自主理解需求、拆解复杂任务、调用专业工具、持续迭代优化的能力，形成完整的"感知—思考—行动—迭代"闭环。
VoltClaw的落地逻辑是具体的。以"硅碳+LFP"高比能电芯体系开发为例：
方案探索阶段：平台可根据研发目标（如比能量≥200Wh/kg、循环寿命≥1500次、首效≥90%），结合数据库与知识库中的海量信息，自动生成上百组候选配方与工艺方案，覆盖硅碳负极配方、LFP正极匹配、电解液添加剂、N/P比设计等核心维度；
仿真预测阶段：VoltClaw调用多维度仿真模型，对候选方案进行系统性的虚拟筛选与性能预测，从100多组方案中快速锁定Top10高潜力方向，大幅减少实体实验的数量；
数据解析阶段：试验数据产出后，可一站式完成循环寿命、存储老化、DQDV、OCV、倍率内阻、包覆与注液工艺等多维度数据自动解析，输出标准化分析图表，最终收敛得到最优方案。
整个过程将研发资源从"广撒网式试错"转向"精准定向验证"，显著提升研发效率与命中率。
VoltClaw智能化研发流程的高效运行，离不开扎实的技术能力支撑。它并非单一的AI软件工具，而是由一套覆盖电池研发全流程的智能体矩阵组成，三层能力体系层层递进、协同支撑：
①数据与知识底座
VoltClaw构建了完整的电池数据底座，覆盖硅碳负极材料、LFP正极材料、电解液与添加剂、电芯设计、测试验证、应用与失效等核心领域，每个数据库都包含从物性参数到电化学性能的多维度、结构化数据。
在此基础上，VoltClaw还建设了四大电池行业知识库：文献知识库（论文、专利、标准、报告）、配方知识库（硅碳、LFP、电解液、导电剂）、工艺知识库（制备、极片、组装）、竞品与市场知识库。这些结构化与非结构化的行业知识，为智能体的决策提供了深厚的认知支撑。
②多维度模型体系
VoltClaw构建了完整的多维度模型体系——从微观材料模型到极片模型、电芯模型，再到系统模型，覆盖新能源电池的全生命周期，能够在不同尺度上对电池性能进行精准的仿真预测。
以极片模型为例，智能体可随机生成活性颗粒的堆积模型，考虑碰撞检测、边界判定、终止条件等因素，输入目标电极结构参数（材料配比、粒径分布、电极载量、电极厚度等），生成的目标电极结构可直接计算电极理化参数，用于后续模拟输入。
③多智能体协同调度
围绕电池研发的核心角色，VoltClaw部署了多个垂直智能体：材料研发工程师智能体、电芯设计工程师智能体、仿真工程师智能体、工艺工程师智能体、测试工程师智能体……每一个智能体都深耕一个专业领域，又能通过协同机制彼此配合。在复杂的电芯开发项目中，它们就像一支配合默契的专家团队，各司其职、协同作战。
"我们把最难的、最底层的部分做掉了。行业积累、数据沉淀、科学机理——这些东西，AI加速不了，但反过来，有了这些，AI才能真正发挥作用。"曾伟国说。
任何技术平台的成色，最终都要经受产业实践的检验。
目前，宁德时代、蜂巢能源、瑞浦兰钧、欣旺达等新能源电池行业头部企业已与储慧智能建立合作关系。这一客户阵容本身，就构成对VoltClaw平台价值的有力背书。
储慧智能的技术底蕴同样深厚。首席科学导师李泓研究员，作为中科院物理所博士生导师、工信部与科技部储能专家、天目湖先进储能技术研究院创始人，被誉为"中国固态电池技术引导者"。创始团队汇聚了具备20年以上半导体与电池产业经验的资深专家，以及来自华中科技大学等知名院校的AI与解决方案专业人才。
市场空间同样广阔。2030年，全球电池需求预计达5.1TWh，中国储能装机达450GW。AI驱动的电池技术市场，预计将从2025年的35.8亿美元增长至2030年的83.8亿美元，年复合增长率达18.4%。
政策端，国家发改委、国家能源局已印发《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》，明确提出到2027年推动五个以上专业大模型在能源多行业深度应用，到2030年力争能源领域人工智能技术达到国际领先水平。政策引导与产业需求的双重驱动，为这条赛道打开了明确的发展通道。
VoltClaw的商业路径同样明晰：通过软件订阅服务覆盖基础需求，通过IP合作模式实现高价值变现——以设计方案、工艺包等知识产权成果参与行业价值分配。
工具智能化，夯实技术底座
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平台生态化，构建行业协同
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标准定义者，引领产业方向
"用户会选两三个最好的行业智能体平台，"曾伟国说，"其他的不只是市场份额变少——而是根本没有存在的必要。"
从天目湖畔的演讲台到整个新能源电池产业，曾伟国在研讨会上留下的那句话，正在成为一个行业共识："从经验驱动到数据驱动，从试错摸索到智能设计，电池研发的下一个十年，将由AI智能体重新定义。"
当AI智能体重塑千行百业的序幕已经拉开，AI4S与AI4E的深度融合，正在为新能源电池产业的下一个十年开启全新篇章。
储慧智能，与行业同行。
关于储慧智能
苏州储慧智能科技有限公司成立于2020年4月，由核心创始团队与天目湖先进储能技术研究院联合发起。公司以物理AI为核心技术底座，将电化学机理、固体物理规律与材料热力学约束深度融入AI推理框架，为新能源产业链上下游企业提供“物理AI智能体+工业软件”的深度融合解决方案，贯穿从材料研发、电芯设计、工艺优化到数据分析的全流程，并特别针对固态电池等下一代前沿技术提供强大的机理仿真与AI支持，引领行业从经验试错全面迈向“AI +机理”正向设计新时代。
依托自主研发的电池智能研发平台（BDA，Battery Design Automation）以及前沿的能源行业AI智能体平台（VoltClaw）等核心产品矩阵，储慧智能不仅为能源企业夯实了数字化底层，更打造了驱动创新的智能研发新引擎。平台深度贯穿从材料研发、电芯设计、工艺优化到数据分析的全流程，并特别针对固态电池等下一代前沿技术提供强大的机理仿真与AI支持，加速创新成果的产业化进程。
凭借透彻的行业洞察及领先的全栈数智化解决方案，储慧智能的客户已广泛覆盖宁德时代、蜂巢能源、欣旺达、兰钧新能源、万向一二三、德赛电池、国网综能等多家头部电芯及储能企业，持续以AI技术加速全球新能源产业的创新与迭代。