编辑推荐：
钠离子电池（SIBs）因资源丰富和成本低成为储能候选，但阴极材料限制商业化。本文系统阐述AI如何贯穿SIB全生命周期：材料发现阶段通过图神经网络（GNNs）和生成模型加速高熵氧化物等新材料的筛选，并利用迁移学习突破数据稀缺瓶颈；制造环节采用计算机视觉实现电极缺陷实时监测；操作阶段通过物理信息机器学习（PIML）和强化学习（RL）优化电池管理系统（BMS），解决电压滞后和钠枝晶问题；回收环节运用联邦学习打破数据孤岛，结合多目标优化实现低碳回收与材料再生。AI不仅提升研发效率，更构建从原子设计到工业闭环的智能系统，为SIBs从实验室到GWh级产业化提供理论框架和技术路径。
刘青峰|史金华|费子同|沈云|李玉云|董海刚|孟琦|董鹏|张英杰
国家与地方联合锂离子电池及材料制备技术工程研究中心，云南省先进电池材料重点实验室，昆明理工大学冶金与能源工程学院，中国昆明650093
摘要
钠离子电池（SIBs）由于其丰富的资源和低成本，成为大规模储能的关键候选者。然而，目前阴极材料的限制阻碍了其商业化的可行性。具体挑战包括复杂的相变、有限的能量密度和较差的循环稳定性。人工智能（AI）正在改变研发策略。该领域正从传统的“试错”方法转向“数据驱动”的方法。本文回顾了AI在SIB阴极整个生命周期中的应用。在材料发现方面，我们解释了图神经网络（GNNs）和生成模型如何探索广阔的化学空间。我们展示了迁移学习如何解决SIBs中的数据稀缺问题。这种方法加速了高性能阴极（如高熵氧化物和聚阴离子）的高通量筛选。在制造和运营方面，我们分析了计算机视觉在电极缺陷检测中的应用，并研究了基于物理信息机器学习（PIML）和强化学习的电池管理系统（BMS），以解决非线性老化和电压滞后问题。在回收阶段，我们探讨了联邦学习和多目标优化。这些方法有助于废旧电池的智能分类和材料的逆向设计。本综述旨在揭示AI如何从原子级结构设计到宏观设备制造和回收的跨尺度连接，为加速SIBs从实验室原型向吉瓦时（GWh级）工业化的转变提供理论指导和技术路线图。
引言
全球能源转型正加速向碳中和迈进[1]、[2]、[3]。受这一目标的驱动，电化学储能技术正在经历重大变革[4]、[5]、[6]。钠离子电池（SIBs）作为大规模储能和低速电动交通的有希望的下一代解决方案而出现[7]、[8]、[9]。它们被认为是锂离子电池（LIBs）的关键继任者。这一优势归因于钠的极高丰度（地壳丰度为23,600 ppm，而锂为20 ppm）[10]，以及其低原材料成本（碳酸钠的价格仅为碳酸锂的一小部分）。然而，SIBs的大规模商业化仍受到阴极材料固有性能限制的阻碍[11]、[12]。与LIBs的均匀行为不同，SIB阴极主要分为层状氧化物、普鲁士蓝类似物（PBAs）和聚阴离子，表现出特定的降解机制。与锂离子（0.76 ?）相比，钠离子较大的离子半径（1.02 ?）[13]引发了多种挑战：层状氧化物中普遍存在复杂的相变动力学（例如P2-O3转变）和严重的Jahn-Teller畸变[14]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]，而PBAs和聚阴离子则常常受到晶格水缺陷[20]和低固有电子导电性的困扰[21]。因此，性能指标严格依赖于测试协议（例如电压窗口、C率和温度）。即使在典型的实验室条件下（例如使用标准碳酸盐基电解质的半电池配置，温度25°C，电流1 C），代表性的阴极（如层状氧化物）通常在标准2.0–4.0 V窗口内提供的比容量有限（<160 mAh g-1），或在实际全电池应用中由于不可逆的相变而循环稳定性不足（通常在1000次循环后保留率<80%）[13]、[22]、[23]、[24]、[25]、[26]、[27]。传统的材料研究范式依赖于昂贵的试错实验和耗时的密度泛函理论（DFT）计算。因此，这些方法在探索优化所需的广阔化学空间方面效率低下。它们也难以解决跨尺度一致性挑战。特别是，将微观实验室合成与宏观工业制造之间的差距难以弥合。
AI技术的快速进步为这些挑战提供了解决方案[22]、[23]、[24]。AI从根本上不同于传统的计算模拟。通过利用深度学习（DL）、强化学习（RL）和生成模型[25]、[26]，AI建立了一种数据驱动的研究范式。这种方法涵盖了SIB生命周期的每一个关键阶段[27]、[28]、[29]、[30]。在材料发现领域，GNNs（如MBVGNN和BatteryFormer）结合迁移学习策略[31]、[32]成功克服了SIB领域的数据稀缺问题。这些方法能够从原子结构到宏观电压平台的跨尺度预测，通过解码结构描述符（例如局部配位环境）与电化学特征（如相稳定性）之间的潜在相关性。这种能力将筛选效率提高了几个数量级，同时指导新型阴极（如高熵氧化物）的逆向设计。在设备制造和质量控制方面，集成有无监督学习的计算机视觉算法正在取代人工检查。它们实现了微观缺陷和电极涂层不均匀性的实时、亚毫米级监测，从而为大规模制造提供了稳健的质量保证框架。
