比亞迪聯手字節，用AI賦能電池研發和製造，這故事夠性感嗎？

電池研發，可能將進入「摩爾定律」時代。

6月18日，字節跳動Seed公眾號發文稱，字節跳動Seed與比亞迪鋰電池深化合作：將成立AI聯合實驗室加速電池研發。兩邊一起主要集中攻克三個難題：讓電池充得更快、用得更久、更安全。

這一動向立即引發了行業關注，並帶來幾個核心問題：AI究竟能否突破瓶頸，真正助力電池進入高速發展期？「AI+製造」的概念雖然火熱，但它在硬核的工業領域究竟是否足夠靠譜、能轉化為實際生產力？

此外，在這類跨界合作中，車企與科技公司之間，誰將主導技術標準的制定？這已成為決定合作成效與未來技術走向的核心議題。

帶着這三大問題，我們繼續往下解讀。

字節與比亞迪合作，意在打造AI+製造標杆？

按官方的説法，比亞迪鋰電池將與字節跳動Seed及火山引擎深化合作，將共建「AI+高通量聯合實驗室」。

雙方通過共享算法、算力及實驗數據，聯合攻克動力電池快充、壽命和安全等關鍵技術問題，推動AI for Science研究在鋰電池領域落地。

其中，字節跳動Seed團隊將持續投入模型算法研究，依託火山引擎雲基礎設施優化模型能力。而比亞迪鋰電池則提供高通量實驗平臺，保障大規模、系統性且高一致性的實驗數據，為模型優化提供高質量數據支持。

此外，雙方將構建融合海量實驗與計算數據的電池綜合性能AI模型，多維度縮短電池迭代周期，加速新材料和新配方的發現。

用AI研究電池這事，可能還真行，而且還不止比亞迪在做，只是角度各有不同。

近年來已經有越來越多的新能源企業和科研機構，開始利用AI開拓電池技術和工藝的新領地。比如寧德時代，就主要聚焦在電池材料上。

去年9月，寧德時代董事長曾毓羣在一場訪談中就表示：「寧德時代正利用人工智能尋找下一代革命性材料和超越鋰離子的化學系統。」

圖源：pexels

傳統的電池材料開發手段，主要依賴於科學家，往往存在運氣成分。而AI可以通過計算宇宙中所有適合電池材料分子的物理和化學屬性，高效模擬仿真，快速尋找新材、驗證各種材料的組合效果，幫助人類科學家找到最優的新分子材料和材料組合。

除了電池材料外，還有電池設計，據廣汽埃安電池研發部部長李進透露，他們希望通過利用仿真計算和AI深度學習模型，對固態電解質進行創新型的開發，攻克妨礙固態電池產業化應用的穩定性、安全性、加工性和固-固界面融合等問題。

中國科學院院士歐陽明高指出「電池設計正從第二代的仿真驅動，向第三代基於AI的電池智能設計技術方向發展。」電池智能設計技術可將電池研發效率提升1～2個數量級，節省研發費用70％～80％。

因此，在AI的加持下，説電池研發即將進入「摩爾定律時代」，可不是空穴來風。

「人工智能+製造」的核心不是降本，而是重構

AI參與汽車研發，這事真的靠譜嗎？

事實上，AI參與研發，在汽車行業早已不是稀奇事。以日系車企為例。從去年開始，日本各大汽車企業已經陸續在開發新車型時使用生成式AI，包括豐田、馬自達、斯巴魯、本田等車企。

其中，豐田研發子公司Toyota Research Institute已經在使用圖像生成式AI，根據新車設計圖得出具體風阻係數，並對設計進行優化，目的是兼顧設計、功能性的同時，提高開發效率。

圖源：豐田

至於馬自達和斯巴魯，當前計劃是對內部多名員工接受AI培訓，目的是瞭解AI的工作原理和用途，縮短時間，將其作為降低工序和成本的手段。

幾家車企已經在新車研發流程當中引入了AI等一系列數字化技術，他們的目的只有一個——縮短研發時間，降低工序成本，提高內部運行效率。

但結果大家也看見了，日系汽車在新能源時代依舊面臨挑戰，AI的加入顯得可有可無，反而因為拋棄了「工匠精神」，顯得自己有點四不像。

原因在於，日系車企對待AI的「方向錯了」，在這個追求高效低成本的時代，AI計算確實可以大幅縮短產品的驗證和調整周期，但「人工智能+製造」的核心不是降本，而是重構。

