6月安卓手機性能榜：vivo/iQOO霸占旗艦排行榜前三
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在當前“碳達峰、碳中和”的國家戰(zhàn)略背景下，加快能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，發(fā)展低碳、清潔、高效的新能源技術(shù)勢在必行。在8月11日舉辦的2023科學智能峰會“AI4S：奔跑中的新能源（新能源應用專場）”學術(shù)峰會上，中國科學院院士、北京大學教授鄂維南，中國科學院院士、嘉庚創(chuàng)新實驗室名譽主任田中群，南京大學化學化工學院教授馬晶，中國科學院物理研究所研究員李泓，北京理工大學、機械與車輛學院教授熊瑞，中國科學院高能物理研究員董俊才圍繞如何利用人工智能，優(yōu)化能源材料，表征與設(shè)計，加速新能源技術(shù)創(chuàng)新等主題進行精彩而深入的演講與討論。
會上，田中群院士首先進行報告，介紹了面向新能源的人工智能和譜學電化學的交叉前沿以及發(fā)展趨勢。田中群院士認為，新能源帶來的是一條新的賽道，電化學在其中扮演著必不可缺的角色。當前風電、光電并到大電網(wǎng)，面臨著巨大的挑戰(zhàn)，適用什么樣的儲能方式還未有定論，電化學儲能被普遍認為是重中之重。
在大規(guī)模儲能面臨的安全和效率兩個關(guān)鍵問題中，AI最關(guān)鍵的應用對象就是復雜體系，越復雜的體系和越重要的復雜應用場景，越需要精準、高效的表征技術(shù)，也就越需要AI，如果AI不發(fā)展，在近期內(nèi)很難看到前景。
馬晶教授表示，“企業(yè)與行業(yè)的瓶頸也給我們帶來問題，在底層從計算化學的角度，我們積累了包括計算數(shù)據(jù)在內(nèi)的大量數(shù)據(jù)，相對于計算數(shù)據(jù)來說，實驗數(shù)據(jù)標準化和收集更加困難，在這里就需要交叉聯(lián)合，達到一定數(shù)據(jù)量就會得到意想不到的結(jié)果，甚至能夠形成新的問題和假設(shè)。”
談及AI for Energy storage，李泓研究員介紹，電池應用場景非常多，包括交通電動化、能源清潔化兩個大的方面，電池一直在發(fā)展，需要新的技術(shù)、新的性能。而要實現(xiàn)更高的指標，就需要不斷開發(fā)新的材料。
李泓研究員指出：“通過人工智能可以幫助我們加快發(fā)展新材料，這是非常重要的事情。對于正在發(fā)展的固態(tài)電池，若想構(gòu)建創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈，需要有一個共性支撐的東西，就是數(shù)字化，我們希望在研發(fā)數(shù)字化，在制造數(shù)字化，在運維數(shù)字化，在監(jiān)管數(shù)字化。”
會上，嘉庚創(chuàng)新實驗室聯(lián)合北京科學智能研究院共同設(shè)立的人工智能應用電化學聯(lián)合實驗室（簡稱AL4EC Lab）舉辦揭牌儀式。鄂維南表示，AL4EC Lab會在AI4S四梁基座與電化學垂直領(lǐng)域交叉，希望能夠改變做理論和做實驗之間的交流模式。
在圓桌論壇環(huán)節(jié)，田中群、李泓、馬晶、熊瑞和董俊才五位專家學者從不同角度分享交流對AI賦能新能源領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展的真知卓見。
會議最后，由深勢科技開發(fā)的電池設(shè)計自動化平臺（簡稱BDA）Piloteye正式發(fā)布，從創(chuàng)新算法、工程化及行業(yè)解決方案等方面系統(tǒng)賦能電池材料開發(fā)和電芯設(shè)計，助力電池研發(fā)率先進入AI for Science時代。
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