至关重要的是，AI正在重塑电池的运营和管理逻辑[33]、[34]。为了解决复杂的运营非线性问题，例如层状氧化物阴极中明显的电压滞后和化学依赖的降解路径，PIML和RL算法已被集成到BMS中。这种集成将扩散障碍和热力学平衡等基本约束嵌入到神经网络中。它实现了健康状态（SOH）的快照式精确诊断和充放电策略的适应性优化，通过优化电流曲线来抑制钠沉积副反应，保持在安全的电化学窗口内，并延长循环寿命。最后，在回收阶段，AI驱动的生态系统通过联邦学习解决了数据孤岛问题。多目标优化算法确定了精确的低碳回收窗口。这些算法还指导将杂质升级为下一代阴极，将废物转化为有价值的资源。这种方法在整个生命周期中建立了智能的闭环。
虽然现有的综述详细介绍了SIBs的基本电化学性质或机器学习的一般框架，但本工作旨在系统地调查AI技术在SIB阴极整个产业链中的前沿应用和变革性影响。遵循材料发现、制造、运营和回收的时间轴，我们超越了通用算法应用，深入分析了AI与基于钠的系统的固有物理化学性质之间的独特耦合。具体来说，我们研究了数据驱动方法如何准确解码钠离子插层的复杂多阶段相变和严重的电压滞后现象，这些现象对传统的机理建模提出了重大挑战。此外，我们通过阐述从有限实验样本中提取最大信息的迁移学习策略，解决了这一新兴行业固有的数据稀缺瓶颈。最终，我们将讨论从孤立的过程优化扩展到系统的闭环数字孪生愿景，具体展示了生命周期数据的连续性如何允许回收洞察（如缺陷指纹和降解模式）逆向指导上游材料配方。通过阐明AI预测背后的物理因果关系和数字孪生的前瞻性前景，本工作旨在提供理论参考和战略决策框架，以加速SIBs的工业化（如图1所示）。
章节片段
先进电极材料的数据驱动设计和筛选系统
材料基因组工程和大数据技术现已深度融合。这种融合创造了一种数据驱动的研发（R&D）范式。这种范式加速了先进阴极材料的迭代，并克服了性能瓶颈。SIB阴极的开发面临着广阔的化学空间和复杂相变机制的约束。DFT提供了精确的物理洞察。然而，传统的试错方法仍然效率低下。
精确的状态估计和剩余使用寿命（RUL）预测
构建下一代BMS面临一个核心挑战。系统必须动态适应SIBs在其整个生命周期中的降解路径和运营条件[65]。这种适应最大限度地提高了电池的价值，同时确保了安全性。成功取决于整合两个关键能力。首先是准确感知和预测电池的SOH和RUL[66]。其次是利用这些信息进行智能决策和优化充放电策略
视觉异常监测和一致性筛选
SIBs的大规模制造需要一个全流程的数字孪生系统。该系统连接了材料发现、物理制造和电化学模型开发。这是快速锁定工艺窗口并确保产品可追溯性的关键。实现这一目标依赖于利用AI技术进行全链质量控制，从源头配方到生产线。它还需要使用精确的电化学模型来指导智能优化工艺
回收：逆向物流和再利用策略
SIBs使用丰富的钠资源，避免了钴和镍的使用。这使它们在成本上具有显著优势。它们是实现联合国可持续发展目标（特别是SDG 7和SDG 12）的关键技术。然而，将SIBs扩展到太瓦时（TWh）级别对回收和再利用提出了独特的挑战。这一挑战与LIBs不同[159]。一方面，像钠、铁和锰这样的原材料价格低廉。这削弱了经济激励
结论与展望
将AI与SIBs相结合标志着新能源研发的重大转变。该领域正从试错实验转向数据驱动的智能。AI从端到端重塑了SIB的生命周期。在上游，图神经网络和生成模型解决了复杂的相变动力学和广阔的化学空间问题。这些工具将新材料的发现阶段从多年缩短到了几周。
CRediT作者贡献声明
刘青峰：撰写——原始草稿，项目管理，调查，概念化。史金华：撰写——审阅与编辑。董鹏：监督，资金获取。张英杰：撰写——审阅与编辑。董海刚：撰写——审阅与编辑。孟琦：撰写——审阅与编辑，验证，项目管理，方法论，调查，概念化。沈云：撰写——审阅与编辑。李玉云：撰写——审阅与编辑。费子同：撰写——审阅与
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
感谢云南省基础研究计划（202501AW070007）、云南省贵金属实验室技术计划项目（YPML-20240502049）、国家电力投资公司合作项目（131071JX0120230258）、云南省振兴人才支持计划（XDYC-QNRC-2023-0092）、昆明理工大学高层次人才引进科研启动项目（20190015）以及昆明理工大学分析测试基金（2024T20180052）的支持。
