Part I:“电池2030+（BATTERY 2030+）”背景　　《电池2030+（BATTERY2030+）》是欧盟一项大规模的欧洲长期研究计划，为欧盟委员会提出的启动战略能源技术计划（SET-plan）的想法之一，旨在联合欧洲整体解决未来电池研发过程中所面临的电池WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91gantry%20electric%20hoist各项挑战，克服重重阻力达成宏大的计划既定的电池性能目标。研究内容以“化学中性途径（chemistry neutral approach）”为导向，欧盟基于现有或未来多种不同类型的启动电池化学物质，通过缩小各自之间的电池差距来发挥其全部潜力以实现电池的实际能力和理论极限。理念上基于给欧洲电池企业乃至全球电池企业的计划价值链提供新的发展和支持，比如从原材料到先进材料的欧盟发展，到电池和电池包的启动设计制造，电池寿命终止后的电池回收利用和电池实际应用场景等。除此之外，计划《电池2030+》的欧盟长期发展路线图也充分地弥补了欧洲电池内部的中期研究和创新工作–欧洲技术和创新平台（ETIP）。　　因此，启动欧盟希望借助于《电池2030+》来推动欧洲为期10年的电池大规模努力以促进电池领域的变革性发展。不断提出新的研究方法和开拓新的创新领域，实现安全的超高性能电池开发，最终实现欧洲社会2050年前不再使用化石能源（如图1所示）。2019年3月，欧盟启动《电池2030+》协调和支持行动，以确定计划的研发路线图。本次发布的《电池2030+》研发路线图第二版草案经讨论修改后，将于2020年2月底提交给欧盟委员会。　　图1. 《电池2030+》的长期愿景及使命　　Part II:“电池2030+”计划目标　　《电池2030+》的总体目标是实现具有超高性能和智能化的可持续电池功能以适用于每个应用场景。所谓超高性能，是指能量和功率密度接近理论极限，出色的使用寿命和可靠性，增强安全性，环境可持续性和可扩展性，以实现具有竞争力成本的大规模化生产电池。第一个重要挑战是达到最好的电池性能，因此发现新材料和新化学体系的开发过程必须加快。《电池2030+》提出电池界面基因组（BIG）–材料加速平台（MAP）计划，将采用人工智能（AI）大幅减少电池材料的开发周期。第二个重要挑战是延长单体电池和电池系统的使用寿命和安全性。寿命和安全都对未来电池的大小，成本和接受度具有关键性影响。为了实现第二个挑战，《电池2030+》提出了两种不同且互补的建议方案：开发直接在化学和电化学反应中可探测的传感器，将新型传感器嵌入电池中连续监控其“健康”和“安全状态”。另一方面，通过使用自愈合功能来提高电池容量并提高电池性能。　　与目前最先进的WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91gantry%20electric%20hoist电池技术相比，《电池2030+》旨在提出并影响电池技术的未来发展（如图2）：　　第一，将电池实际性能（能量密度和功率密度）和理论性能之间的差距减少至少1/2。　　第二，至少将电池的耐用性和可靠性提高3倍。　　第三，对于给定的电力组合，将电池的生命周期碳足迹减少至少1/5。　　第四，使电池的回收率达到至少75％，并实现关键的原材料回收率接近100％。　　图2.《电池2030+》对未来电化学存储系统的最新技术展望　　Part III:“电池2030+”主要研发方向　　3.1 材料加速平台（Materials Acceleration Platform，MAP）　　从能源技术的生产，存储到最终交付使用，材料的发现和开发始终贯穿于整个过程。特别对于新兴的电池技术，先进材料几乎是所有清洁能源创新的基础。若依靠现有的传统重复性试验开发过程，需要耗费大量的时间，人力物力去开发新型高性能电池材料并用于电池设计，这一过程从最初发现到完全实现商业化可能长达10年之久。因此，在《电池2030+》项目中，为了加速超高性能的，可持续发展的智能型电池开发，计划在欧洲范围内设立电池“材料加速平台（MAP）”，并与电池界面基因组（BatteryInterface Genome，BIG）集成在一起。