动力电池还有没有降价空间？5000字总结2024世界动力电池大会

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“动力电池研发在全球科技领域也是排在最前位置的，无论是在科技前沿、产业发展、（还是）能源转型，（在）各个方面都占据重要的战略地位。”在2024世界动力电池大会中的远见·高端对话环节，中国科学院院士、清华大学教授欧阳明高如是说道。

有远见、有前瞻性，探索前沿技术，连接产业、企业——这是2024年世界动力电池大会向外界传递出的形象。9月1日上午，大会以“新质动力·创绿未来”为主题，于中国动力电池之都四川宜宾开幕，期间共举行了6场专题会议、2场线上直播高端访谈。

在全球先进电池前瞻技术专题会议（下称专题会议）、以“动力电池新质生产力：创新驱动引领高质量发展”为主题的远见·高端对话（下称高端对话），清晰地描绘了电池行业的技术、产业发展蓝图，会议内容覆盖全固态电池进展、电池研发方法、行业格局、储能发展趋势等。

在动力电池产业发展走向上，行业格局呈现出混动电池扩张、成本下降、性能多元化提升等趋势。

“当新能源车走到了‘大众普及’（阶段），（渗透率）来到50%的时候，我们就要解决痛点，实现产业从1到N，从有到完善。在体系没有明显短板的情况下，打造差异化以及（追求对性能的）极限的控制。”在专题会议上，长安汽车先进电池研究院副总经理、深蓝汽车动力开发副总经理杜长虹说道。

当下，储能市场也为锂离子电池带来不小的增量，不过该行业同时面临价格“内卷”的激烈竞争。高端对话上，蜂巢能源科技股份有限公司董事长兼CEO 杨红新表示，储能领域目前的价格，更多由商业竞争行为造成。整个产业链条上盈利性很差，要想真正盈利，要靠技术创新降成本。

在电池研发方法上，“AI for Science”成为核心议题。在全球先进电池前瞻技术专题会议上，四川省经济和信息化厅副厅长曾吉明表示，利用人工智能算法优化电池设计、缩短电池研发周期，检测电池运行状态，已成为行业新的发展态势。

“AI for Science怎么来帮助电池的研发？核心问题就是能不能用AI的办法来帮助解决电池材料目前研发周期长、成本高、效率低这个问题。”中国科学院院士、北京大学教授鄂维南说。

被视作颠覆性技术的全固态电池，将是率先利用“AI for Science”进行技术研发的领域。“人工智能可以通过电化学原理、过去的经验排除许多（试验），可以大幅度提高试验效率、降低研发成本，会给这个行业的科研带来革命性的变化。”在高端对话上，亿纬锂能股份有限公司董事长刘金成说道。

动力电池：快速降本周期已过

在价格内卷加剧的动力电池行业，降本是一个绕不过去的话题。电池的成本主要分为两类——原材料成本与制造成本，今年以来，锂矿价格一降再降，伴随着电池企业制造工艺的改善与提升，动力电池的成本也大幅降低。供过于求的市场关系下，产品价格应声而落。

未来，这一趋势将会持续下去吗？

“（锂电池）成本快速下降的周期过去了。”高端对话上，宁德时代新能源科技股份有限公司副总裁孟祥峰说。他同时表示，在原材料成本、矿的成本没有大波动的情况下，通过技术提升、工艺改善、产业链融合，电池成本仍有下降空间。弗迪电池有限公司副总裁孙华军也认为，未来降本的空间一定存在，但幅度可能不会很大。

不过，也有观点认为，在价格战的影响下，电池降价会倒逼产品降本。

“明年的普遍现象可能是，动力电池的电池包PACK系统价格降到5毛以下，跟今年比价格下降会非常明显。”杨红新认为，成本肯定还要下降。因为中国汽车产业卷得厉害，欧美也在重新审视更加低成本的技术路线。他表示，除了材料降本，要更多关注制造降本、工艺降本，包括电池形态的降本。

