<p>本期主题：电池的“预言家”——AI 如何在电池出厂时就预测它一辈子的寿命轨迹</p><p>节目概述本期节目深入探讨一项超级硬核却又实用爆棚的电池研究：清华大学深圳国际研究生院周光敏、张选、李阳教授团队在《Energy & Environmental Science》上发表的最新成果。他们开发了一种基于“物理信息学习”的非破坏性退化模式解耦技术，只需电池前50次循环（仅占总寿命4%）的多步充电数据，就能精准预测电池整个生命周期的退化轨迹，甚至跨温度预测准确率高达95.1%。这不仅能大幅缩短电池研发周期，还能为报废原型开启“精准直接回收”模式，潜在市场规模到2060年可达197亿美元。</p><p>参考文献 & 延伸阅读原文论文：Zhou et al., "Non-destructive degradation pattern decoupling in lithium-ion batteries via physics-informed learning", Energy & Environmental Science, 2025.</p><p>感谢收听！继续充电，也继续酿造好生活！#EKLBatteryBrew</p><p>更多电池前沿论文&解读，探索X账号：@[EKL_Batteries](<a href="https://x.com/EKL_Batteries">x.com</a>)</p>