同时BIG-MAP基础设施模块化设置，全系统具有高度的通用性，以便能够容纳所有新兴的电池化学体系，材料成分，结构和界面。另一方面，MAP将利用人工智能（AI）从许多互补的方法和技术中集成和编排数据，整合计算材料设计，模块化和自主性综合机器人技术和先进表征，实现全新的电池开发策略。促进材料，工艺和设备的逆向设计和定制。最终，在MAP框架下由每个核心元素构建概念电池，开发出具有突破性的电池材料，极大提高电池开发速度和电池性能。　　图3. 电池材料加速平台（MAP）的核心组成部分　　（一）MAP重点研发技术　　a. 高通量技术：开发自主材料合成机器人，构建电池材料自身及使用过程中原位的自动化高通量表征。实现电极活性材料及其组合方式的快速筛选和电解液配方的系统表征。基于高通量数据的建模和数据生成相结合，以物理参数为导向对电池及其活性材料进行分析和表征。　　b. 建立基于分布式访问模型的跨区域通用数据基础架构，实现多维度互连和集成工作流程：确保在材料的闭环研发过程中，能够实时进行跨区域的实验数据集成和建模。通过数据的共享实现信息的汇总及规模化分析。以机器学习和物理理论为导向的数据驱动模型去识别材料开发过程中重要的参数和特征，开发有效的和稳固的方式耦合和连接不同维度的模型，加速材料开发过程。　　c. 开发基于电池系统的人工智能（AI），构建统一数据框架：基于AI技术开发集成物理参数和数据驱动的混合型模型。比如目前已有一些AI软件包如ChemOS和phoenix正在用于自驱动实验室的原型开发阶段。利用欧洲材料建模委员会（EMMC）和欧洲材料与建模本体（EMMO）支持的访问协议，将学术界和工业界、材料建模和实际应用工程联系起来，实现电池整体价值链的数据标准化传递及共享。　　d. 电池材料和界面的逆向设计工程：通过所需的目标性能定义电池材料和/或界面的组成和结构，从而打破传统的开发过程，促进材料的高效高速开发。　　（二）MAP研发计划　　短期计划：开发用于电池材料和电池本身的共享且可互操作的数据基础架构接口，涵盖电池发现和开发周期所有领域的数据；自动化的工作流程，用于识别在不同时间尺度下传递相关特征/参数；构建基于不确定性的电池材料的数据驱动和物理模型。　　中期计划：在材料加速平台（MAP）中实现电池基因组（BIG-MAP）构建，能够集成计算建模，自主合成机器人技术和材料表征；展示电池材料的逆设计过程；在发现和预测过程中直接集成来自嵌入式传感器的数据，例如主动的自我愈合。　　长期计划：在电池基因组平台中建立完全的自主开发过程；集成电池单元组装和设备级测试；包含材料发现过程中的可制造性和可回收性；展示材料开发周期的5倍加速；实施并验证用于电池超高通量测试的数字技术。　　3.2 电池界面基因组（Battery interface genome，BIG）　　电池不仅包含电极和电解质之间的界面，而且还包含其他大量重要的界面，例如：在集流体和电极之间或在活性材料和诸如导电碳和/或粘结剂等的添加剂之间。因此在开发新的电池化学体系或现有电池技术中引入新的化学物质时，界面是有效利用电池电极材料关键之所在。MAP是提供基础设施以加快材料的发现，而《电池2030+》提出BIG将对材料开发过程提供必要的理解和模型，以预测和控制影响电池性能关键界面的动态变化（如图4所示）。BIG将高度适应不同的化学物质，从材料到设计，用大量数据构建模型，形成全新的材料开发途径，以超越当前的锂离子电池技术。　　图4. 电池界面基因组（BIG）运作流程　　（一）BIG重点研发技术　　a. 开发更高的空间、时间分辨率和运算速度的新型计算方法和实验技术：以获得超高性能电池系统构造和材料组合搭配的新理解。通过基于物理的数据驱动混合模型和仿真技术描述最先进的实验和技术方法。　　b. 开发具有高还原度的电池界面表征技术：通过对电池界面及其动态特性的精确表征，建立电池界面属性的大型共享数据库，利用大数据再对表征技术进行优化调整，不断修正测试偏差，真实还原界面工作过程，提高保真度。　　c. 建立电池及其材料的标准化测试协议：发布详细的材料表征检查列表，通过将电池性能与材料化学性质逐一比对来获取有关电池界面的关键信息。　　d. 构建更精确的材料结构与电池性能模型：利用电子，原子及介观材料尺度模型耦合形成连续相模型，真实反映电池正常工作时的界面状态、老化和衰减机制。　　