提供锂电研发数字化解决方案,「储慧智能」获数千万元Pre-A+轮融资
发布时间:2023-12-18  阅读次数:391

储慧智能目标是成为一家领先的新能源电池行业数字化解决方案企业,基于电池大数据分析、多尺度仿真等核心技术能力,助力锂电企业形成数字化研发能力体系。
36氪获悉,近日苏州储慧智能科技有限公司(以下简称“储慧智能”)宣布完成数千万元Pre-A+轮融资,领投方为中鑫致道资本,领军创投、国潮创投、华禹共赢跟投。本轮融资资金将用于锂电数字化平台和仿真技术研发投入及加快市场拓展。

储慧智能致力于成为一家新能源电池领域数字化软件企业,为锂电企业提供覆盖设计、仿真、测试及制造管理全流程的数字化解决方案。公司目前已推出电池测试分析平台、智能成本分析系统等软件产品。后续将推出电池智能研发平台等产品,为锂电池研发工程师提供电芯快速设计、项目管理和材料数据库等工具,实现从基于经验的设计范式到基于AI与机理的研发设计范式转变。

推出电池测试分析平台及智能研发平台,帮助锂电企业构建数字化研发体系

储慧智能创始人兼总经理曾伟国向36氪表示,目前锂电行业研发数字化的主要矛盾集中在构建数字化研发体系方面。

先从测试环节来看,目前电池研发的测试规模越来越大,投入的资金、设备、物料和人力已经远远超过一般的实验室测试。

例如曾对外披露的蜂巢能源无锡全球研发中心,其中试验中心占地面积超2.4万㎡,整个电芯测试区域有1.26万个测试通道,仅试验设备的投资额就达到数亿元。如此大规模的测试活动自然会产生海量的测试数据。

但目前多数电池企业仍然主要以纸质或者借助Excel表格存储管理研发数据,锂电企业对测试数据的管理能力亟待提高。

基于此,储慧智能推出了业内首款测试分析平台软件产品。该平台核心支撑技术分为海量时序数据采集技术和大数据分析技术。为了采集电池测试环节中多种测试设备产生的海量时序数据,储慧智能在边缘端部署数据采集一体机,并搭建测试大数据分析平台。


该平台支持处理多源异构数据介质采集,支持实时、历史数据采集分析。单份测试报告生成时间从原先的8小时缩短为2小时,日均可处理1TB以上的测试数据。

基于上述两项核心技术,储慧智能测试分析平台还延伸出dLIMS实验室管理系统、dMaterial电池材料数据库、dReport智能报告、dAIgo计算分析四个应用模块,将有效保证测试数据的可追溯性和可重用性。

其中电池材料数据库可以为研发人员提供材料动力学、热力学等多维度本征数据,同时还具备材料智能推荐、支持材料性能对比计算等功能。

电池研发的核心在于“材料配方”,研发过程中会涉及到种类繁多的金属和非金属材料,不同供应商提供的同种材料、不同工艺制备出来的同类型材料都可能在材料属性特征上存在差异,加上掺杂、包覆等多种工艺,使得电池材料的管理也非常复杂。

储慧智能电池材料数据库将有效帮助锂电企业管理研发所用到的材料数据,综合企业内部的试验、设计、历史积累数据和企业外部材料信息数据资源,最终形成一个企业级电池材料信息管理系统,由此研发人员可以更加方便地获取准确的材料数据。

在实现测试数据和流程的基本管理的基础上,储慧智能可为企业建立电池表征管理和电化学参数库,实现电池测试数据和材料数据的结构化存储,搭建统一的数据管理分析平台,实现电池研发数据的全过程追溯,这也可以为之后将测试和仿真结合起来打好基础。

进一步的,锂电企业可以通过数据平台对测试过程数据和结果数据进行分析和规律挖掘,并运用AI等技术预测电池内部性能表现。

储慧智能测试分析平台软件产品已经在多家锂电池头部企业部署应用。

在为锂电企业解决好管理研发数据、实现研发流程数字化的基础上,储慧智能还将进一步提供锂电设计仿真软件。预计明年储慧智能将推出智能研发平台,该平台将具备电化学性能仿真、寿命预测等功能。

目前锂电多尺度仿真的技术主要矛盾集中在界面层次上。无论是液态锂离子电池中的固液界面问题,还是固态电池中的固固界面问题,界面都是决定电池电化学稳定性、化学稳定性和热稳定性的关键枢纽,比如SEI膜调控问题、溶剂化结构和去溶剂化过程问题。同时,界面也会牵扯到电解质材料开发和正负极材料开发等关键技术创新。

曾伟国表示,储慧智能智能研发平台将围绕界面仿真、材料计算进行仿真技术自主创新,同时会联合高校科研资源共同构建锂电池多尺度仿真技术的产-学-研合作生态。


瞄准锂电高端设计仿真需求,推进设计-仿真-测试-制造-运营一体化

综合来看,锂电研发领域未来重要的技术趋势有两个,一是结合材料计算、电化学仿真等技术进行正向产品设计,尽可能减少制样测试的次数,缩短测试周期。二是运用数字化技术打通设计、仿真与测试环节,提高研发效率。

更进一步的,研发整合甚至需要囊括设计-仿真-测试-制造-运营全流程,使制造工艺与设计仿真相协同,综合考虑制造可行性和设计可行性,加快新产品进入大规模制造环节的速度。同时,面对储能运营环节,基于数据-机理融合模型进行电池寿命预测和安全监控的技术应用价值愈发突出。

储慧智能看到了数字化研发技术在上述领域中的应用前景,已经围绕不同研发环节开发了一系列软件产品。公司同时开始聚焦研发以界面为核心的电池材料计算和多尺度仿真软件产品,自主创新和联合高校科研团队并行。

从市场供给层面来看,一方面现行市场主流锂电池设计仿真软件性能局限较大,已经无法满足高精密度的设计制造需求,对于国产锂电池仿真软件来说,存在着机理和算法方面的创新空间和市场空间。

另一方面锂电行业的数字化研发软件产品存在一定的市场空白,以西门子为代表的研发管理软件多脱胎于汽车、机械、航空航天等行业,偏重于满足管理复杂型号设计的需求,与锂电注重材料配方管理的需求并不匹配。因此,储慧智能选择从电池材料数据管理入手,先解决好锂电企业研发数据管理的诉求,形成客户粘性,然后再进一步向材料计算和电化学仿真延伸。

电芯研发是一个复杂的高度集成的问题,设计、仿真和测试各环节数据在各研发团队中无缝共享是研发体系整合的基础。目前电池企业内部设计、仿真、测试往往是分开独立的团队,因此搭建统一的数据管理分析平台,实现电池研发数据的全过程追溯,是当下锂电企业形成研发整合能力的必选项。

曾伟国告诉36氪,储慧智能目标是成为一家领先的新能源电池行业数字化解决方案企业,基于电池大数据分析、多尺度仿真等核心技术能力,助力锂电企业形成数字化研发能力体系。

团队方面,该公司核心团队成员曾在西门子和头部锂电池企业任职,在工业软件、锂电仿真领域拥有深厚产业经验。


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