从《Nature》到平台应用：孚能科技以“AI+数据”重构电池全链条竞争力

TWh时代，动力电池的竞争已从单点技术比拼，升级为“研发速度×制造品质×全生命周期服务”的系统较量。当海外车企的电池验证周期动辄两三年，而国内新车型开发被压缩到半年以内，如何在不牺牲品质的前提下跑出“加速度”？孚能科技（688567.SH）给出的答案是：用AI与数据，把经验变成算法，把验证周期变成竞争优势。

2026年9月3日-4日，在四川宜宾举办的2026世界动力电池大会上，孚能科技（688567.SH）研发副总裁兼海外业务副总裁、研发院院长姜蔚然发表《基于AI与数据驱动的电池全球化战略与应用》主题演讲，展示了公司“AI+数据驱动”的路线图。在他看来，AI时代下的动力电池，本质是“海量数据驱动+精准信息判断+决策逻辑闭环”的融合，而孚能科技已将这一逻辑贯穿研发、制造与全生命周期管理。

在研发端，公司把电池寿命预测从“年级”压缩至“月级”。其自2021年起布局的“发现学习”（Discovery Learning）技术，通过“少量新实验+海量历史数据+物理解释”三元融合，仅凭原型电池前30-50组新电池实测数据即可提前判断设计寿命，验证周期节省约98%、测试能耗降低约95%。该成果已于2026年发表至国际顶级学术期刊《Nature》，目前该技术已完成公司全化学体系覆盖，三元6系、8系、高镍、铁锂乃至在研的钠电体系均已接入内部开发平台。

同时，AI数据驱动的电池热力学模型将单个快充场景的预测时间从小时级压缩到秒级，帮助工程师快速定位每一款电池的设计最优解，在完全释放快充性能的同时，为高风险工况预留足够寿命冗余，实现快充速度与循环寿命双向提升。

在制造端，孚能科技提出智能工厂路径：以电池大模型贯通“工艺—设备—生产”，通过检索增强生成（RAG）工艺知识库与多智能体联邦学习，缩短工艺开发周期、降低物理试错成本、综合缺陷率下降；在涂布等核心工序，已联合头部设备厂商完成涂布工序的智能化验证，通过AI动态调整涂布速度与密度，大幅提升生产一致性，后续将逐步向全生产环节推广，把零散的制造经验升级为全链条的标准化智能制造体系。老师傅“脑袋里的经验”正在被沉淀为可复制、可迁移的工艺包，为全球化产能复制打下地基。

在全生命周期端，公司把售后从“事后救火”变为“事前预警”：通过全生命周期数据监测，提前识别潜在风险，把故障处置前置到问题发生之前，大幅降低跨国运维成本。同时针对行业大量存量老旧电池、退市电池的替换需求，开发高通用性的适配替换方案，填补存量售后市场的空白。这一能力对出海尤为关键——当电池大规模销往海外，当地售后能力参差不齐，唯有将风险识别前置，才能支撑规模化放量。

从《Nature》论文到平台应用，孚能科技正在证明：中国电池企业的下一程竞争，不只在产品出海和产能规模，更在数据资产的深度运营。当“经验驱动”走向“AI+数据双轮驱动”，一条更高确定性的技术护城河正在形成。