自科学智能一词提出以来，其作为一种新的科学研究范式在学术界已基本达成共识，全球范围内的领先科研团队成果丰硕，展示出人工智能为科学研究带来的巨大价值。中国科学院院士、嘉庚创新实验室名誉主任、厦门大学化学化工学院田中群教授近日表示，当前材料科学、能源、生命、药物研发等领域的科研和应用需求，正引领科学智能这一全新科研范式不断前行与创新。其中，人工智能(AI)与电化学的结合作为科学智能的实践代表方向之一，引起广泛关注。

谈及所从事的能源化学研究领域，田中群说，我们国家目前正在开辟新能源赛道。新能源是非常复杂的庞大体系，与上中下游产业的关联性强。当前，电化学研究需要解决的是新能源产业化的问题。具体而言，一方面，要把风能、太阳能这些波动性强的新能源真正并到电网中去，还非常困难，需要新的超大规模储能技术，就是基于电化学能源的电池储能。另一方面，新能源储能电站，特别是大型储能电站，如果发生安全问题，后果会非常严重。而面向电化学的人工智能技术，为能源安全和高效分配提供了更多保障和支撑，能更好地在储能电池和动力电池的工作状况下进行检测、把控以及反馈和控制。

田中群带领团队所建立的福建省能源材料科学与技术创新实验室(嘉庚创新实验室)也是看准了这一时机，与北京科学智能研究院鄂维南院士团队合作设立了人工智能应用电化学联合实验室。该实验室有两大使命，一是成为我国新能源领域的科技大平台。这就要求实验室打造出具有国际优势的科技大团队以及具有国际引领性的大科学装置，为我国能源革命服务，为塑造国家的能源新格局贡献力量。二是推进相关科技产业的发展。未来，嘉庚创新实验室将致力于进一步推动产业核心技术瓶颈的突破和应用落地。

据介绍，联合实验室未来将在三大方向发力，一是人工智能辅助电化学理论与算法发展，目标是构建智能材料设计平台；二是结合工况表征技术的人工智能辅助计算谱学的理论与算法发展，目标是构建自动化多模态谱图解析平台；三是进一步为能源装备行业提供软硬件相结合的应用解决方案。

田中群表示，AI为新能源材料的评价和表征带来了更高的效率、精准性和创新能力。首先，AI能显著加速数据处理和分析的过程；其次，AI技术可以促进多尺度的材料模拟和建模；第三，从实验的角度来讲，AI技术可以帮助设计智能化的实验方案，提高实验效率和成果的可复现性。这些改变都将推动新能源材料和器件领域的快速发展和创新。

田中群认为，智能化的实验与模拟的新技术和方法为基础科研和应用带来了丰富的契机，加速了科学发现、促进了跨学科合作与创新和产业化进程。

“AI可以帮助我们更快地发现问题，分析问题，反馈问题，并进行主动控制，形成以往无法做到的闭环，有效提高安全性和效率，在更高的层面上设计新一代的能源体系。在新能源新赛道里，AI是不可缺少的，可以预见，未来AI还会更有力、更全面地支撑电化学特别是能源电化学的发展，助力我国新能源赛道的开辟和快速发展。”田中群说，当科学智能基础设施建设逐步完成，下一步将更快地促进学科交叉发展，提升科研效率，加快原始创新，推动化学、材料、能源、生命科学等原始创新成果涌现，进一步推动我国实现高水平科技自立自强。