工業和信息化部數據顯示，我國已建成 3 萬余家基礎級智能工廠、230 余家卓越級智能工廠，覆蓋 80% 製造業大類。這些 「燈塔工廠」 的共同特徵是：以 AI 技術為引擎，推動生產從標準化向個性化、從勞動密集向算法密集、從經驗驅動向數據驅動躍遷。

是的，沒有一個特徵是「降本」。

過去，AI更多被視為一種工具：用於輔助檢測、分析數據、生成報表。而如今，隨着AI模型在研發技術、質量控制、排產調度等環節的滲透，它正逐步從輔助判斷者演化為參與決策者。

製造企業也在從「以人決策、AI協助」的單向關係，轉向「人機共決策」的雙向協同模式。AI不再是后臺工具，而是嵌入業務流程、參與流程演化、觸發流程再造的智能要素。

圖源：圖麟科技

我們帶着這個結論，回到比亞迪與字節的合作中，事實上，在比亞迪此前發佈的兆瓦閃充電池中，字節就已經參與其中。

在該產品的研發過程中，字節跳動Seed團隊開發的電解液AI模型框架BAMBOO發揮了重要作用：鋰電池系統涉及從原子到宏觀結構的多尺度複雜物理化學過程，傳統量子力學模擬雖然精度高但計算成本昂貴，而經典力場計算效率高但精度不足。BAMBOO框架通過AI技術有效解決了這一技術難題，為電池研發提供了更精準的理論支持。

從產業發展角度看，這一合作模式體現了AI技術在傳統制造業中的深度應用價值，將理論計算與實驗驗證有機結合，有望為動力電池行業的技術創新提供新的發展路徑。

因此，AI參與汽車研發究竟靠不靠譜，還得看企業對AI的定位。AI的價值不在於「雪中送炭」式的降本，而在於「錦上添花」式的技術躍遷和能力重構，這纔是其驅動產業升級的真正力量。

車企vs科技公司，合作該由誰主導技術標準？

在比亞迪與字節跳動的合作里，藏着未公開的協議細節：字節提供AI框架，比亞迪開放實驗平臺，但電池配方數據的歸屬權始終成謎，這也帶來一個問題：

當科技公司的算法開始定義汽車核心部件的性能標準，傳統車企的技術主權是否將遭遇空前挑戰？

這跟「靈魂論」還不太一樣。彼時車企恐懼的是科技公司掌控「整車智能化」主導權，而如今危機已滲透至基礎研發層。

其實類似比亞迪與字節這種合作的例子有很多，比如大眾集團與地平線成立合資公司，大眾主導場景定義，地平線提供芯片架構，雙方共享算法知識產權；還有高通與寶馬聯合開發智能座艙，寶馬開放車輛控制接口，高通定製芯片，數據所有權歸屬寶馬。

圖源：比亞迪騰勢

從目前的趨勢來看，產業並未滑向零和博弈。而是越來越傾向於「安卓模式」，也就是開放聯盟。

在這種趨勢下，連一直倡導垂直整合，全棧自研的比亞迪都開始頻繁跟科技公司合作。尤其在智能駕駛、動力電池、智能座艙與無人機生態三大核心領域，已經逐步構建起一個多元協作的「科技朋友圈」。

在智駕上，2025年比亞迪十余款新車型搭載禾賽激光雷達，覆蓋「天神之眼」智駕系統的A、B、C三個版本。推動7萬-20萬級車型全面普及高階智駕功能。

在高精度定位上，比亞迪與中海達合作，為比亞迪「天神之眼」系統提供車載GNSS/IMU組合導航模組，同時中海達還參與第五代智駕平臺預研。

在無人機生態中，2025年3月比亞迪與大疆聯合發佈全球首款量產車載無人機系統「靈鳶」，支持動態起降、一鍵成片等30項功能，推動無人機從「小眾玩具」變為「大眾標配」，未來將適配比亞迪全系車型。

這一系列合作正推動比亞迪從「垂直整合製造商」向「智能生態整合者」轉型——既掌握核心定義權，又以開放姿態吸納全球創新資源。

這種分工邏輯的核心在於「分層掌控」：車企牢牢握住車輛控制層和數據主權層，科技公司提供工具層支持，汽車將成為由分佈式智能體組成的系統，車企需轉型為「交響樂團指揮家」，在開放生態中整合全球創新資源，而非追求封閉的「唯一靈魂」。

本文來自微信公眾號「電車通」，36氪經授權發佈。