3 月 3 日下午，北京中关村学院“学术带头人论坛”第 1 期成功举办。本次论坛有幸邀请到中国科学院院士张锦教授以及北京大学深圳研究生院新材料学院郑家新副院长，共同探讨 AI 如何赋能材料科学与电池技术领域的前沿话题。本次论坛由北京中关村学院常务副院长董彬主持，现场学术氛围浓厚，交流热烈。在电池材料专题研讨环节，中关村人工智能研究院邵斌院长联动产学研多方代表，包括企业专家、学生导师以及学院项目导师等，就电池材料研发瓶颈与未来发展等展开深度剖析‌。

张锦院士：人工智能赋能材料科学研究

张锦院士指出，材料科学研究长期以来面临诸多挑战，如体系复杂度高、数据标准化程度低、研究链条冗长等问题，这些难题充分暴露了传统科学研究范式的局限性。然而，AI 技术凭借其强大的高维度、多尺度数据处理能力，能够深入挖掘参数之间的复杂关联，为破解材料科学研究的困境带来了新的希望。

同时，张锦院士还探讨了 AI 与科学研究的深度交叉，提出 AI 或许将为材料科学带来一种“不求甚解”但快速发展的全新研究模式，在颠覆传统认知的同时，以更高效的方式驱动科学探索和技术革新。

郑家新副院长：AI 驱动的锂电池跨尺度模拟与关键材料设计

郑家新副院长分享了近年来电池领域的发展现状。随着对电池性能、能量密度、安全性及寿命的要求日益严苛，现有研发与制造模式面临着重重挑战。

在材料研发层面，传统实验范式成本高、耗时长，面对庞大的化学空间与复杂的化学环境，难以快速找到并优化高价值的材料组合。在器件制备方面，经验调试过程效率低下，对产品的一致性与可靠性产生负面影响，严重影响了电池大规模生产的经济性与稳定性。在系统服役管理方面，电池在多物理场耦合作用及复杂外部环境中运行时，其性能衰退、失效机理等难以通过传统实验迅速、准确地预测和评估，增加了运维成本和风险。

针对这些瓶颈，基于跨尺度物理仿真与 AI 的电池设计新思路应运而生。跨尺度模拟能够跨越原子分子、器件甚至系统层级，深入解析材料 - 器件 - 系统之间的关联机理。AI 算法与跨尺度仿真、实验和先进表征技术相结合，将海量多模态数据整合为可用于学习和预测的数据库。三者的融合不仅可以快速筛选和优化材料，还能在制备工艺中实现对安全、寿命、成本、效率等多目标性能的整体平衡，更能为电池全生命周期的服役行为提供智能预测与调控，为电池技术的发展开辟新的道路。

启新思，育未来

本次论坛中，两位嘉宾的精彩分享让人印象深刻。张锦院士凭借多年在材料科学领域的深厚积累，以丰富科研经验与敏锐洞察力，深入剖析 AI 技术在材料科学研究中的应用潜力，前瞻性观点为众人开拓了新思路。郑家新副院长对电池技术研究颇深，见解独到，精准分析电池领域挑战，基于跨尺度物理仿真与 AI 的电池设计新思路兼具创新与实用，为解决技术难题指明方向。两位嘉宾的分享干货满满，浓厚的学术氛围让与会者收获颇丰。

北京中关村学院作为全新的国家级高等教育科研机构，以“学学相长”为办学特色，打破学科界限，与共建高校、企业紧密合作，构建起“产学研创投”一体化的创新生态体系。一直以来，学院积极营造最前沿学术氛围、搭建多领域交流平台、践行“极基础、极应用”理念，全方位助力学生实现综合性成长，逐步引导学生认同并融入学院颠覆性的人才培养模式。未来，学院会秉持初心，在各界支持下，邀请更多各领域的优秀学者与杰出人才“走进来”，为学生搭建更广阔的成长舞台，实现“天高任鸟飞，海阔凭鱼跃”的初衷。本次论坛虽已落幕，但其激发的学术活力与创新思维生生不息，为学院的发展注入源源不断的动力。