综述：大语言模型推动电池研究的进展

这篇综述系统探讨了大语言模型（LLMs）如何革新电池研究领域，涵盖知识整合、材料发现（如电极/电解质设计）、制造工艺优化及系统管理（如状态估计）等关键方向，为解决传统试错法效率低、机理不透明等瓶颈提供了AI驱动的创新范式。

　　

ABSTRACT

可充电电池是实现碳中和与可再生能源转型的核心技术，其发展需在微观（材料）、器件（制造）和系统（控制）层面协同创新。传统试错方法难以满足现代科研需求，而大语言模型（LLMs）凭借强大的语义理解与推理能力，正推动电池研究范式的变革。

知识整合：从碎片到体系

LLMs通过挖掘海量文献（如Material Project数据库），构建电池材料-性能关系图谱。例如，基于Transformer架构的模型可自动提取电极材料晶体结构（如LiCoO₂）与循环稳定性关联规律，加速知识发现。

材料发现：高通量筛选新范式

结合生成式AI（如GPT-4），研究者可设计新型电解质组分（如固态电解质Li₇La₃Zr₂O₁₂），其预测效率比密度泛函理论（DFT）计算提升两个数量级。但需注意模型输出与电化学机理（如离子电导率活化能）的物理一致性校验。

制造工艺：从实验室到产线

LLMs通过分析生产日志（如浆料涂布参数），优化电极制备工艺。例如，基于BERT的缺陷检测模型可将电池极片良品率提升15%，但需解决工业数据噪声（如传感器漂移）对模型泛化性的影响。

系统管理：智能诊断与寿命预测

利用时序建模（如LSTM），LLMs可实现电池健康状态（SOH）的早期预警，误差<3%。然而，实际工况数据（如电动车充放电曲线）的动态适配仍是挑战。

未来路径：AI与机理的深度融合

建议构建电池专用领域语言模型（如BatteryGPT），嵌入电化学方程（如Butler-Volmer方程）约束，并开发多模态框架（整合SEM图像、光谱数据），以突破当前LLMs在可解释性与机理对齐方面的局限。