电池AI创新前瞻：谁是未来的朋友？

主要观点总结

本文介绍了AI在电池研发、生产、运维中的重要作用，以及AI for Science在电池产业中的应用和前景。文章提到了AI在多个领域取得的成就，包括物理、化学、电池创新等。同时，文章也提到了AI在电池产业融合中所遇到的挑战和机遇，以及如何利用大数据、模型和现代GPU计算等关键因素推动AI在电池产业中的应用和发展。

关键观点总结

关键观点1: AI成为未来电池研发、生产、运维的“超级智能科学家”，在各行业都展现出积极作用。

AI在电池产业中的应用已经起步，尤其是在新电池开发和生产过程中，AI技术正在助力产业实现创新增速。

关键观点2: 大数据、大模型、算力在科学、产业、人类日常中掀起变革的想象空间。

在客观的时间尺度中，大数据、大模型、算力在科学领域的应用已经取得了显著成果，对于电池产业来说，这也是一个难得的机遇。

关键观点3: 产业愈发意识到，仅依靠人脑难以实现创新增速的飞跃，电池创新需要更深刻的AI融合。

电池产业需要借助AI技术来解决技术创新中的难题，尤其是在新电池材料开发和电池体系迭代方面。

文章预览

AI成为未来电池研发、生产、运维的“超级智能科学家”。 我们无法放慢AI发展 在最近揭晓的诺贝尔奖中，AI成为“主角”。诺贝尔奖物理奖表彰了获奖者在神经网络、机器学习做出贡献，为AI奠定基础。化学奖获奖者则因在计算蛋白质设计与蛋白质结构预测中的贡献而获奖。 尤其诺贝尔物理奖令人意外，本次获奖者之一、有“人工智能之父”之称的杰弗里·辛顿在获奖后的一次采访中也表示，他的工作与物理关系较小，他本人也对本次获奖“目瞪口呆”。 不过杰弗里·辛顿对于未来的AI趋势深信不疑。在面对减少人工智能发展及技术风险的相关提问时，他表示，AI有很多积极作用，几乎在各个行业都有成效， “我们没有机会放慢它的发展” ，同时也需要努力保证其安全。 “时间最不偏私，给任何人都是二十四小时。”或许正因如此，在客观的时 ………………………………