全棧AI驅動鋰電池製造革新 深圳團隊斬獲國際頂會雙料大獎

  中國報告大廳網訊，在全球新能源產業加速發展的背景下，鋰電池製造技術的革新成為行業關注焦點。傳統工藝中，化成與分容環節耗時長、能耗高，制約著生產效率提升。近日，深圳科研團隊憑藉創新性全棧AI解決方案，在這一領域實現了突破性進展，並在國際頂級學術會議上獲得權威認可。

  一、全棧AI技術突破傳統瓶頸

  中國報告大廳發布的《2025-2030年中國鋰電池市場專題研究及市場前景預測評估報告》指出，由深圳計算科學研究院研發的「夢溪」新能源電池AI分容系統（DreamCreek），於第41屆國際資料庫頂級會議ICDE 2025上斬獲最佳系統演示獎。該系統是全球首個攻克磷酸鐵鋰與三元鋰電池容量預測難題的技術方案，其核心優勢在於全棧AI技術的融合應用。相較於傳統機器學習和大語言模型，「夢溪」通過圖計算、邏輯推理與機器學習的深度結合，在精度、穩定性和可解釋性上實現顯著提升，並有效降低「幻覺風險」。尤其在小樣本場景中表現突出，解決了工業落地中的關鍵瓶頸問題，為製造業智能化轉型提供了高可控、高效能、可信的技術路徑。

  二、鋰電池分容效率提升與節能實踐

  作為鋰電池製造的「最後一道質量閘門」，化成與分容環節占產線總能耗的45%。「夢溪」系統通過實時解析MES數據和工藝特徵，精準識別影響電池容量的核心因子，實現故障篩選、容量預測及異常溯源。這一技術將傳統需20餘小時的分容流程壓縮至4小時內完成，產能提升達80%，同時每GWh（吉瓦時）生產能耗降低超百萬元。目前該系統已在動力電池和儲能領域成功部署，顯著優化了鋰電池製造的能源效率與成本結構。

  三、跨行業應用拓展：從製造到生命健康

  深圳團隊研發的全棧AI技術不僅在製造業取得突破，在生命健康領域亦展現強大潛力。「去病」生物創新藥AI系統作為同一技術平台（釣魚城數據分析系統）的延伸成果，曾於2024年國際資料庫會議VLDB斬獲同類獎項。該系統通過融合多源生物數據構建分子機製圖譜，精準解析疾病靶點與蛋白互作關係，將新藥研發周期縮短30%，為藥物發現開闢了「數據智能+邏輯推理」結合的新範式。

  四、技術體系的全球影響力與實踐價值

  全棧AI技術連續兩年在國際頂會獲獎，標誌著深圳團隊構建的技術路徑已具備顯著原創性與工程化優勢。其核心平台釣魚城系統通過「數據驅動 + 場景深耕」的模式，在智能製造、金融風控、網絡安全等十餘個行業實現落地，形成從基礎研究到商業應用的完整閉環。這一成果不僅解決了傳統方法難以克服的工業痛點，更以可複製的技術模式推動了多個領域的智能化升級。

  總結

  深圳團隊通過全棧AI技術體系，在鋰電池製造與生物醫藥領域實現了關鍵技術突破，並在國際學術舞台獲得權威認可。其研發的「夢溪」和「去病」系統不僅驗證了AI工程化應用的可行性，更以顯著的數據效益證明了技術落地的價值。未來，隨著該技術平台的進一步擴展，全棧AI有望成為推動多行業高質量發展的核心驅動力，為全球產業智能化轉型提供中國方案。

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