在“十五五”規(guī)劃培育壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、實施“人工智能 +”行動、推動數(shù)智與實體經(jīng)濟融合的戰(zhàn)略指引下，“AI + 科研”成為催生新質(zhì)生產(chǎn)力、驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎?，F(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，積累多項自主知識產(chǎn)權(quán)，確立“數(shù)據(jù)筑基、模型賦能、實驗閉環(huán)”研發(fā)戰(zhàn)略，助力國家新能源產(chǎn)業(yè)競爭力提升。 

AI-Ready材料數(shù)據(jù)庫正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動研發(fā)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。對鈣鈦礦薄膜電池而言，材料與工藝空間巨大，變量耦合復雜，傳統(tǒng)“點式試錯”成本高、周期長。只有把結(jié)構(gòu)、量子化學、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)庫的模型才能穩(wěn)定學習規(guī)律，進而指導配方篩選與參數(shù)優(yōu)化，形成“數(shù)據(jù)—模型—實驗”的閉環(huán)加速。在傳統(tǒng)科學實踐中，相關(guān)數(shù)據(jù)分散在論文與補充材料里，記錄口徑不一：結(jié)構(gòu)與譜學信息不完整，計算參數(shù)與收斂準則缺失，實驗環(huán)境與批次差異未量化，難以復現(xiàn)與比對。即便大量收集，也常因元數(shù)據(jù)缺失與標注不一致，無法直接成為可訓練、可遷移的“AI-Ready”數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

因此，我們建立并長期拓展了一套AI-Ready材料數(shù)據(jù)庫。其特點為全鏈路可復現(xiàn)溯源，元數(shù)據(jù)完整（覆蓋結(jié)構(gòu)、量子化學特征及柔性分子主導構(gòu)象等），全面記錄計算流程與參數(shù)，與受控實驗室環(huán)境聯(lián)動并同步記錄組件制作與表征數(shù)據(jù)。基于該數(shù)據(jù)庫訓練的分子性質(zhì)與組件效率預測模型誤差達15%以內(nèi)，且在跨批次與新配方任務上穩(wěn)健泛化。這一工作可將分散材料研究經(jīng)驗沉淀為可復用、可迭代的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。聯(lián)動自動化實驗平臺與AI預測模型，可將材料從發(fā)現(xiàn)到量產(chǎn)驗證周期縮短60%以上，把數(shù)月研發(fā)周期壓縮至數(shù)周，大幅降低試錯成本。 

未來，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—實驗”閉環(huán)模式惠及全行業(yè)。讓我們共同推動研發(fā)范式從傳統(tǒng)經(jīng)驗驅(qū)動向現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動變革，突破鈣鈦礦產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵瓶頸，共筑我國新能源產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展根基，共繪綠色能源未來藍圖。