今年動力電池領域競爭開始趨向白熱化。寧德時代和中創新航分別推出自己的新一代產品，麒麟電池和OS高錳鋰電池。新進入者欣旺達在今年宣布多個擴產項目規劃，未來將尋求獨立上市。

天下武功，唯快不破。

試想如果快于對手3-6個月發布新一代性能更好或成本更優的電池產品，企業將有可能在市場上享受一定的市場溢價，或是用更低的價格占據更高的市場份額。

如此持續多代產品研發優勢的積累，將會為企業贏得戰略主動。而這一切有賴于研發體系的建設?？梢钥吹筋^部電池企業已經深刻認識到了這一點，在這方面不斷加大投入。

比如寧德時代持續打造全球領先的數字化研發平臺，通過數字化研發手段提升研發效率，將大數據、云計算和人工智能，都嵌入到電池研發，實現理性設計。

中創新航打造的電池技術創新平臺囊括了材料開發、電芯設計、化學體系創新、仿真及測試、智能制造、數字化和材料回收這六大方面，為開發新一代動力電池產品提供核心技術能力的支持。

對于動力電池企業來說，未來拼的是技術創新的速度和力道。技術創新硬功夫的背后則是一套由數字研發技術支撐的高效產品研發體系。

1、電池核心研發能力體系及技術趨勢

技術密集型企業核心競爭力主要體現在企業研發能力或者新產品開發能力的強弱上。新產品開發能力本身又是由各類行業專有的技術能力有機整合而成的。

在關注到產品背后的核心技術能力之外，我們還要看到整個研發體系的構建。那么在新產品開發能力的“冰山”之下，電池大廠們究竟在構建或者說需要構建什么樣的研發體系？

對于電池企業來說，電池新產品開發相關的核心研發能力及體系構成可以大致分為三層，如下圖所示。

圖電池研發能力體系示意圖

新產品開發主要依托企業的核心技術能力進行，因此圖中新產品開發能力金字塔的底層是各類核心技術能力，在電池行業領域，包括電芯設計能力、包含正負極、隔膜、電解液等材料在內的材料開發能力、電化學仿真能力、材料計算能力、測試實驗能力、生產工藝能力（包括燒結包覆）等等。

中層是研發整合能力，更值得注意的是，培育高效新產品開發能力的核心也包括如何處理組織內部核心能力、知識和流程的整合問題，這是一個跨學科、跨職能的問題。

整個產品開發體系如果想要高效地運轉，就必須形成強大的研發整合能力，將各項技術能力以及各路研發團隊掌握的數據和知識有機地整合在一起。

最高層就是企業的新產品開發能力，其結果就是企業持續推出的各類動力電池產品。

電池的新產品開發過程通常會經歷A樣、B樣、C樣等幾個階段，研發流程實際上是多次原型方案設計-測試驗證（包括實驗和仿真）的循環，整個過程需要充分考慮化學體系和電池結構、電池性能表現、生產工藝可行性和成本等各方面因素，考察新產品是否滿足了客戶對于安全性、能量密度、功率等方面的需求。

無論是寧德時代，還是固態電池公司SolidPower，亦或是其他的電池公司，這些研發階段劃分和決策考慮基本上都是一致的。

進一步講，研發流程大體相同的情況下，開發速度對于企業競爭優勢至關重要。如果電池企業能夠建立起更加高效的設計—仿真/測試驗證—制造這一產品研發循環，一直以競爭對手更快的速度來實現新產品開發，就可以贏得戰略性的競爭優勢。

但是開發速度要建立在高效且穩定的研發體系基礎之上。一個堅實的研發體系必然包含明確精準的設計目標、注重TTM（timetomarket）、整合內外部資源、高質量且高效的原型方案設計-測試驗證循環，這些可以幫助企業更快地開發出有吸引力的新產品并探索生產工藝流程。

對于電池研發來講，要想整體產品研發體系循環更為高效，就需要逐步減少中間實驗試錯迭代的步驟和次數，逐步提高仿真指導設計的比重，同時通過數字化手段提高設計-測試/仿真-制造循環過程中的數據收集、整理和分析流程的效率。

