近日，科技巨头字节跳动与新能源汽车先锋比亚迪宣布深化合作，携手步入动力电池研发的新纪元。双方计划成立AI联合实验室，旨在加速电池技术的革新，聚焦于提升充电速度、延长使用寿命及增强安全性三大核心挑战。
这一跨界联手迅速吸引了业界的广泛关注，并引发了一系列深刻思考：人工智能能否成为电池技术飞跃的催化剂？尽管“AI+制造”的概念炙手可热，但在严谨的工业领域，其实际效能与可靠性究竟如何？车企与科技公司间的合作，谁将掌握技术标准的制定权，这成为影响合作成效及未来技术路径的关键所在。
比亚迪与字节跳动的合作，意在树立“AI+制造”的新标杆。双方将共建“AI+高通量联合实验室”，通过算法、算力及实验数据的共享，共同攻克动力电池领域的关键技术难题，推动AI技术在科学研究中的落地应用。
传统的电池材料研发高度依赖科学家的个人经验与直觉，存在较大的不确定性。而AI技术的引入，能够模拟宇宙中所有潜在电池材料的物理化学属性，高效筛选并验证材料组合，助力科学家发现最优解。在电池设计领域，广汽埃安电池研发部部长李进透露，他们正利用仿真计算和AI深度学习模型，探索固态电解质的新路径，以期解决固态电池在稳定性、安全性、加工性及固-固界面融合等方面的难题。
中国科学院院士欧阳明高指出，电池设计正从仿真驱动的第二代技术，向基于AI的智能设计第三代技术迈进。这项技术有望将电池研发效率提升一至两个数量级，同时节省70％至80％的研发费用。因此，将电池研发比作即将迈入“摩尔定律时代”，并非空穴来风。
“人工智能+制造”的核心价值，并非简单的成本降低，而是生产模式的重构。尽管AI在汽车研发中的应用已不再新鲜，日系车企如丰田、马自达等已尝试在新车型开发中引入生成式AI，以提高设计效率与优化性能，但成效参差不齐。原因在于，许多车企将AI视为降本的工具，而忽视了其重构生产流程的巨大潜力。真正的“灯塔工厂”，是以AI为引擎，推动生产从标准化向个性化、劳动密集向算法密集、经验驱动向数据驱动的转型。
在比亚迪与字节的合作案例中，字节跳动的Seed团队开发的电解液AI模型框架BAMBOO，已在兆瓦闪充电池的研发中发挥了关键作用。该框架通过AI技术，有效解决了传统量子力学模拟计算成本高与经典力场计算精度不足的矛盾，为电池研发提供了更为精确的理论支撑。这一合作模式展现了AI技术在传统制造业中的深度应用价值，为动力电池行业的技术创新开辟了新的道路。
然而，随着科技公司的算法开始定义汽车核心部件的性能标准，传统车企的技术主权面临前所未有的挑战。这不同于以往的“灵魂论”争议，如今的危机已渗透到基础研发层面。比亚迪与字节的合作，以及大众集团与地平线、高通与宝马等合作案例，均透露出产业向“安卓模式”转变的趋势，即开放联盟，分工合作。
比亚迪正逐步从“垂直整合制造商”转型为“智能生态整合者”，在智能驾驶、动力电池、智能座舱与无人机生态等领域，构建起一个多元协作的“科技朋友圈”。这种分工逻辑的核心在于“分层掌控”，车企掌握车辆控制层和数据主权层，科技公司提供工具层支持。汽车将成为由分布式智能体组成的系统，车企需转型为“交响乐团指挥家”，在开放生态中整合全球创新资源，而非追求封闭的“唯一灵魂”。
