在“十五五”規(guī)劃培育壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、實(shí)施“人工智能 +”行動(dòng)、推動(dòng)數(shù)智與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的戰(zhàn)略指引下，“AI + 科研”成為催生新質(zhì)生產(chǎn)力、驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心引擎。現(xiàn)象光伏作為鈣鈦礦薄膜電池領(lǐng)域高新技術(shù)企業(yè)，聚焦材料研發(fā)與AI 技術(shù)融合，匯聚頂尖人才，積累多項(xiàng)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，確立“數(shù)據(jù)筑基、模型賦能、實(shí)驗(yàn)閉環(huán)”研發(fā)戰(zhàn)略，助力國(guó)家新能源產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升。 

AI-Ready材料數(shù)據(jù)庫(kù)正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研發(fā)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)鈣鈦礦薄膜電池而言，材料與工藝空間巨大，變量耦合復(fù)雜，傳統(tǒng)“點(diǎn)式試錯(cuò)”成本高、周期長(zhǎng)。只有把結(jié)構(gòu)、量子化學(xué)、構(gòu)象、工藝與表征等數(shù)據(jù)以統(tǒng)一模式高質(zhì)量記錄，基于此數(shù)據(jù)庫(kù)的模型才能穩(wěn)定學(xué)習(xí)規(guī)律，進(jìn)而指導(dǎo)配方篩選與參數(shù)優(yōu)化，形成“數(shù)據(jù)—模型—實(shí)驗(yàn)”的閉環(huán)加速。在傳統(tǒng)科學(xué)實(shí)踐中，相關(guān)數(shù)據(jù)分散在論文與補(bǔ)充材料里，記錄口徑不一：結(jié)構(gòu)與譜學(xué)信息不完整，計(jì)算參數(shù)與收斂準(zhǔn)則缺失，實(shí)驗(yàn)環(huán)境與批次差異未量化，難以復(fù)現(xiàn)與比對(duì)。即便大量收集，也常因元數(shù)據(jù)缺失與標(biāo)注不一致，無(wú)法直接成為可訓(xùn)練、可遷移的“AI-Ready”數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

因此，我們建立并長(zhǎng)期拓展了一套AI-Ready材料數(shù)據(jù)庫(kù)。其特點(diǎn)為全鏈路可復(fù)現(xiàn)溯源，元數(shù)據(jù)完整（覆蓋結(jié)構(gòu)、量子化學(xué)特征及柔性分子主導(dǎo)構(gòu)象等），全面記錄計(jì)算流程與參數(shù)，與受控實(shí)驗(yàn)室環(huán)境聯(lián)動(dòng)并同步記錄組件制作與表征數(shù)據(jù)。基于該數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練的分子性質(zhì)與組件效率預(yù)測(cè)模型誤差達(dá)15%以內(nèi)，且在跨批次與新配方任務(wù)上穩(wěn)健泛化。這一工作可將分散材料研究經(jīng)驗(yàn)沉淀為可復(fù)用、可迭代的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。聯(lián)動(dòng)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與AI預(yù)測(cè)模型，可將材料從發(fā)現(xiàn)到量產(chǎn)驗(yàn)證周期縮短60%以上，把數(shù)月研發(fā)周期壓縮至數(shù)周，大幅降低試錯(cuò)成本。 

未來(lái)，現(xiàn)象光伏將與行業(yè)同仁攜手共建AI-Ready材料數(shù)據(jù)生態(tài)，以數(shù)據(jù)共享打破研發(fā)壁壘，以技術(shù)協(xié)同攻克核心難題，讓“數(shù)據(jù)—模型—實(shí)驗(yàn)”閉環(huán)模式惠及全行業(yè)。讓我們共同推動(dòng)研發(fā)范式從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)變革，突破鈣鈦礦產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵瓶頸，共筑我國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展根基，共繪綠色能源未來(lái)藍(lán)圖。