從實驗試錯為主導逐步轉變為仿真驅動正向設計為主導，從各環節、各團隊獨立分析逐步轉變為組織整體協同研發。

由此可見，電池的材料創新、結構創新與系統集成創新都離不開信息技術的運用，愈發需要通過計算與數據來整合、驅動整個研發體系。

具體而言，數字化研發技術主要包括的是底層的虛擬仿真技術以及中層的研發整合能力。企業可以借助研發數字化來構建高效產品開發循環。

構建高效產品開發循環體系的關鍵數字化技術主要包括經典的CAE仿真技術、新興的計算材料學技術、仿真與測試實驗的數據管理與分析技術。這些技術也在不斷演進，有新的發展趨勢值得關注。下面將逐一介紹：

多尺度仿真與仿真大眾化

CAE仿真作為經典的研發數字化技術之一，其在電池領域發揮的作用將愈發關鍵?，F有電池仿真技術和軟件仿真多集中在電芯及模組系統的尺度上，對于微觀尺度上的電化學過程的仿真還存在一定的技術瓶頸，而突破這些瓶頸需要結合鋰電池電化學模型的理論創新來實現。

當前電池仿真技術主要的發展趨勢為多尺度仿真。多尺度仿真即跨越微宏觀多個尺度，在電池材料本征特性（微觀原子、分子層面）、活性材料顆粒、極片、電芯以及電池模組、電池包多個尺度上進行仿真模擬和設計優化。

下圖展示了從材料探索到系統設計的多尺度設計和模擬。

圖鋰離子電池多尺度設計和模擬技術概況

提升鋰電池正向設計能力需要從材料-結構-工藝-性能這個四面體關系出發。微觀尺度上的材料基因組、DFT、MD等方法是從材料本征特性出發，輔助篩選出新型正負極、電解液、隔膜以及粘結劑等材料，開發新的化學材料體系，滿足新型電池能量密度、功率或者安全性上的要求。

另一方面，在顆粒尺度上構建真實極片結構模型，則更多是從電極微觀結構出發提高電池整體性能，且可以與制造工藝結合，優化工藝參數，實現設計與制造兩端協同優化。

此外，未來固態電池的研發將基于新的電化學理論模型，這也需要電化學理論創新來引領工程創新。

提高鋰離子電池的性能、合理優化電池材料和結構上的設計，需要系統地研究電池內部各物理場的耦合作用機理，從多尺度范圍上深入理解電池運行機理，建立數學物理模型，并運用FEM、FVM、LBM等數值模擬算法和降階模型，結合高性能計算，構建高效的設計-仿真驗證的產品開發循環體系。

更多關于鋰電池多尺度仿真技術及CAE前沿發展的內容，之前筆者已經在《動力電池競爭的下一維度，仿真尋找電池研發的「摩爾定律」》一文中較為詳細地闡述過了。

目前頭部電池企業已經開始利用前沿仿真技術來對電池新產品研發進行輔助指導。寧德時代董事長曾毓群認為材料創新實質上比拼的是計算能力。

寧德時代通過數字化研發手段提升研發效率，不斷推進材料體系創新、系統結構創新，加速了在鈉離子電池、鋰金屬電池、無鈷無貴金屬電池等新化學體系方面的研發進程。

2021年，寧德時代通過高通量材料集成計算平臺，在原子級別對材料進行仿真設計優化，研發出高能量密度、高穩定性和低溫性能優異的第一代鈉離子電池技術。

寧德時代也在運用基于密度泛函理論的第一性原理，通過高通量計算篩選出摻雜元素，對現有材料進行改性，進一步提升電池工作電壓、能量密度等指標。

寧德時代建立了21C創新實驗室，總共分為六個團隊，分別負責數字化研發（主要是實驗測試數字化管理）、前沿材料研究、新一代太陽能電池、先進電池研究、聚合物研究以及智能計算與數字中心。

該實驗室核心是要構建AI+物理的數字化研發體系，這個體系既包括多尺度計算模擬仿真和高通量計算，比如運用相場方法模擬來探究顆粒分布對極化的影響，同時還引入了AI技術，比如機器學習式函數的力場和分子動力學方法，輔助材料篩選和設計，比如電解液的材料，先進行材料虛擬篩選，從數億計的材料里面篩選出最佳的材料。