与此同时，对动力电池性能的提升在持续进行。有观点认为，动力电池多元化性能的提升尤其重要，即在安全这一基础之外，充分提升产品的寿命、快充等性能。

“电池的寿命、能量密度、快充，这些都是让我们的电池有更大作为的技术。”孙华军说，从消费者关注的指标上来说，这些技术的提升，让新能源汽车满足了消费者基本的需求，未来还会有一些新的加强。

从市场的角度来看，伴随着混动车型的畅销，混动电池也正在成为电池产业的新增量。乘联分会发布的数据显示，今年1-7月，纯电动车型批发销量为323万辆，同比增长6.9%；同期混动车型的销量为236.1万辆，同比增速为84.6%。

“我们以前更多关注的是纯电动，现在看增程、大电量的PHEV增速是远远超过纯电动的。”杨红新认为，在汽车领域，混动电池和大电量、800V、快充电池的增速最快。因此，未来2—3年，这几个产品的增长空间比较大。

全固态电池：2027年或将小范围应用

在电池产品寻求更宽的温度域、更高的能量密度和更安全的过程中，能够同时满足以上条件的全固态电池被寄予了厚望。

全固态电池指的是内部完全不含液体的电池。当下的学界、业界普遍认为，相比液态电池，全固态电池能大幅提高能量密度、安全性和电池寿命。

“（全）固态电池具有宽温域、高比能、安全（的优势），有这三个特点之后，就会给用户释放更长的里程、更大的空间、更极致的安全。”在专题会议上，杜长虹说。

全固态电池的优势很明确，但发展的阻碍也十分明显。由于研发未取得突破性进展、工程问题难解决、成本高等原因，其被认为近三年内很难实现大规模落地。

在2024世界动力电池大会开幕式上，宁德时代董事长曾毓群表示，如果用1-9来表示全固态电池的技术成熟度，目前宁德时代的这一指标为4，并且在行业中领先。这也意味着，作为行业龙头，宁德时代对成熟的全固态电池技术的研发进程尚未过半。

不过，从具体时间来看，有不少观点认为，2027年全固态电池可能会有小规模定点验证，2030年可能会进行大规模落地。

“国内还处于材料到电芯开发阶段，以丰田为首的日系企业处于工程化阶段。”杜长虹说。杜长虹表示，希望2025年造出20Ah的全固态电池，2027年60Ah的全固态电池能够装车。未来的时间难以预料，但其目标在2030年能够实现量产装车。

北京卫蓝新能源科技股份有限公司董事长俞会根也认为，2027年在整车上进行小规模验证可以实现。孙华军表示，2027年-2029年，是一个全固态电池的示范过程，在2030年则会有一定拓展。

在“全固态电池热”的行业风向下，也有呼唤冷静的理性声音。

“固态电池急不得，要一步一步来。”欧阳明高表示，刚开始出来的全固态电池产品能量密度可能没有想象中高，但能带来高安全、宽温域。不要一开始就提出很高的目标，而是到最后再做到700Wh/kg全固态电池的产业化。

“电池不是一天就能被颠覆的，不可能的。欲速不达，循序渐进，”欧阳明高强调。

储能市场：产业链盈利差 提升空间大

今年以来，除了有颠覆性可能的全固态电池之外，储能也成为了诸多动力电池企业的心头好。

中国汽车动力电池产业创新联盟发布的数据显示，国内动力电池企业装车量排行榜的TOP3均发力储能市场。今年4月，宁德时代发布全新储能系统——天恒；同月，比亚迪发布储能解决方案MC Cube-T魔方系统。2024年，中创新航拿下了沙特全球最大储能项目，订单容量高达7.8GWh，相当于2023年度中国储能电池整体市场规模的36.3%。

