在科技与汽车制造融合的浪潮中，一个全新的合作范例正悄然浮现。字节跳动旗下的Seed团队与比亚迪宣布深化合作，共同成立“AI+高通量联合实验室”，旨在通过人工智能技术加速电池技术的革新。
此次合作的焦点在于解决动力电池领域的三大核心难题：提升充电速度、延长使用寿命以及增强安全性。双方将共享算法、算力及实验数据，力图在动力电池的关键技术上实现突破。
字节跳动Seed团队将专注于模型算法的研究，并利用火山引擎的云基础设施优化模型性能。而比亚迪则提供高通量实验平台，确保实验数据的大规模、系统性和高一致性，为模型优化提供坚实的数据支撑。
这一跨界合作引发了行业的广泛关注，同时也抛出了几个关键问题：AI能否真正成为推动电池技术高速发展的关键力量？“AI+制造”模式在硬核的工业领域是否切实可行？以及，在车企与科技公司的合作中，谁将主导技术标准的制定？
事实上，利用AI技术推动电池技术的革新并非比亚迪的独家尝试。宁德时代等新能源巨头也早已涉足这一领域，聚焦于利用AI寻找下一代电池材料和超越锂离子的化学系统。传统的电池材料开发往往依赖于科学家的经验和直觉，而AI则能够通过模拟仿真，快速筛选和验证各种材料组合，从而大幅提升研发效率。
广汽埃安等车企也在积极探索AI在电池设计中的应用，希望通过仿真计算和深度学习模型，对固态电解质进行创新开发，解决固态电池产业化过程中的一系列技术难题。中国科学院院士欧阳明高指出，电池设计正向基于AI的智能设计方向发展，这将显著提升电池研发效率并降低成本。
然而，AI参与汽车研发并非一帆风顺。尽管AI技术能够大幅提升研发效率，但一些车企在引入AI技术时，却陷入了“降本”的误区。事实上，“人工智能+制造”的核心并非降低成本，而是重构生产流程，推动生产从标准化向个性化、从劳动密集向算法密集、从经验驱动向数据驱动的转变。
以日系车企为例，尽管它们在新车型开发中引入了AI技术，但并未能在新能源时代保持领先地位。原因在于，它们过于注重降本，而忽视了AI技术在重构生产流程中的潜力。相比之下，我国的“灯塔工厂”则以AI技术为引擎，推动生产模式的全面转型。
回到比亚迪与字节跳动的合作上，双方的合作模式体现了AI技术在传统制造业中的深度应用价值。通过理论计算与实验验证的有机结合，双方有望为动力电池行业的技术创新提供新的发展路径。然而，随着合作的深入，电池配方数据的归属权问题也逐渐浮出水面。这引发了关于车企与科技公司谁将主导技术标准制定的讨论。
从目前的趋势来看，产业并未走向零和博弈，而是越来越倾向于开放联盟的模式。比亚迪等传统车企在保持核心定义权的同时，也开始以开放姿态吸纳全球创新资源。通过与科技公司的合作，比亚迪正逐步从“垂直整合制造商”向“智能生态整合者”转型。
在这种分工逻辑下，车企将牢牢握住车辆控制层和数据主权层，而科技公司将提供工具层支持。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，共同推动汽车产业的转型升级。
