"坍缩"的周期，浮现的效率，AI照亮电池R&D成本黑洞。 从 电动化的深化（车、船、工程机械乃至飞行器 ） ，到 新型电力系统必需的规模储能 ，再到 AI 驱动的智能终端（人形机器人、 AI 眼镜等） 爆 发，无数新场景催生出对能量密度、充电速度、循环寿命、成本与安全性的千百种差异化需求。 据中国互联网络信息中心数据，截至 2025 年 6 月，中国生成式人工智能（AI）用户规模达 5.15 亿人，普及率为 36.5% 。 如此规模之下， AI 正以前所未有的渗透力，重塑我们的工作方式。它已能替你撰写文本、归纳冗长的会议纪要、编写基础代码等等，大量的日常任 务，正被逐一交付给 AI 代理。 当我们从这片日常办公的浅滩，驶向诸如电池研发这样的硬科技创新深水区时，一个巨大的断层出现了。在这里，最核心的挑战不再是信息处理，而 是源于 理化世界、分子层级 的法则。 验证一个新材料是否可行，需要经历漫长而昂贵的试错周期，这构成了产业研发（ R&D ）中最高、也最顽固的壁垒。这一壁垒，在以电池为代表的 新能源核心产业中体现得尤其严峻。 面向替代旧能源的目标，电池的应用边界正以前所未有的速度拓展。 多元化的终端场景让创新不 ...