比亚迪联手字节！用AI赋能电池研发和制造，这故事够性感吗？

　　电池研发，可能将进入“摩尔定律”时代。

　　6月18日，字节跳动Seed公众号发文称，字节跳动Seed与比亚迪锂电池深化合作：将成立AI联合实验室加速电池研发。两边一起主要集中攻克三个难题：让电池充得更快、用得更久、更安全。

　　这一动向立即引发了行业关注，并带来几个核心问题：AI究竟能否突破瓶颈，真正助力电池进入高速发展期?“AI+制造”的概念虽然火热，但它在硬核的工业领域究竟是否足够靠谱、能转化为实际生产力?

　　此外，在这类跨界合作中，车企与科技公司之间，谁将主导技术标准的制定?这已成为决定合作成效与未来技术走向的核心议题。

　　带着这三大问题，我们继续往下解读。

　　字节与比亚迪合作，意在打造AI+制造标杆?

　　按官方的说法，比亚迪锂电池将与字节跳动Seed及火山引擎深化合作，将共建“AI+高通量联合实验室”。

　　双方通过共享算法、算力及实验数据，联合攻克动力电池快充、寿命和安全等关键技术问题，推动AI for Science研究在锂电池领域落地。

　　其中，字节跳动Seed团队将持续投入模型算法研究，依托火山引擎云基础设施优化模型能力。而比亚迪锂电池则提供高通量实验平台，保障大规模、系统性且高一致性的实验数据，为模型优化提供高质量数据支持。

　　此外，双方将构建融合海量实验与计算数据的电池综合性能AI模型，多维度缩短电池迭代周期，加速新材料和新配方的发现。

　　用AI研究电池这事，可能还真行，而且还不止比亚迪在做，只是角度各有不同。

　　近年来已经有越来越多的新能源企业和科研机构，开始利用AI开拓电池技术和工艺的新领地。比如宁德时代，就主要聚焦在电池材料上。

　　去年9月，宁德时代董事长曾毓群在一场访谈中就表示：“宁德时代正利用人工智能寻找下一代革命性材料和超越锂离子的化学系统。”

　　传统的电池材料开发手段，主要依赖于科学家，往往存在运气成分。而AI可以通过计算宇宙中所有适合电池材料分子的物理和化学属性，高效模拟仿真，快速寻找新材、验证各种材料的组合效果，帮助人类科学家找到最优的新分子材料和材料组合。

　　除了电池材料外，还有电池设计，据广汽埃安电池研发部部长李进透露，他们希望通过利用仿真计算和AI深度学习模型，对固态电解质进行创新型的开发，攻克妨碍固态电池产业化应用的稳定性、安全性、加工性和固-固界面融合等问题。

　　中国科学院院士欧阳明高指出“电池设计正从第二代的仿真驱动，向第三代基于AI的电池智能设计技术方向发展。”电池智能设计技术可将电池研发效率提升1～2个数量级，节省研发费用70%～80%。

　　因此，在AI的加持下，说电池研发即将进入“摩尔定律时代”，可不是空穴来风。

　　“人工智能+制造”的核心不是降本，而是重构

　　AI参与汽车研发，这事真的靠谱吗?

　　事实上，AI参与研发，在汽车行业早已不是稀奇事。以日系车企为例。从去年开始，日本各大汽车企业已经陆续在开发新车型时使用生成式AI，包括丰田、马自达、斯巴鲁、本田等车企。

　　其中，丰田研发子公司Toyota Research Institute已经在使用图像生成式AI，根据新车设计图得出具体风阻系数，并对设计进行优化，目的是兼顾设计、功能性的同时，提高开发效率。

　　至于马自达和斯巴鲁，当前计划是对内部多名员工接受AI培训，目的是了解AI的工作原理和用途，缩短时间，将其作为降低工序和成本的手段。

　　几家车企已经在新车研发流程当中引入了AI等一系列数字化技术，他们的目的只有一个——缩短研发时间，降低工序成本，提高内部运行效率。

　　但结果大家也看见了，日系汽车在新能源时代依旧面临挑战，AI的加入显得可有可无，反而因为抛弃了“工匠精神”，显得自己有点四不像。

　　原因在于，日系车企对待AI的“方向错了”，在这个追求高效低成本的时代，AI计算确实可以大幅缩短产品的验证和调整周期，但“人工智能+制造”的核心不是降本，而是重构。

