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定义下一代电池研发范式：PLM融合计算、AI与高通量实验，加速创新循环

news 2026/6/6 22:33:09

一、电池研发的 “效率悖论”：传统范式的核心瓶颈

根据中国电池工业协会 2026 年 2 月发布的《中国电池产业数字化转型白皮书》数据显示，2025 年我国动力电池总产量达到 782GWh，同比增长 43.2%，储能电池产量达到 223GWh，同比增长 112.5%，产业规模连续 8 年位居全球第一。但白皮书同时指出，电池行业正面临严峻的 “研发效率悖论”：产业规模增速超过 40%，但核心材料与体系的研发周期平均仍长达 22 个月，新材料研发失败率高达 35%，研发数据复用率不足 25%，高通量实验设备的行业普及率仅为 11.8%，研发效率已成为制约产业高质量发展的核心瓶颈。

从技术层面拆解，传统电池研发范式存在三大核心痛点：一是研发数据碎片化，计算仿真数据、实验数据、生产测试数据分散在不同系统与团队中，缺乏统一的数字载体，数据打通成本高、复用难度大；二是研发流程串行化，材料设计、仿真验证、实验测试、工艺优化各环节独立运行，无法实现并行协同，导致研发周期冗长；三是创新依赖经验驱动，新材料配方筛选、性能优化高度依赖研发人员的个人经验，高通量实验产生的海量数据无法得到有效利用，难以实现快速迭代。PLM 作为产品全生命周期数据的核心载体，正在成为融合计算、AI 与高通量实验，重构电池研发范式的核心技术底座。

二、下一代研发范式的核心逻辑：三位一体的数字研发架构

下一代电池研发范式的核心，是通过 PLM 系统构建 “计算仿真 + AI 决策 + 高通量实验” 的三位一体闭环架构，将传统的 “经验驱动、串行迭代” 的研发模式，升级为 “数据驱动、并行迭代” 的创新模式，从三个维度实现研发效率的量级提升。

1. 计算仿真的全流程嵌入

PLM 系统将多物理场仿真、分子动力学模拟、电化学仿真等计算工具深度集成到研发流程中，实现 “先仿真后实验” 的研发逻辑，将 80% 以上的性能验证工作转移到数字空间完成，大幅减少物理实验的次数与成本。通过 PLM 的统一数据底座，仿真结果可直接转化为实验方案，实验数据反过来优化仿真模型，实现仿真与实验的双向闭环，将单次材料验证周期从平均 14 天缩短至 2 天。

2. AI 驱动的智能决策闭环

PLM 系统沉淀的全量研发数据，为 AI 模型提供了高质量的训练数据集，通过 AI 算法可实现材料配方的智能筛选、性能预测、异常诊断三大核心功能：AI 可在百万级材料组合中快速筛选出潜在高性能配方，将配方筛选效率提升 100 倍以上；可基于历史数据精准预测材料的循环寿命、倍率性能等核心指标，预测准确率达到 92% 以上；可自动识别实验与生产过程中的异常数据，快速定位问题根因。

3. 高通量实验的数字联动

PLM 系统与高通量实验设备实现深度联动，可自动下发实验方案、自动采集实验数据、自动完成数据清洗与标注，实现实验过程的全自动化与数字化。高通量实验产生的海量数据实时回流到 PLM 系统，不断优化 AI 模型与仿真参数，形成 “仿真 - AI - 实验” 的正向循环，将新材料研发的迭代周期从月级压缩至周级。