（二）BIG研发计划　　短期计划：建立一定范围内表征/测试协议和数据的电池界面标准；开发可利用AI和仿真模拟技术进行动态特征分析和数据测试的自主模块；开发可互操作的高通量和高保真的界面表征方法。　　中期计划：开发预测混合模型，用于在时间和空间尺度上推演电池界面；演示模型电池间逆向合成设计；能够在MAP平台（BIG-MAP）中实现电池界面基因组计算建模，自主综合机器人技术和材料的集成表征。　　长期计划：在BIG-MAP平台中建立完全的自主开发过程；证明界面性能提高5倍；表明电池界面基因组到新型电池化学的可移植性。　　3.3 智能传感器（Integration of smart functionalities–sensing）　　随着目前对电池应用的依赖性不断提高，要求对电池的状态进行准确监控，提高其质量，可靠性和使用寿命。在过去几十年中，虽然许多电化学阻抗设备（EIS）以及先进的电池管理系统（BMS）发展，但成效有限。无论电池技术发展如何，性能仍取决于电池单元内界面的性质和依赖于温度驱动的反应以及不可预测的动力学。虽然监控温度对于延长循环寿命和延长电池寿命至关重要，但在目前电动汽车的应用中也无法直接测量单体电池的温度。为了更好了解/监测电池工作过程中的物理参数对电化学反应过程的影响，有效解决黑箱问题。《电池2030+》提出将智能传感器嵌入到电池中，能够实现电池在空间和时间上的分辨监视（如图5所示）。这样可以整合和开发各种传感技术在电池中以实时传递信息（如温度，压力，应变，电解质成分，电极膨胀度，热流变化等）。最重要的是依据大量的原位实时监测数据，可以与BIG-MAP协作构建电池工作状态函数及模型，开发智能的响应式电池管理系统。将在单体电池级别和整个系统级别上进行分层管理。　　图5. 未来具有原位传感及输出分析装置的电池　　（一）智能传感器重点研发技术　　a. 集成和开发适用于电池的多种传感器，将智能功能嵌入电池：光学、电学、热学、声学和电化学传感器用于设计/开发固态电解质（SEI）中间相动态监测功能。比如利用电阻温度检测器（RTD），热敏电阻，热电偶等温度传感器监控电池内外的局部及整体温度变化。电化学传感器主要用于监控电池界面SEI增长，氧化还原穿梭物质和重金属溶解。压力传感器可以检测电极应变和压力变化，从而反应电池的SoC以及SoH状态。光学传感器则可以对电池局部温度，压力和应变通过光学信号同时感应，其中光子晶体纤维传感器可以对多感应信号同时采集但又解耦合分析，是未来发展多参数监测新型传感器的趋势。　　b. 开发具有创新化学涂层的传感器：采用特殊涂层的传感器，减缓电解液及电化学反应副产物对传感器的腐蚀，提升器件稳定性，传导灵敏性和使用寿命。将传感器尺寸减小到几微米以匹配电池隔离膜的厚度，采用无线传感技术来避免复杂的连接布线问题。　　（二）智能传感器研发计划　　短期计划：在电池单元级别上，依靠各种传感技术和简单的集成开发非侵入式多传感方法，为评估电池内界面动力学，电解质降解，树枝状生长，金属溶解，材料结构变化的相关性提供可行性。监测电池运行期间关键参数的正常或者异常行为，并定义从传感器到BMS的传递函数，通过运行实时传感将温度窗口提高>10％。　　中期计划：实现（电）化学稳定传感技术的微型化和集成，在电池层面和实际电池模块中均具有多功能，以经济有效的方式与工业制造过程兼容；利用传感数据实现高级BMS，构建新的自适应和预测控制算法；BIG-MAP中集成感应和自我愈合；多价电极系统的过电压降低>20％；将锂离子电池可利用电压窗口增加>10％。　　长期计划：依靠先进的BMS控制传感器的通信，新的AI协议通过无线方式实现完全可操作的智能电池组。在未来的电池设计中，将感测/监视与刺激引起的局部自愈合机制结合，从而可以通过集成感测-BMS-自愈合系统得到智能电池。　　3.4 自愈合理念（Integration of smartfunctionalities–self-healing）　　电池技术的可持续发展以及我们对电池普及应用的日益依赖，要求确保其具有很高的可靠性和安全性。其中探测或者传感不可逆变化是获得更好的可靠性第一步。但是，要真正确保可靠性，电池应该能够自动感知损坏，并恢复原始配置及其整体功能。那我们可以尝试模仿自然愈合机制（比如伤口愈合）来制造智能长寿命电池吗？