新能源电池研发解决方案

AI 赋能仿真驱动,加速新能源电池可持续创新

电池研发面对的难题
工艺流程长

从材料配方、器件、工艺到电芯,电池制造涉及数十道工序。工艺链越长,变量耦合越复杂,试错成本越高。串联全流程数据链路,建立工艺参数与产品性能之间的量化映射,覆盖从研发到量产的智能工艺优化,已成为提升电池制造效率与良率的核心命题。

跨尺度耦合难
参数空间大
实验表征难
数据利用率低
屹艮新能源电池研发解决方案
屹艮新能源电池研发解决方案
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。
BDA电池设计自动化全景图
BDA电池设计自动化全景图
使用场景
材料厂
关键材料配方及工艺优化

与某头部材料企业合作,优化铁锂正极配方与制浆工艺,大幅改进铁锂的振实密度和倍率性能,联合研发分散剂材料并已商业化应用。

电池厂
AI 模型和数智化研发平台
主机厂
定制电芯及前沿技术研发
01
材料选型优化
  • 正负极材料筛选
  • 电解液配方优化
  • 隔膜材料设计
  • 粘结剂选型
  • 材料性能预测
02
电芯设计制造
  • 电芯结构设计
  • 工艺参数优化
  • 制浆涂布仿真
  • 性能评估测试
  • 良率提升方案
03
电池性能管理
  • 电芯设计验证
  • 快充策略标定
  • 热管理边界标定
  • 寿命衰减诊断
  • 安全边界评估
服务流程
我们基于专业的领域知识和可靠的开发与功能迁移能力,助您轻松开启数字化旅程
01
需求对接
沟通接入场景
明确具体需求
02
预案评审
任务分解排期
预案评审报价
03
开发实施
建模数据验证
定期对齐汇报
04
交付验收
定制交付报告
解读答疑服务
05
售后培训
项目归档备份
优质培训指导
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