作為新一代能源存儲技術的核心載體，固態電池憑借高能量密度、安全性和長循環壽命，被視為低空飛行器、人形機器人等前沿領域突破續航瓶頸的關鍵。

然而，固態電池研發面臨的固固界面阻抗、硫化物電解質穩定性、鋰金屬負極應用等技術難題，令傳統研發模式不得不面臨超高成本和超長試錯周期。如今，AI大模型的介入有望在研發范式、材料工藝、制造流程等三方面開創新的局面，從而加速固態電池產業化進程。

首先，從經驗驅動到智能涌現，AI大模型正在重構研發范式。傳統電池研發依賴“試錯法+實驗驗證”的線性模式，在材料（材料行業分析報告）選型、配方優化等環節需耗費大量時間，且效率低下，成果多依賴于偶然發現。而AI大模型通過“文獻AI讀、報告AI寫、模型AI算、優化AI做”的新范式，可快速解析數十年積累的電池文獻與專利，構建跨學科知識圖譜，識別潛在材料組合規律，實現研發效率的指數級躍升。

其次，從材料創新到工藝突破，AI大模型在工藝參數匹配和調整中展現出顛覆性潛力，不僅能夠自動進行研發，還可以自動調用并優化各種參數。憑借AI高通量計算，復旦大學團隊將材料篩選效率提升百倍，加速硫化物電解質適配方案開發；中國科學院院士歐陽明高團隊將材料體系匹配效率提升了1個至2個數量級，節省研發費用70%至80%。

最后，在生產工藝升級方面，AI大模型不僅加速了實驗室創新，更重塑了制造流程。虛擬實驗方面，基于物理模型和量子計算的數字孿生技術，構建覆蓋“云、邊、端”的電池缺陷檢測體系，可預測材料界面反應機制，減少90%以上的實驗試錯成本，大幅提升良品率，使電池設計與材料研發由實驗試錯和正向仿真，逐步邁向智能化全自動研發的新階段。