《电池2030+》中借鉴医学领域中“再生工程”的理念，提出可以开发在电池内注入相应自愈合功能的材料，以恢复电极内部的缺陷。另一方面，提出将状态传感和自我愈合功能紧密相连（如图6所示）。从传感器检测到的信号将被发送到电池管理系统并进行分析，如果出现问题，BMS将发出信号发送给执行器以触发自我愈合过程的刺激。这种既自我感知又触发自修复的结合过程将赋予电池更高的安全性和消费者更高的使用可靠性。　　图6. 由BMS介导的电池工作-感应-自我修复协同耦合过程　　（一）自愈合理念重点研发技术　　a. 开发自愈合的电池材料以及电极界面：包裹CNT的自愈合微胶囊，用于修复电极导电网络。具有自愈合性的人工SEI结构活性材料，用于修复电极材料充放电过程中界面结构的破坏。　　b. 开发适用于电池组件和界面的自愈合聚合物策略：超分子聚合物在自愈合多相固体聚合物电解质中的应用。使用无毒的生物基材料（例如多糖类材料，蛋白质材料）设计薄而多孔的可控隔膜，开发功能化生物基电解质隔离膜，专门设计使其具有自愈合特性，通过控制电解液的分解从而改善电池老化。　　c. 构建复合电极：设计具有聚合物或矿物质外壳的微胶囊，使其包含能够通过外界刺激响应来释放愈合剂，或在受刺激破裂时将释放锂盐、钠盐等。利用特定高分子结构的设计（比如PAA-聚轮烷滑轮型聚合物）控制电极膨胀结构并优化电池循环的效率。　　（二）自愈合理念研发计划　　短期计划：在各种交叉领域发展具有自我愈合功能的电池。对隔膜进行功能化处理，并开发依靠氢键相同作用实现可逆交联的超分子结构，以愈合电极-隔离膜的膜破裂，同时与电池的目标化学性质兼容。　　中期计划：设计智能型隔离膜，具有可容纳多种功能有机-无机愈合剂的微胶囊，可通过磁性，热或化学作用触发自动愈合，同时确定与刺激驱动的自愈合操作相关的响应时间，以愈合与电极断裂或SEI中间相老化有关的故障。　　长期计划：设计和制造功能性和孔隙率可控的低成本生物基电解质隔膜。在电池感测和BMS之间建立有效的反馈回路，通过外部刺激适当触发已经植入电池的自我愈合功能。　　3.5 未来电池规模化制造（Manufacturability of future batterytechnologies）　　新一代突破性电池材料的面世将开启崭新的电池技术机会。但是，从广义上讲，这些新电池技术至少需要面对两个主要的验证阶段。首先，在原型级别上证明其性能潜力，其次，扩大规模化生产的可行性和进入工业化过程的评估。《电池2030+路线图》提出未来电池制造的解决策略：工业4.0和数字化的前景。利用建模和人工智能实现制造过程动态软件模拟，突破制造单元的空间构造，避免或基本减少经典的尝试和错误方法。通过全数字化制造，理解和优化过程参数及其对最终产品的影响。　　图7. 电池制造的数字化过程　　（一）未来电池规模化制造重点技术　　a. 设计过程数字化：引入新功能，如自愈合材料/界面、各类智能传感器或其他执行器、生态电池设计和替代电池设计，在电池制造过程中开发和验证多重物理量和多尺度模型，以更准确了解制造过程的每个步骤。　　b. 制造过程数字化：开发灵活的制造流程和高精度建模工具，以优化工艺、条件和机器参数，开发用于处理电极浆料，电极片生产，电池组装，电池包组装和电池性能的实时模型（即用于电池制造的数字化模型）。　　（二）未来电池规模化制造研发计划　　短期计划：从最先进的信息开始，重点放在是电池设计方法。改进模拟工具（如多物理场模型），通过深度学习和机器学习方法减轻计算负担，应用AI技术用于电池设计。　　中期计划：不断发展BIG平台，MAP平台，智能传感器技术，自愈合技术，回收策略和其他创新领域并将其整合到流程中；在电池级设计取得进展之后，将启动并实施基于AI制造方法，即建模> AI>制造（包括新技术的制造以及制造过程中的数字化模型）。规模也可扩大到电池制造过程中的技术，可扩展到电池化学成分开发，例如多价和有机的材料开发，或者其他电池体系，如液流电池。　　长期计划：将整个AI驱动的方法集成并整合在电池单元设计中，实现基于BIG-MAP的完全自主系统。利用这种方法促进学术界创新和工业界开发可商业化的最新电池技术。　　3.6 回收策略（Recyclability）　　《电池2030+》路线图将促进建立循环经济社会，减少浪费，减少二氧化碳排放量并更明智地使用战略资源作为长期愿景。