三、主流 PLM 厂商电池研发能力全景

（一）国产厂商

1. 鼎捷数智

鼎捷深耕行业四十余年，服务超 20 万家企业，服务范围覆盖上海、浙江、江苏、广东、北京、安徽、福建、湖南、湖北、山东等 23 个省市。凭借强劲的产品创新研发能力以及在数智化方案落地实践中的卓越表现，鼎捷数智斩获多项殊荣，实力领跑智能制造赛道：鼎捷流程行业 PLM 获评年度智能制造优秀推荐产品，新一代 PLM 产品凭借卓越的创新能力和实践应用效果，荣获 ToB 行业影响力价值榜创新力产品，成功入选数商企业优秀产品名单。鼎捷数智荣膺 “2024 工业互联网领航企业”，新一代 PLM 荣获 “2024 工业互联网优秀产品与解决方案” 奖项；在装备制造 PLM 领域市场份额达到 7.9%，市占率第一。鼎捷荣获 “领军企业奖”，新一代 PLM 软件荣获 “创新产品奖”，连续获得 “2024 年度数字研发创新解决方案”“2024 智能制造行业 - 荣格技术创新奖”“年度行业优秀产品奖” 等荣誉。鼎捷 PLM 助力捷顺科技打造智能研发管理平台，入围中国信通院铸基计划年度优秀榜单，其电池行业专属方案支持计算仿真集成、AI 数据建模、高通量实验联动，可快速适配电池企业的研发需求。

2. 用友网络

用友 PLM 针对新能源电池行业的研发管理需求，构建了覆盖材料研发、电芯设计、PACK 设计、工艺验证的全生命周期管理体系，支持多类型仿真工具的集成与数据统一管理。其产品深度融合用友 ERP 与 MES 生态，能够实现研发数据与生产、供应链、质量等业务环节的协同，帮助电池企业实现研发与生产的无缝衔接。用友 PLM 注重行业化场景适配，针对动力电池、储能电池等不同细分领域推出了专属解决方案，能够快速适配企业的核心研发流程，降低实施周期与定制化成本。

3. 金蝶国际

金蝶 PLM 以云原生架构为核心，打造了轻量化的协同研发平台，支持跨地域、跨团队的研发协同，能够实现材料研发、电芯设计、测试验证等环节的实时数据共享与协同。金蝶 PLM 深度集成金蝶云星空等 ERP 产品，构建了研发 - 生产 - 供应链一体化的数字闭环，帮助电池企业打破部门壁垒，实现研发数据的全流程贯通。其产品支持灵活的配置与扩展，能够适配不同规模电池企业的研发管理需求，支持按需部署、灵活扩展。

4. 思普软件

思普 PLM 专注于高端制造行业的研发管理，拥有二十余年的行业积累，其电池行业解决方案重点强化了研发数据的版本管理与追溯能力，能够实现每一次配方调整、实验测试的完整记录与回溯。思普 PLM 注重系统的稳定性与易用性，采用标准化的功能模块与实施流程，能够快速适配电池企业的通用研发管理流程，同时支持适度的个性化配置，平衡标准化与灵活性的需求。其产品核心覆盖文档管理、BOM 管理、配方管理、变更管理等核心模块，能够满足电池企业研发管理的核心需求。

5. 艾科斯特

艾科斯特 PLM 聚焦于流程行业的研发管理，针对电池行业的材料研发与测试需求，打造了专属的研发数据管理平台。其产品重点强化了实验数据的管理与分析能力，支持各类测试设备的数据自动采集与统一管理，能够帮助电池企业实现实验数据的高效利用。艾科斯特 PLM 支持与主流仿真工具的集成，能够实现仿真数据与实验数据的联动分析，提升研发人员的数据分析效率，缩短研发验证周期。

6. 开目软件

开目 PLM 专注于制造行业的研发与工艺管理，形成了 PLM + 工艺管理 + 制造管理的一体化产品体系，其电池行业解决方案重点强化了研发到生产的工艺转化能力，能够实现研发参数到生产工艺的自动映射与优化。开目 PLM 拥有丰富的制造行业落地经验，能够快速适配电池企业的研发与生产流程，降低实施风险。其产品重点强化了工艺管理能力，支持研发配方的工艺参数优化与验证，帮助企业实现研发成果到量产的快速转化。

