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近日，北京天工智材科技有限公司（以下简称“天工智材”）有关负责人表示，企业以“人工智能+新材料”融合为核心路径，推动研发范式从传统试错向数据驱动跨越，助力新材料产业升级。在钠离子电池阳极材料研发方面，企业开创了高效、精准新模式。

在中国互联网协会主办的2025年首届“AI 领航杯”人工智能+应用与技能大赛上，天工智材针对钠离子电池阳极材料，开创性地建立了HENaMat大模型，该成果获得二等奖。

据悉，传统的锂离子电池能量密度已接近物理极限，钠离子电池虽在资源和成本上具有潜力，却受限于较低的能量密度和循环寿命，目前主要用于两轮车、低速车和基站备用电源，尚难担当电动汽车“主力”大任。因此，材料层面的根本性突破，已成为能源转型的关键。

面对上述挑战，天工智材团队针对钠离子电池阳极材料，构建了基于晶体图神经网络（CGCNN）的人工智能预测模型。该模型对钒基磷酸盐等材料的带隙、电压与比容量预测准确率已超过90%，并将单次材料数据计算时间从传统方法的上千小时缩短至分钟级别，效率提升约3000倍，使大规模、系统性材料筛选具备了工程化落地的可能。

据介绍，天工智材已建立起从带隙预测拓展至电压、比容量评估的完整性能判别体系，这种“多尺度、多过程”高通量计算模式，为材料基因工程提供可规模化实施的解决方案。该技术成果不限于钠离子电池阳极材料开发，其底层平台与方法论可延伸至锂离子电池等更广泛的能源材料领域，为从原子级设计到宏观性能预测的一站式研发提供了工具。