AI与电解液研究

引言

    随着年初Deepseek的大热，AI人工智能的元年貌似即将到来，作为一名一线的电池研究人员，当然想积极拥抱这个大爆炸的时代。

初识：小试牛刀

   虽然本人作为一个对AI人工智能的技术完全一无所知的小白，其实也早早的听说AI for Science的概念。当2025年初Deepseek像炸弹似的轰炸我的信息圈，尽管还是在春节期间，我也被鼓动的新潮澎湃，早早的就注册了Deepseek的账号。随着春季学期开学，这股人工智能的热潮也成为我和同事G君经常探讨的话题，彼时G君早早的就开始用Data-driven来进行学术研究。我不断地跟G君探讨，也不断地坚定我使用人工智能帮助科研的想法。于是，不论是撰写文本或者是文献查找、阅读，我都开始用上了AI工具。通过Deepseek，Kimi以及Office AI 工具的使用，我确实发现了AI对于日常的资料检索等等有着不小的助力作用。我也开始了经常性的使用AI工具的习惯，但是随着逐渐的使用，发现目前我所开发的功能仅仅是对我对于浏览器功能的一个略微升级，并没有达到我想要的AI助力工作的初衷。譬如，我希望AI能给我一些创造性的建议，Deepseek R1给出的答案还是不太令人满意，顶多是帮助我们人类对知识进行了简单的归纳总结。当然，能归纳总结这一点已经很厉害了，不过我作为专业的研究人员，当然对其总结的论坛肯定是颇有微词。故而，我慢慢的也用的少了，更多的转向我本人更加常用的浏览搜索。

再识：小家有女初长成

      5月份，美丽国SES Al公司，一家非常知名的电池前言研究企业发布了Molecular universe（分子宇宙）的全球首发公告。我长期关注着家公司的进展，对于他们的动态保持高度的关注。然后，我立马搜集所有关于分子宇宙（MU）的信息，尤其是公司CTO Dr.Xu Kang (电解液泰山北斗）的报告视频。Dr. Xu所构筑的分子宇宙观，非常的打动人心，让电池研究者对于电解液研究范式的焕然一新。我的心理有一句话在说"电解液研究的下一个时代，即将到来"。我开始密集的收集AI用于电解液研究的新范式，国内的很多团队（比如Z教授）也一直在引领。我愈发的感受到，电解液开发的人工智能时代马上就要到来，而且是出现爆炸性的突破。果然，最近学术上，2025年"人工智能+电池 "已经成为各大学术会议上的热门话题和专门的议题。 可惜的是，作为一个对计算化学一无所知的人，只能是干着急。即便希望能够从头开始学，本人也确实是笨的厉害。

  尽管我无法实现"AI+电池"的研究，我还是积极的拥抱AI，我自认为我的科研嗅觉（包括电池产业化嗅觉）以及我的产业化经验（自博士以来，一直走产业化相关研究）认定AI一定能助力电池的研究。  苦心人，天不负，笨鸟要先飞，所以我一直都在找寻能够帮助电池进行研究的智能工具。

小小心得

      经过我最近半年时间的搜寻和摸索，针对电解液或电解质开发，目前我找到了两个比较好用的AI智能工具，其中包括了搜索功能和助力电解液开发的部分。纯中文环境，可以使用深势科技的AI智能体，在文献收集、分析、总结方面，可以直接搜索到最近3-5年的相关文献，且给出相应链接（DS经常自己捏造论文sigh)。同时，其中包含了电解液数据库，可以小范围的帮助开发新型的电解液。

      英文环境下，我觉得MU也是非常棒的AI智能体，甚至可以直接问他给推荐一款特殊的电解液配方（譬如，锂金属电解液，高温电解液），更加不错的是可以规定电极材料，你可以指定高镍三元正极，等等。他家最棒的功能，是find friends，你可以找到某种溶剂的同类型分子，为电解液开发提供非常科学的方案。当然，需要负责任的评价，目前所谓的研发方案还是不能拿来主义，目前智能体的使用还是与使用者的科学素质强相关。并且，智能体给出的答案，及其可能是胡说八道。因此，这些智能体也非常的开放，欢迎所有的科学家们踊跃参与，从而不断的完善产品质量，提高其科学准确度。可以遇见，智能时代会极大的加速这一过程，高精度的智能辅助系统应该不会太远。

结语

AI助力电解质开发的新模式才刚刚开始，未来的智能辅助电解质开发将是一片星辰大海，我虽然对于人工智能知之甚少，但是我也努力的在学习。希望，我能与之共同成长和进步！