院士欧阳明高称：DeepSeek 在电池文本挖掘领域表现出色，待提升的是科学分析能力

DeepSeek：探索电池文本挖掘新境界

　　 2月15日报道，2025“中国全固态电池产学研协同创新平台”年度会议暨第二届中国全固态电池创新发展高峰论坛将于2月15日至16日在北京召开。

　　 中国科学院院士、平台理事长欧阳明高在演讲中提到，大模型正在重塑研发模式，AI技术正深刻地影响着电池的研发方式。尽管如此，要实现全固态电池的产业化，还需要克服许多基础理论和技术工艺上的障碍。 这种观点表明了AI技术在推动电池技术研发方面的重要作用，同时也指出了当前技术面临的挑战。这不仅是对科技进步的一种肯定，也提醒我们在追求技术创新的同时，需要关注基础研究和工艺改进，以确保技术能够真正落地应用。

　　 好难好难的事情怎么办？靠 AI，再牛的科学家，一个人在实验室也搞不出来，不太可能比过 AI。

　　 他认为，全固态电池的研发面临着固固界面、锂金属负极应用、硫化物电解质稳定性和生产工艺这四大核心挑战。传统的研发方法已经难以满足需求，因此提出了一种新的研究范式：“文献AI读取、报告AI撰写、模型AI计算和优化AI实施”。

　　 谈及DeepSeek，欧阳明高指出，它在电池知识问答和电池文本挖掘任务上的表现非常出色，而在电池设计任务上则展现出了一定的总结能力，不过在科学分析方面还有所欠缺，未来仍需依赖垂直领域的专业大模型来弥补这一不足。

　　 查询发现，去年，复旦大学汪莹团队通过AI高通量计算，将材料筛选效率提升了百倍，加快了硫化物电解质适用方案的开发进程。

　　 欧阳明高去年还指出，如果全固态电池能够达到1%的市场份额，也将具有革命性的意义。然而，中国在关键专利申请数量（丰田拥有1300多项专利，而中国不到百项）和基础科学研究（美国在电化学机理研究方面处于领先地位）方面仍然存在差距。