　　工业和信息化部数据显示，我国已建成 3 万余家基础级智能工厂、230 余家卓越级智能工厂，覆盖 80% 制造业大类。这些 “灯塔工厂” 的共同特征是：以 AI 技术为引擎，推动生产从标准化向个性化、从劳动密集向算法密集、从经验驱动向数据驱动跃迁。

　　是的，没有一个特征是“降本”。

　　过去，AI更多被视为一种工具：用于辅助检测、分析数据、生成报表。而如今，随着AI模型在研发技术、质量控制、排产调度等环节的渗透，它正逐步从辅助判断者演化为参与决策者。

　　制造企业也在从“以人决策、AI协助”的单向关系，转向“人机共决策”的双向协同模式。AI不再是后台工具，而是嵌入业务流程、参与流程演化、触发流程再造的智能要素。

　　我们带着这个结论，回到比亚迪与字节的合作中，事实上，在比亚迪此前发布的兆瓦闪充电池中，字节就已经参与其中。

　　在该产品的研发过程中，字节跳动Seed团队开发的电解液AI模型框架BAMBOO发挥了重要作用：锂电池系统涉及从原子到宏观结构的多尺度复杂物理化学过程，传统量子力学模拟虽然精度高但计算成本昂贵，而经典力场计算效率高但精度不足。BAMBOO框架通过AI技术有效解决了这一技术难题，为电池研发提供了更精准的理论支持。

　　从产业发展角度看，这一合作模式体现了AI技术在传统制造业中的深度应用价值，将理论计算与实验验证有机结合，有望为动力电池行业的技术创新提供新的发展路径。

　　因此，AI参与汽车研发究竟靠不靠谱，还得看企业对AI的定位。AI的价值不在于“雪中送炭”式的降本，而在于“锦上添花”式的技术跃迁和能力重构，这才是其驱动产业升级的真正力量。

　　车企vs科技公司，合作该由谁主导技术标准?

　　在比亚迪与字节跳动的合作里，藏着未公开的协议细节：字节提供AI框架，比亚迪开放实验平台，但电池配方数据的归属权始终成谜，这也带来一个问题：

　　当科技公司的算法开始定义汽车核心部件的性能标准，传统车企的技术主权是否将遭遇空前挑战?

　　这跟“灵魂论”还不太一样。彼时车企恐惧的是科技公司掌控“整车智能化”主导权，而如今危机已渗透至基础研发层。

　　其实类似比亚迪与字节这种合作的例子有很多，比如大众集团与地平线成立合资公司，大众主导场景定义，地平线提供芯片架构，双方共享算法知识产权;还有高通与宝马联合开发智能座舱，宝马开放车辆控制接口，高通定制芯片，数据所有权归属宝马。

　　从目前的趋势来看，产业并未滑向零和博弈。而是越来越倾向于“安卓模式”，也就是开放联盟。

　　在这种趋势下，连一直倡导垂直整合，全栈自研的比亚迪都开始频繁跟科技公司合作。尤其在智能驾驶、动力电池、智能座舱与无人机生态三大核心领域，已经逐步构建起一个多元协作的“科技朋友圈”。

　　在智驾上，2025年比亚迪十余款新车型搭载禾赛激光雷达，覆盖“天神之眼”智驾系统的A、B、C三个版本。推动7万-20万级车型全面普及高阶智驾功能。

　　在高精度定位上，比亚迪与中海达合作，为比亚迪“天神之眼”系统提供车载GNSS/IMU组合导航模组，同时中海达还参与第五代智驾平台预研。

　　在无人机生态中，2025年3月比亚迪与大疆联合发布全球首款量产车载无人机系统“灵鸢”，支持动态起降、一键成片等30项功能，推动无人机从“小众玩具”变为“大众标配”，未来将适配比亚迪全系车型。

　　这一系列合作正推动比亚迪从“垂直整合制造商”向“智能生态整合者”转型——既掌握核心定义权，又以开放姿态吸纳全球创新资源。

　　这种分工逻辑的核心在于“分层掌控”：车企牢牢握住车辆控制层和数据主权层，科技公司提供工具层支持，汽车将成为由分布式智能体组成的系统，车企需转型为“交响乐团指挥家”，在开放生态中整合全球创新资源，而非追求封闭的“唯一灵魂”。