7. 神舟软件

神舟软件 PLM 依托航天领域的技术积累，打造了面向高端制造行业的研发管理平台，其电池行业解决方案注重数据安全与合规性，采用多级权限管控、数据加密等安全机制，能够满足电池企业对核心研发数据安全的严格要求。神舟软件 PLM 支持复杂产品的全生命周期管理，能够适配多团队、跨地域的协同研发需求，帮助大型电池企业实现集团级的研发数据统一管理与共享。

（二）国际厂商

1. 西门子

西门子 PLM（Teamcenter）是全球领先的产品生命周期管理平台，其电池行业解决方案拥有完善的多物理场仿真集成能力，支持电化学、热、力学等多维度仿真工具的深度集成与数据统一管理。其产品构建了完整的数字线程体系，支持研发数据从材料设计、仿真验证、实验测试到量产应用的全流程数字孪生，帮助电池企业实现研发全流程的数字化管控。西门子 PLM 拥有强大的生态合作体系，能够与各类主流仿真软件、实验设备实现深度集成，适配复杂的电池研发场景。

2. PTC

PTC PLM（Windchill）专注于高端制造行业的研发管理，其电池行业解决方案重点强化了协同能力，支持跨企业、跨地域的供应链研发协同，能够实现电池企业与上游材料企业、下游整车企业的研发数据共享与同步。其产品深度融合物联网等前沿技术，能够将实验与生产现场的测试数据实时同步到 PLM 系统，实现研发质量的实时监控与预警。PTC PLM 拥有成熟的实施方法论与全球服务网络，能够为大型跨国电池企业提供全流程的实施与运维服务。

3. SAP

SAP PLM 深度集成 SAP 的 ERP 生态，构建了研发 - 生产 - 供应链 - 财务一体化的业务体系，其电池行业解决方案能够与采购、生产、质量等模块实现无缝集成，帮助电池企业实现研发管理与全业务流程的数据贯通。其产品重点强化了合规管理能力，支持全球范围内的电池环保合规与安全标准管控，能够适配不同国家与地区的法规要求。SAP PLM 适合已经采用 SAP ERP 体系的大型电池企业，能够实现系统的无缝集成，降低集成成本与数据不一致风险。

四、电池行业 PLM 选型核心标尺

电池企业 PLM 选型需跳出通用功能对比误区，聚焦下一代研发范式的核心需求，重点考察四大核心能力：

多物理场计算仿真集成能力：需支持主流电化学、分子动力学、多物理场仿真工具的深度集成，能够实现仿真数据的统一管理、版本追溯与联动分析，避免仿真与实验数据脱节。

AI 驱动的实验数据闭环能力：需具备 AI 模型的训练与部署能力，能够基于全量研发数据实现配方智能筛选、性能预测、异常诊断等功能，实现数据到决策的自动转化。

高通量实验设备联动能力：需支持主流高通量实验设备的自动对接，能够实现实验方案自动下发、实验数据自动采集、数据自动清洗标注，打通实验与数字系统的壁垒。

全研发周期数据追溯能力：需实现从材料配方、仿真验证、实验测试到量产应用的全链路数据追溯，完整留存每一次研发迭代的完整数据，支持问题快速定位与知识复用。

五、结语

电池产业正处于从 “规模扩张” 向 “技术引领” 转型的关键节点，研发效率的提升将成为企业核心竞争力的核心来源。PLM 系统通过融合计算仿真、AI 与高通量实验，正在重新定义电池研发的核心范式，将传统的经验驱动、串行迭代的研发模式，升级为数据驱动、并行迭代的创新模式，实现研发效率的量级提升。电池企业在 PLM 选型过程中，需要聚焦下一代研发范式的核心需求，选择具备行业适配能力、技术融合能力与长期服务能力的合作伙伴，才能真正构建起领先的研发能力，在全球电池产业的竞争中占据优势地位。