在能源技术革命与人工智能深度融合的时代背景下，本书系统性地探讨了人工智能技术与锂电池全生命周期研发的交叉创新及应用，为新能源材料开发、电池工业智能化转型提供了前沿理论框架与实践指南。本书以“数据驱动—模型构建—场景应用”为主线，通过AI辅助锂电池材料设计开发、AI辅助电池先进表征技术、AI辅助电池器件开发平台、AI辅助电池状态感知与寿命预测技术等四个部分构建起完整的学科交叉体系，揭示人工智能重构能源技术创新的底层逻辑，为读者打开了面向碳中和目标的智能化研发新视野。 作为国内首部系统论述AI与锂电池交叉研究的学术专著，本书既可作为新能源、材料科学等领域研究者的理论参考，也可为电池制造企业智能化升级提供方法论指导，同时为政策制定者把握技术趋势提供决策依据。

第0章 绪论
0.1 复杂巨系统锂电池研发的挑战
0.2 从生物信息学的主要方法看锂电池信息学发展方向
0.3 锂电池多尺度建模研究存在巨大挑战
0.4 材料信息学与锂电池信息学的不同
0.5 锂电池研究不同尺度的科学问题与主要研究方法
0.6 电池信息学涉及的数据驱动的背景和概念
0.7 小结与展望
参考文献
第一部分 AI辅助锂电池材料设计开发
第1章 电池材料信息学概述
1.1 锂电池材料的主要表征手段及信息学结合现状
1.1.1 X射线衍射（XRD）分析
1.1.2 扫描电子显微镜（SEM）与透射电子显微镜（TEM）
1.1.3 原子吸收光谱（AAS）或电感耦合等离子体发射光谱（ICPOES）
1.1.4 氮吸附试验及孔径分布数据
1.1.5 电化学性能测试
1.1.6 热分析技术
1.2 锂电池正极材料信息学
1.2.1 正极材料信息学基本研究思路
1.2.2 基于高效描述符的锂电正极信息学
1.3 锂电池负极材料信息学
1.3.1 负极材料信息学基本研究思路
1.3.2 石墨结构与热力学特性计算
1.4 SEI的研究进展、先进表征技术与数据科学应用
1.5 电极材料信息学挑战与展望
参考文献
第2章 深度势能方法及其在电化学储能材料中的应用
2.1 深度势能
2.1.1 深度势能基本理论
2.1.2 深度势能的开发与应用
2.1.3 深度势能相关软件与平台
2.1.4 OpenLAM
2.1.5 AISsquare
2.1.6 模型蒸馏
2.2 深度势能在电化学储能材料中的应用
2.2.1 负极材料
2.2.2 正极材料
2.2.3 固态电解质
2.2.4 电解液
2.2.5 界面
2.3 小结与展望
参考文献
第3章 大数据驱动的电池新材料设计
3.1 发展现状
3.1.1 离子传输
3.1.2 表面/界面现象
3.1.3 微观结构动态演变
3.2 基于大数据的电池材料模拟方法
3.2.1 多精度传递的高通量计算流程
3.2.2 机器学习方法加速
3.3 电池新材料发现实例
3.3.1 基于直接筛选和优化改性
3.3.2 基于离子替换
3.3.3 基于团簇搭建
3.3.4 基于无序结构构建
3.4 电池材料“大数据+人工智能”工具软件开发
3.5 小结与展望
参考文献
第4章 锂电池负极固态电解质界面膜形成机理的理论研究进展与展望
4.1 分子动力学方法在SEI中的研究进展
4.1.1 经典力场分子动力学（CMD）
4.1.2 反应力场分子动力学（RxMD）
4.1.3 第一性原理分子动力学（AIMD）
4.1.4 机器学习力场分子动力学（MLMD）
4.2 动力学蒙特卡罗（KMC）在SEI膜中的研究进展
4.2.1 二维晶格模型
4.2.2 三维晶格模型
4.3 小结与展望
参考文献
第二部分 AI辅助电池先进表征技术
第5章 AI赋能电池材料表征分析技术
5.1 AI方法和表征手段概述
5.1.1 AI方法概述
5.1.2 材料表征概述
5.2 AI与谱学表征技术的结合
5.2.1 AI辅助谱学数据收集
5.2.2 AI结合特征提取
5.2.3 AI结合表征数据的分析和预测
5.3 AI与成像表征技术的结合
5.3.1 AI辅助成像数据收集
5.3.2 AI辅助图像分析
5.4 小结与展望
参考文献
第6章 机器学习强化的电化学阻抗谱技术及其应用
6.1 机器学习获取锂离子电池的EIS
6.1.1 时域信息获取EIS
6.1.2 频域信息获取EIS
6.2 机器学习辅助EIS解耦LIB老化参数
6.2.1 动力学参数解耦
6.2.2 热力学参数解耦
6.3 机器学习下EIS在锂离子电池健康预测与老化评估的应用
6.3.1 EIS实现锂离子电池健康预测
6.3.2 EIS实现锂离子电池老化机理评估
6.4 EIS与其他表征方法的数据融合
6.5 小结与展望
参考文献
第三部分 AI辅助电池器件开发平台
第7章 大语言模型RAG架构加速电池研发：现状与展望
7.1 概述
7.1.1 电池研究现状
7.1.2 大语言模型的优势
7.1.3 用RAG架构解决大语言模型的幻觉问题
7.2 大语言模型RAG架构在电池领域的具体应用
7.2.1 电池材料设计
7.2.2 电池单元设计和制造
7.2.3 电动交通和电网的电池管理系统
7.2.4 RAG架构在电池技术中应用的异同
7.3 小结与展望
7.3.1 多模态RAG在电池领域的应用
7.3.2 RAG技术在电池研究中的其他应用展望
参考文献
第8章 AIforScience时代下的电池平台化智能研发
8.1 AIforScience时代下的BDA平台加速各环节电池研发
8.1.1 电池研发的五个关键阶段
8.1.2 BDA平台助力电池研发“设计理性化”“开发平台化”“制造智能化”
8.2 AIfo