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作为可再生能源体系的关键支撑，以电池、电催化为代表的能源材料，其性能与研发效率至关重要。寻找续航更久、使用更安全的电池，以及高效转化的催化材料，始终是科研人员不懈追求的目标。
在过去，为了找到合适的能源材料，科研人员只能在实验室里不断“试错”，不仅耗时费力，也难以满足当下能源快速创新的需求。人工智能（AI）的出现，为这一领域带来了颠覆性的变革。从经典的机器学习，到如今大显身手的生成式AI与大语言模型，AI正在为能源材料的研发开启全新的“加速模式”。
为了全景式展现这场技术变革，上海交通大学杨孟昊副教授此前在中国工程院Engineering集群分刊ENGINEERING Energy发表了最新综述文章。该文精准追踪了AI从经典机器学习到先进大模型的演化脉络，重点聚焦电池与电催化材料两大核心方向，深入分析了AI技术在该领域的多元应用场景，为高性能能源材料的创新研发指明了方向。
值得一提的是，杨孟昊的求学与研究经历正好亲历了这一历史性变革。2022年前后，生成式AI与大语言模型如潮水般涌入材料科学领域。当时他正值博士后研究阶段，他回忆道：“这种深刻的转变，给我带来了极大的‘震撼’与‘紧迫感’。”
围绕该研究的核心亮点、未来的工业应用前景，以及个人科研经历，我们近日特别邀请到了论文通讯作者杨孟昊副教授进行深度访谈。以下为专访内容。
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