寧德時代也在2021年宣布與深勢科技合作，共同研發材料計算平臺，從原子分子尺度探求新的電池材料化學體系，力求從最底層的物理化學反應過程出發，找到電池電化學過程的基本規律，并以此來篩選可用的正負極材料、電解液材料，并設計材料的微觀結構。

中創新航也在2022全球新能源與智能汽車供應鏈創新大會上表示，公司在OS高錳鋰電池新產品研發過程中，綜合運用了測試的實驗技術與虛擬的仿真技術。

中創新航提到為了解決錳鐵鋰導電性差、電池阻抗高、極化大的業界難題，綜合運用了包覆、摻雜、梯度設計等工藝，具體的技術設計綜合運用了實驗測試手段和材料仿真技術，包括上述提到的原子分子尺度的第一性原理和電芯尺度的電化學仿真技術，比如在設計初期可以用于評估摻雜不同過渡金屬元素之后電極材料的導電性能提高多少、內阻解決程度能有多大。

仿真技術本身非常艱深復雜，需要輸入大量的初始條件和參數，以及什么樣情況下使用哪種網格離散格式和哪種數值模擬算法，工程師都需要經過長期的專業培訓才能掌握，而且理解仿真結果和產品性能之間的關系也并不容易，這些都是構建高效研發體系的瓶頸。

因此，仿真技術近年來也開始出現大眾化、普惠化的趨勢，其價值意義正是在于降低使用仿真技術、理解仿真過程結果的門檻，以促進設計、仿真、測試以及產品人員之間的深度交流。

實現仿真大眾化、普惠化的重要技術方法是構建仿真APP，將專家經驗、行業知識和設計仿真流程封裝起來，提供專用場景下的工程模塊，供普通設計工程師或非工程師群體直接使用，從而可以大幅降低仿真技術的應用門檻。

例如，仿真APP可以讓熱管理專家評估仿真結果是否合理，但他們不需要掌握仿真的復雜知識和求解器操作來完成仿真工作。

目前，不少國際主流仿真軟件都開始提供構建仿真APP的功能，例如COMSOLMultiphysics就包含了用于構建和發布App或引導式仿真工作流程的功能。這個功能可以讓仿真專家創建仿真應用程序，其中只有幾個變量需要輸入，這樣就可以允許仿真新手和非專家在不學習仿真軟件的情況下使用APP來完成設計的虛擬驗證任務。國內索為、安世亞太、云道智造也都在工業仿真APP方面有所突破。

研發數據管理與分析

目前電芯研發，仿真驗證和實驗測試驗證都是不可或缺的環節，整個研發過程中會產生大量虛擬驗證和真實驗證的數據。

因此，設計、仿真和測試的數據能否暢通無阻地在各研發團隊中傳遞共享，各職能團隊成員能否直觀地理解這些數據背后的意義，這些是研發整合的基礎，也將決定整個研發體系整合的效果。

目前電池企業內部設計、仿真、測試往往是分開獨立的團隊，而電芯研發是一個復雜的高集成度的問題，因此高效、深度的雙向溝通是加速電芯研發的重要和必要的因素?！鞍言O計需求或方案扔給下游就完事”的方法不利于多部門團隊之間及時溝通產品的設計方案，頻繁密切的信息交互和數據流通，當然這種高效的集成整合對于組織協作提出了更高要求。

要想實現各研發團隊間數據高效共享，首先就要對設計、仿真、測試等各環節的數據進行管理。

材料數據管理：

電池研發的核心在于“材料配方”，研發過程中會涉及到種類繁多的金屬和非金屬材料，不同供應商提供的同種材料、不同工藝制備出來的同類型材料都可能在材料屬性特征上存在差異，加上摻雜、包覆等多種工藝，使得電池材料的管理也非常復雜。

如果企業能夠有效管理研發所用到的材料數據，綜合企業內部的試驗、設計、歷史積累數據和企業外部材料信息數據資源，最終形成一個覆蓋范圍廣泛的企業級電池材料信息管理系統，由此更加方便地獲取準確的材料數據，將有效提升企業電池研發仿真精度與效率。

