比亚迪近期发布的 “兆瓦闪充电池” 引发行业关注 —— 该技术实现 “充电 5 分钟，续航 400 公里” 的突破，其研发过程中引入了字节跳动 Seed 团队的电解液 AI 模型框架BAMBOO。相较于传统试错法，BAMBOO 通过整合实验数据，可精准预测电解液密度、粘度、离子电导率等关键性能，将配方筛选的实验空间大幅缩小，显著缩短研发周期。
面向液相有机小分子体系，BAMBOO-MLFF 通过以下创新设计提升
分子动力学模拟精度：
- 多尺度物理建模：将分子间作用力拆分为半局域、静电、色散三类分别建模，兼顾计算效率与微观世界刻画精度。
- 旋转等变网络 GET：采用 Graph Equivariant Transformer 架构，在数据利用效率、预测精度与推理速度间实现平衡，例如处理 10⁴原子体系时推理速度较 TorchMD-Net 2.0 提升近 3 倍。
- 集成知识蒸馏与密度对齐：通过训练多模型 “蒸馏” 为单模型提升预测稳定性，并利用实验数据将宏观测量与微观模拟关联，密度预测误差仅 0.01g/cm³。
为解决传统研发中配方搜索空间大、耗时久的问题，BAMBOO-Mix 实现双向能力突破：
- 正向预测：基于 24 万单分子数据、1 万混合体系实验数据及 10 万分子动力学模拟数据，通过图神经网络（GNN）提取分子指纹，电导率预测 R² 达 0.985，锂离子溶剂化结构阴离子配位数预测 R² 达 0.953，覆盖 – 50°C~100°C 温度及 0.1~2.0M 盐浓度范围。
- 逆向生成：依托条件扩散模型，输入目标电导率（5-30 mS/cm）与阴离子配位比例（0.1-0.7），可秒级生成含 62 种溶剂 / 17 种锂盐的可行配方，为新材料探索提供 “数字孪生” 工具。
此次合作的核心落地场景为 “AI + 高通量联合实验室”，双方将通过资源互补形成技术闭环：
- 字节跳动 Seed：依托火山引擎云基础设施，持续优化 BAMBOO 系列模型算法，聚焦 AI 模型训练、微调及全流程自动化调度。
- 比亚迪锂电池：提供高通量实验平台，输出大规模、高一致性实验数据，为模型迭代提供数据支撑。
未来规划显示，双方将构建融合海量实验与计算数据的 AI 模型，打通 “模型训练 – 实验验证 – 参数优化” 全链条，目标是从材料设计、配方筛选到性能测试的全流程研发周期缩短 50% 以上，加速高安全性、长寿命
动力电池技术落地。
锂电池研发长期面临 “多尺度耦合、计算成本高、实验试错效率低” 的瓶颈，而 BAMBOO 框架与联合实验室的落地，标志着 AI 技术从 “辅助工具” 向 “核心驱动力” 的转变。正如相关研究论文（已发表于《Nature Machine Intelligence》）指出，机器学习力场与高通量实验的结合，不仅能加速现有技术迭代，更有望推动固态电解质、新型锂盐等颠覆性材料的发现，为
新能源产业突破能量密度与安全性能天花板提供新路径。