但受到企业追捧、被视作“第二增长曲线”的储能行业，也面临着市场的严峻考验。汽车业内“亏本卖车”的现象，正在储能电池产业链上“复现”。

“现在很多（储能电池）材料据说都是亏本卖的，一个亏本销售的大产业是不可以持续的。”刘金成分析道，电池在储能系统中的占比只在20%左右未来，储能系统的成本下降，主要不是依靠电芯的成本下降，而应该是系统标准化的成本下降，从系统、连接、集装箱整体标准化和循环性能整体提升的角度思考。

与动力电池不同，在电芯之外，储能系统还包括EPC、占地面积、基础设施的施工、线缆的铺设到集装箱的设计、消防系统、连接件等。

“要想把每个环节的成本全降下去，需要提升单位面积的能量。”杨红新说，这需要消除不产生能量的物质，储能电芯单体就要做得越大、越好。行业要靠创新产品、技术实现真的盈利，而不是纯靠商业竞争来压低价格。

但是，电池做大后，安全风险也需要得到进一步重视。“（电池大了以后）内部连接方式减少了，实际就带来系统连接发热的风险。”刘金成表示，从储能系统安全性本身来讲，它的症结不在电芯，而在于连接产生的热和管理技术问题。如果将电池系统中的零部件全部标准化，既能降低成本，也可以从安全管理角度大幅度提升系统可靠性。

电池研发的AI“革命”

无论是多面拓展性能的液态动力电池，还是难以突破研发和产业化难题的全固态电池、又或是对寿命、安全追求更高要求的储能电池，要实现更好的性能、更低的成本，都需要企业进行大量的研发工作。

未来，AI将参与到此类研发工作之中，这将大幅降低研发成本，提高效率。刘金成认为，电池电化学体系成分众多，变量的排列组合也很多，而AI能够助其排除一些组合，大幅降低研发成本。

鄂维南也在专题会议上表示，电解液的材料和配方空间非常大，选择空间很大。目前设计电池材料都是通过试错的方式进行的，因此要更加理想地进行材料搜索。比如深视科技开发了一系列的模型，能够在确定目标后，给研发人员溶剂配方等内容的初步推荐和验证，然后研发人员能够通过试验数据进行微调，形成闭环。

不只是节约成本，这能从根本上推动科技发展。鄂维南认为，涉及到分子和原子的场景自由度太高，计算复杂性呈指数级增加，也就是“维数灾难”。而这些问题恰好可以用AI来解决。

也有观点认为，AI的加入将让材料研发过程更科学。“材料研发跟制备非常复杂，不光是正负极材料、催化剂、电解液，以前做的时候像老中药的配方，缺乏深度的科学性，随着人工智能的结合，我们可以系统性地研发这个材料。”加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士、国际电化学能源科学院（IAOEES）副主席、中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟说。

不过，AI赋能电池研发、制造并不简单，这需要成熟的AI模型和算法。与文本、语言大模型不同，辅助研发的AI工具和通用人工智能有非常大的区别。

“我们永远都很难达到像现在的文本模型、自然语言处理模型所需要的数据量，（因为）我们的每一个数据都是经过科学家们花了很大工夫收集起来的。”鄂维南说，因此这必须依赖于物理模型，必须依赖于基本原理，通过有效利用分子、结构层面甚至界面、器件层面的物理模型来进行。

此外，对文献的利用也能辅助进行研发工作。比如，各种结构化数据、表格、文本、向量、视频、图象等放在同一个数据库中，用解析工具、分子式等把数据解析出来后，就可以开发智能工具来完成任务。比如可以查询要开发一种电解质，大概有怎样的可能性。

“全固态电池新材料的突破必须靠人工智能——AI for Science进行材料研发。”欧阳明高说，在人工智能方面，全链条智能化可以做的工作有很多，比如材料表征，可以直接通过人工智能处理图像，输入仿真后直接输出性能优化结果，再直接输出进行样品自动制备。

伴随着AI for Science持续发展、走向成熟，无论是液态电池的多元性能研发、储能电池的安全与寿命研发，还是全固态电池的实验室研发、大规模落地研发，都将迎来更智慧、高效、低成本的研究方法。在此过程中，不断加速、提质，是不变的主题。

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