仿真數據管理：

在仿真的過程中，針對不同批次、不同型號的電池產品生成了海量的、不同類型的仿真文檔和數據，對應著不同的分析結果。目前這些仿真結果數據主要存放在工程師電腦端，容易發生數據丟失和版本混亂等問題，且團隊內部數據共享困難，設計、仿真和試驗之間存在大量“數據孤島”。如何有效建立仿真分析、測試數據與產品文檔的對應管理關系十分關鍵。

此外，企業需要建立自己的虛擬仿真規范和知識庫，實現對仿真知識的沉淀和復用。企業通過建立自動化腳本和仿真APP，實現仿真流程的自動化，創建完整的仿真流程模板，以此將分析專家的仿真知識和仿真流程傳承給新入門的分析工程師。如此可以避免因為仿真工程師知識水平和經驗積累的差異導致仿真效果的差異。

測試環節數據管理

目前電池研發的測試規模越來越大，投入的資金、設備、物料和人力已經遠遠超過一般的實驗室測試。

例如近期對外披露的蜂巢能源無錫全球研發中心，其中試驗中心占地面積超2.4萬㎡，整個電芯測試區域有1.26萬個測試通道，僅試驗設備的投資額就達到數億元。如此大規模的測試活動自然會產生海量的測試數據。因此，企業對于測試數據的管理能力亟待提高。

目前多數電池企業仍然主要以紙質或者借助Excel表格存儲管理研發數據。少數頭部企業通過上線研發試驗管理系統（LIMS）來提高研發數據管理水平，保證測試數據的可追溯性和可重用性。

在部分電池企業，這類管理系統會覆蓋電池常規測試、電池表征測試、電池失效分析等方面。寧德時代、國軒高科、中創新航和蜂巢能源等企業的試驗中心都已獲得CNAS認證，在研發測試能力建設上實現了重要一步。

數據分析平臺：

在實現測試數據和流程的基本管理的基礎上，企業需要建立電池表征管理和電化學參數庫，實現電池測試數據和材料數據的結構化存儲，搭建統一的數據管理分析平臺，實現電池研發數據的全過程追溯，這也可以為之后將測試和仿真結合起來打好基礎。

進一步的，企業可以通過建立數據平臺對測試過程數據和結果數據進行分析和規律挖掘，盡可能地運用AI等技術提煉出電池內部機理規律。

在數據分析這方面，一家名為Voltaiq的美國創業公司值得關注。該公司開發了一個EBI（EnterpriseBatteryIntelligence）平臺，該平臺可以從電池測試實驗室、生產線和實際工況下的電池組自動化地收集大量電池數據，后續整個分析過程是基于云服務的。

Voltaiq的技術解決方案可以幫助電池制造商和車企等電池價值鏈上的所有相關主體快速準確地獲取、分析電池全生命周期中性能和質量數據，平臺可以覆蓋電池研發、制造、使用以及回收的全流程，從而使電池企業和車企等更有效地設計、開發、制造和使用電池產品。

Voltaiq平臺的功能主要集中在測試數據的分析方面，下面我們來逐一介紹其平臺的主要功能：

數據分析的基礎是數據格式的統一，這涉及到元數據的治理。Voltaiq會將從測試設備中采集到的數據轉換為通用格式，工程師可以對整組電池、電池測試、性能日志和序列號和批次/批號、材料、化學成分等元數據進行快速搜索

交互式繪圖分析：可以讓工程師使用30多個時間序列數據字段和70多個指標進行數據分析。平臺可以快速無縫地將測試過程中的各個數據文件“拼接”在一起，保證工程師可以快速查詢電池的整個生命周期性能數據，評估累積KPI（循環次數、容量、能量），相比傳統EXCEL可以節省大量時間。

多種電化學分析功能：用戶可以在平臺上進行循環壽命分析、HPPC測試分析、放電速率分析、dQ/dV曲線（微分容量曲線）分析，甚至還包括電池模組的EOL測試。幫助企業減少測試循環和分析時間。

測試通道的管理和資源分配，也會便于測試人員知曉電池位置和狀態。

AI技術：Voltaiq提供電池數據機器學習的開發環境與原型預測機器學習算法，用戶可以在系統中構建并運行Python或Matlab分析，并根據實際電池性能驗證模型

