行业现状与核心痛点 - 中国是全球锂离子电池生产与应用第一大国，2024年锂离子电池出货量达1214.6GWh，同比增长36.9%，占全球总出货量的78%，行业市值超1万亿元 [2] - 锂电池研发长期受制于低效的传统“手搓试错”模式，依赖调整配方和反复实验，效率低下 [2] - 研发面临“跨尺度、长流程、多因素”三大核心挑战，且商业化锂电池能量密度接近极限，新一代电池如锂金属和全固态电池面临科学与工程难题，难以商业化 [2] - 传统研发周期冗长，一款电芯从设计到定型往往需1到数年，成本高昂，仅中试制浆环节，传统模式常需投数十锅料，每锅料投入数十万元，单项耗费达数百万元 [2] BDA软件的技术创新与原理 - 北京大学新材料学院联合屹艮科技提出电池设计自动化(BDA)概念，构建以“跨尺度模拟+AI算法”为核心的全流程智能化平台 [3] - BDA采用“物理仿真+AI”的双轮驱动模式，物理仿真提供明确科学原理支撑，AI通过黑箱模型耦合复杂因素 [3] - 该模式精准破解传统研发三大难题：AI加速模拟进程，解决物理仿真速度慢的问题；通过实验与仿真数据构建模型，处理数十个自变量的非线性耦合关系；依托跨尺度参数传递技术，实现从原子尺度到系统层级的全链条覆盖 [3] BDA软件的应用成效与价值 - BDA软件已服务于宁德时代、比亚迪、广汽、贝特瑞等新能源头部企业 [4] - 该软件显著提效降本：传统电芯1-2年的研发周期有望被压缩至半年，材料实验从数月缩短至数日 [4] - 通过计算机模拟推荐配方，制浆等环节仅需1-2锅料即可达标，帮助企业降低30%-40%的研发成本，终极目标是降低90%以上研发成本 [4] - AI的精准预测间接提升电池安全性能，通过仿真模拟提前规避工艺缺陷和性能风险，某头部车企自研电芯循环寿命提升20%，安全测试通过率显著提高 [4] BDA软件的行业扩展与市场潜力 - BDA软件应用边界已突破锂离子电池，可通用至固态电池、钠电池、燃料电池、氢能电池等领域，因其底层算法不依赖具体电池材料 [4] - 软件已成功延伸至显示材料、半导体材料等领域，与京东方、飞凯新材等龙头企业合作 [5] - 未来最具落地潜力的细分领域包括精细化工（如塑料、胶粘剂、橡胶）、光电信息材料、半导体材料、磁性材料、复合材料以及燃料电池、氢能电池、工业催化相关材料等 [5] - 参照EDA软件200亿美元的市场规模，BDA软件发展潜力巨大，未来可能成为产业链必不可少的一环 [6] AI驱动的产业变革与未来趋势 - 未来3-5年，AI将给工业生产与研发带来根本性变化：研发端从“实验试错”转向“数字仿真+精准预测”，生产端从“标准化大规模制造”向“定制化精准智能制造”转变 [6] - 变革正推动企业竞争格局重塑，促使工业企业自研核心材料和部件以掌握核心技术话语权，AI工具是此转型的核心支撑 [6] - 锂电池行业目前尚处“小学生阶段”，未来低空经济、智能机器人、家庭和工业储能、电动船舶等场景将带来更广阔市场空间，甚至可能超越芯片行业规模 [6] 面临的挑战与国产软件机遇 - AI与工业融合面临多重现实阻碍：首要难题是交叉学科（物理、化学、材料、计算机）人才储备不足，国内极为稀缺，高校尚无对应专业和课程体系 [7] - 行业认知培育需时日，部分企业文化保守，对数字化工具接受度不高，对AI赋能信任需时间积累 [7] - 数据安全问题不容忽视，工业企业重视核心研发数据，这是屹艮科技采用私有化部署模式的重要原因 [7] - 政策支持方面，目前缺乏针对AI工业软件等基础核心领域的定向扶持，研发补贴多是“大锅饭”，生态建设有待完善 [7] - 中国拥有全球领先的新能源产业基础，有机会做出能“卡别人脖子”的核心工具，BDA软件的研发成功是从0到1的创新，为产业升级提供新质生产力工具，推动从“规模制造优势”向“核心技术优势”跨越 [7]