全固态电池赛道：大家都跑到哪儿了？
2025年2月15-16日，第二届中国全固态电池创新发展高峰论坛在北京举行，来自全国各地的相关高校、研究所以及汽车企业分享了全固态电池的研发进展，其中笔者最感兴趣的是各大车企的全固态电池量产时间。结合去年小明来电的固态电池相关文章（上汽，广汽和日产），笔者列出了如下表格供大家参考。
素材来源：各家车企官方网站和全固态电池创新发展高峰论坛
可以看出，国内车企的全固态电池开发进度基本一致，都是在2026-2027年左右实现上车。技术路线方面，目前的正负极材料相对确定：高镍三元材料搭配硅碳负极，固态电解质的选择主要分为聚合物、硫化物和卤化物。
素材来源：前瞻产业研究院
根据2024年前瞻产业研究院关于中国固态电池的调研报告，聚合物固态电解质的空气稳定性较好，更适配目前液态锂离子电池的生产环境；硫化物固态电解质的离子导电率较优秀，可满足高能量密度需求的高端车型；氧化物固态电解质具有较高的电化学窗口，便于实现电池包的高电压平台。三类电解质因其物理和化学性质的差异，将导致多样性的电池设计选择和不同的量产上市时间。
除了各家车企的全固态电池研发进展，另一个重要的议题是“AI for Science”。在电池的开发过程中，高校和企业都积累了庞大的数据，包括实验数据、测试数据、论文、专利以及市场应用数据，这些都可以结合AI用来训练“电池大模型”。
素材来源：欧阳明高演讲资料
这种模式一旦成熟将避免大量的人工重复性试错，缩短新技术新产品的开发时长，让研发工程师可以参与到更具创造性的工作当中。
素材来源：欧阳明高演讲资料
当然，目前的人工智能大模型（如DeepSeek和Chat-GPT）的能力虽然已经令世人经验，但只是解决了人类与计算机的自然语言沟通问题，如果对它们提出专业领域的个性化要求，大模型依然无法给出满意的解决方案。所以，仍需要电池领域的专业人士对其进行垂直方向的大量训练，才有可能实现真正的“AI for Science”。
在常州市电池技术协会负责人孟星华博士看来，AI不应仅停留在科学领域，它标志着电池行业的一次真正范式革命。每一位电池行业从业者都应深刻意识到，AI将深刻改变我们的学习和工作方式。尽管DeepSeek具备强大的推理能力，但它目前缺乏系统化、专业化的电池知识结构和丰富的电池领域数据输入，同时也缺少一个专注于电池行业实际应用的社区。
为了解决这一问题，孟博士提出了建立“能宇宙”平台的构想，旨在打造一个集精华知识、行业数据、以及讨论氛围于一体的电池行业垂直社区。通过能宇宙，碎片化的电池知识将被系统化和结构化，让大家能够在移动端利用小程序（能宇宙小程序）方便地进行浅层学习与交流，同时也能在网页端（nyz.nenghe.com）通过大屏幕深入挖掘和使用专业内容。
“能宇宙”不仅是一个知识学习的聚集地，更是一个AI技能成长的加速器和知识社区的贡献平台。在AI时代，孟博士希望通过能宇宙，大家能够不断提升自己，同时推动整个电池产业的升级和发展。
此次固态电池发展高峰论坛的内容，正在由能宇宙的专业团队借助AI工具进行深度加工，预计在未来一周内，能够以最专业、最精准的形式呈现给大家，助力每一位行业从业者更好地理解和应用最新的电池科技，欢迎大家现在就开始来能宇宙探索知识，DeepSeek也将在2周内登录能宇宙