Voltaiq希望通過新的電池數據分析平臺來幫助電池企業實現自動化的測試數據存儲管理與分析，改變原先手動的基于EXCEL的數據處理方法，并提供AI技術應用的開發環境，以加速新材料、化學制品和制造工藝的測試與分析，從數據中獲取技術洞察，縮短電池新產品開發周期。

Voltaiq已經為車企、電池企業以及電池材料企業提供服務，包括梅賽德斯奔馳、ForgeNano等。

其中ForgeNano主要通過原子層沉積(ALD)來制造精密納米涂層，創建核殼結構來保護活性材料的顆粒，實現較低的內阻，從而顯著提高電池性能，增加電極容量，提高循環壽命，實現更快充電。

ForgeNano使用VoltaiqBatteryIntelligence平臺可以更加快速地分析電池材料性能指標數據，以加快研發其新一代電池材料加工包覆技術。

國外類似的電池數據分析平臺還包括Astrolabe、Batalyse、Galvanalyser、PyBaMM、BEEP、BatteryArchive等。

國內電池企業也同樣注重研發過程中實驗測試和仿真的數據積累和分析，例如弗迪電池在開發高功率電池時需要考慮鋰枝晶的問題，弗迪電池通過積累沉淀的300多種DOE數據庫，結合電化學機理提出更為精確的鋰枝晶模型，為高功率電池的研發提供了重要安全保障。

國軒高科在部署LIMS、PLM等研發管理系統的同時，也注重研發協同平臺的建設，目的是打造“研發大腦”。

電池研發整合既需要從微觀尺度到宏觀尺度的仿真技術，也需要包含打通設計、測試、仿真的綜合數據平臺，以此實現電池研發數據的全過程追溯，以及跨部門、跨組織的研發協同。比如電池仿真技術公司易來科得開發的仿真平臺，覆蓋了電芯研發測試全流程，可以幫助電池企業建立更加高效的研發體系，加速新型號電池開發。

2、電池研發體系發展趨勢

就電池研發體系本身而言，未來重要的轉變一是結合材料計算、電化學仿真等技術進行正向產品設計，盡可能減少制樣測試的次數，避免盲目試錯。二是運用數字化技術提高研發效率，特別是要實現研發高效協同。

而從研發體系出發延伸開來，研發設計與制造的融合趨勢變得愈發重要。

更進一步的，研發整合甚至需要囊括設計-仿真/測試-制造-使用全流程，制造工藝與設計仿真相協同，綜合考慮制造可行性和設計可行性，優化工藝參數，確定工藝窗口，加快新產品進入大規模制造環節的速度。

再比如利用云端電池歷史數據，構建電池孿生模型，一方面可以探索電池機理規律，反饋得到的衰減數據，可以用于加深對電池老化機理的理解，優化電池設計。另一方面與傳統BMS技術相比，可以更有效地減少前期開發過程中的實驗量，縮短BMS系統開發周期。

此外，由于動力電池事關電動汽車的整車性能，對于電動車終端用戶感知體驗十分重要，所以無論是電池企業，還是介入電池研發制造環節的車企，都需要更多從整車研發的角度來考慮動力電池技術創新。

譬如中創新航對電池之于終端用戶體驗的闡釋，底層也是最重要的就是安全，其次是成本和殘值，這里的成本包括直接購買成本和使用成本，成本特別是原材料價格其實也是推動各家電池企業在今年瞄準磷酸錳鐵鋰技術路線進行量產的主要原因。

在第三層是普遍關注的續航、能量密度等因素，中創新航在這里還特別強調了NVH，因為電池現在已經作為一種結構件參與了整車的NVH（Noise/Vibration/Harshness），這一點就意味著，未來電池研發過程中需要從更多維度、從整車開發的系統層面去綜合考慮電池的材料創新以及結構創新。

同時，這也意味著整個電池研發體系需要和整車開發系統工程進行有機的融合。

從技術創新上看，車輛電動化過程中電池技術必須與整車技術深度綁定，比如從直接大模組電池包向電池底盤一體化、電池車身一體化等方向發展。電池開發已經不是一個單純的零部件開發問題，而是整車開發的一大核心任務。

