针对新能源研发中材料、电化学、系统工程等多学科耦合、多尺度关联带来的传统“试错”模式低效难题。
屹艮科技构建了以物理模型与人工智能( AI )深度融合的 BDA(电池设计自动化)解决方案,该方案通过“仿真—实验— AI”协同,实现材料选型、工艺设计、器件仿真与服役预测的加速落地,已服务于宁德时代、比亚迪等头部企业。
物理仿真
覆盖研发全流程
覆盖材料选型、工艺设计、器件仿真与服役预测全流程,实现从设计到验证的端到端加速,显著提升电池研发效率。
技术融合
物理机理与 AI 深度协同
以量化计算、有限元等仿真构建底层物理逻辑,保障模型可解释性与外推可靠性;融合机器学习算法,实现复杂工艺条件与非线性老化行为的高精度建模。
数据底座
多模态数据资产沉淀
构建统一研发数据中台,支持工艺、仿真、文献等多模态数据治理,实现本地化数据资产沉淀,为模型训练与智能决策提供高质量基础。
协同范式
仿真—实验— AI 闭环驱动
以 AI 智能基座(机器学习、深度学习、大模型等)为核心,打通仿真与实验数据,形成协同闭环,加速研发迭代效率。