從研發架構上看，未來電池研發體系會更加注重材料、電池、模組、電驅動系統等各研發團隊之間的協作。而電池研發更偏重“配方+材料”，生產工藝也更接近于流程行業，和整車研發以“零部件”為核心、生產以組裝為核心的離散制造方式有很大不同。

如何整合不同類別的產品研發體系將是未來的一大挑戰。這里也會涉及到MBSE的設計方法和技術，以后我們會繼續探討這部分內容。

尾聲

公司是核心技術能力的有機組合，而非是產品或者業務的組合。公司就像是一棵樹，核心技術能力是提供養分、營養和穩定性的根系，產品和業務則是由核心技術能力孕育出來的樹干、枝葉和果實。如果只關注企業的產品，就會看不到它的力量之源，就像只看到樹葉就感覺不到樹的力量一樣。

電池研發能力作為動力電池企業核心競爭力來源之一，其背后的核心技術能力、研發流程及體系，以及由此孕育出來的研發工具軟件和平臺是具備更高戰略價值的。

這些將支撐電池企業形成高效的電池新產品開發能力，這種能力還將不斷地轉換為巨大的競爭優勢。假如某電池企業能夠基于更加高效的設計仿真-測試驗證-制造的新產品開發循環，快于對手發布新一代性能更好或成本更優的電池產品。首先，該企業將能夠在市場上享受一定的市場溢價，或是用更低的價格占據更高的市場份額，這種定價和市場份額策略是具備更強的靈活性的。

快速推出新產品的時間優勢又是可以積累的，而對手有可能為了加快新產品開發的速度而忽視了研發體系的建設，盲目追趕很可能破壞了對自身研發和制造成本的控制，競爭格局上很可能進一步滑向劣勢。

因此，可以看到高效的新產品開發體系將帶來三種競爭優勢，為企業贏得戰略主動：

更優異的性能

更符合市場需求的產品

更加靈活的定價和市場策略

高科技企業競爭的勝敗不僅僅在于各個核心技術能力的強弱，更在于其整體研發體系的高效與否，在新產品研發體系和核心能力培育過程中，數字化技術對于研發整合的支撐作用至關重要。

從動力電池企業技術和新產品開發戰略的角度出發，特別是在產業競爭愈發白熱化的形勢下，除去電池化學體系、技術路線的選擇外，構建高效的動力電池研發體系是至關重要的。

構建過程中既要加強核心設計仿真技術等研發能力的培育，又要運用數字化技術融合新產品開發流程，使得各層組織具備集成性解決產品設計問題的能力，而后重新重塑整個開發循環，這對于培育企業核心技術能力將帶來助力。

企業技術與創新戰略的核心目的是建立、培育自身核心技術能力，具體的戰略實施也都將圍繞著具體核心技術及研發整合來展開。

當產業環境變化、技術演化趨勢變革、核心競爭要素改變時，企業要與時俱進地圍繞新的核心能力構建高效的新產品研發體系，從而在競爭中掌握戰略主動。

參考資料

1.LiuX,ZhangL,YuH,etal.Bridging Multiscale Characterization Technologies and Digital Modeling to Evaluate Lithium Battery Full Lifecycle[J].Advanced Energy Materials,2022,Jun15:2200889.

2.中創新航招股說明書

3.寧德時代招股說明書

4.SolidPower：The Roadtoa Solid-State-Powered Future:Automotive Qualificationandthe“A-Sample”Cell

5.清華大學李哲副教授：動力電池的先進設計技術與研發模式變革

https://mp.weixin.qq.com/s/kcxjLOgook-0AQXIfVEtmQ

6.寧德時代-21C智算與數據中心負責人-趙旭山：計算和數據驅動的新能源電池研發——“AI＋物理”材料創新研發生態

7.行業首發：中創新航OS高錳鐵鋰電池——面向TWh的又一次結構創新和材料創新

https://mp.weixin.qq.com/s/cplf-eBcV1bZfqdtQiApOw

8.Voltaiq官網

9.國軒高科數字化、智能化轉型升級技術路線總體介紹

https://mp.weixin.qq.com/s/1Y30Cso9nqOoVTzGzhDNHQ

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