因此，发展高效电池拆解和回收技术是保证欧盟到2030年时，电池经济长期且可持续性发展至关重要的保证。这就需要有针对性的开发新型，创新的，简单的，低成本的和高效率的回收流程，以保证电池全生命周期的低碳足迹和经济可行性。比如对活性材料采用直接方法回收，而不是经过多步骤的途径。采用直接修复或重新调节电极的方式即可使电池重新达到可工作的状态。基于此，《电池2030+》对材料层级，界面层级和单体电池层级都提出一些新的回收概念和整体流程：（1）整个生命周期可持续设计（包括生态设计和经济设计）；（2）电池及电池组拆解设计；（3）回收设计方法。这个过程需要研究者，电池生产企业，材料供应商协同参与，并与回收商一起将回收策略及相关限制条件整合到新的电池设计中。　　图8. 未来的电池回收过程：直接回收与再利用过程有机的整合　　（一）回收策略重点计划　　a. 电池组件及单体的重复可利用性：通过产品标签、电池管理系统、内置和外置传感器等相关数据的收集和分析，集成传感器和电极自愈合功能，用于识别损坏/老化的组件并为重复利用做准备。同时在电池设计中尽可能延长寿命，并考虑重新校准、翻新以及二次使用和多次使用的可行性。　　b. 引入现代低碳足迹物流概念：包括分散式处理，开发产品可追溯性，特别是整个电池生命周期中关键原材料的可追溯性。以及开发对有价值关键材料的高效、低成本和可持续的一步回收处理策略，并将其“翻新”为电池可用活性材料，如果不能完全逆转，则通过调整组成来合成活性材料前驱体或相关原材料。　　c. 自动化及选择性回收：采用AI辅助技术及设备，实现电池自动分拣和评估，自动将电池组拆解到单体电池级别，自动拆解电池至最大的单个组件级别。同时借助于大数据技术分析并寻求适用于所有电池及电池组的通用拆解过程，确保即使是像锂金属固态电池，锂金属-空气电池等新型电池，也能最大程度地回收电池组件及其关键性组成材料。　　（二）回收策略研发计划　　短期计划：实现电池系统可持续的发展和拆解，开发数据收集和分析系统，用于电池组/模块分拣和重复利用/再利用的技术，并开始开发自动化拆解电池。并用于快速电池表征的新测试。　　中期计划：开发自动将电池分解成单个组件的方法，以及粉末及其成分的分类和回收，将其“翻新”为先进的新型电池活性材料的技术。在电池中测试回收的材料。将开发二次应用中材料再利用的预测和建模工具。显著提高关键原材料的回收率（比如石墨，正极材料）并明显改善对能源和资源的消耗。　　长期计划：开发和验证完整的直接回收系统；系统在经济上可行，安全且对环境友好，并且比目前的流程更低的碳排放量足迹。　　Part IV:其他各国家路线图发展规划　　除了欧洲的SET-PLAN计划外，目前只有少数几个国家有明确路线图并为之长期努力。在这里，简短介绍来自中国，印度，日本和美国的电池路线图，以更广阔的视野来看待2030+电池的目标。　　4.1 中国发展规划：中国现在是全球发表电池研究论文最多的国家。但同时在工业界也定义了两个并行的研究和创新战略：进化战略和创新战略。进化战略专注于优化现有搭载新能源电池的车辆和能源动力总成系统，包括电池性能的提升（高安全，快速充电，低耗电量等）。而革命性战略的目标是开发下一代电池化学体系用于车辆动力总成系统。如图9所示，可以比较2015年至2035年中国的电池发展目标与日本新能源产业的技术综合开发机构（NEDO）的RISING计划目标，以及美国能源部（DOE）的Battery 500计划。　　图9. 中国2013年至2030年的国家新能源项目和战略目标　　4.2 印度发展规划：印度最近也为汽车制造行业发布了路线图，其中电池研发和制造被认为具有很高的战略意义。但路线图中并未展示达到目标需要何种关键性技术，只是明确表达了电池的重要性。　　4.3 日本发展规划：日本在某些关键领域一直有制定长期稳定研究计划的传统，电池就是其中之一。日本新能源产业的技术综合开发机构（NEDO）的RISING-2项目就是一项长期的大规模计划，始于2010年，计划于2022年结束。它定义了两个关键的电池性能目标（如图10所示），其中对于纯电动汽车，在2020年动力电池系统能量密度需达到250Wh/kg，2030年达到500Wh/kg。而对于插电混合动力汽车，在2020年动力电池系统能量密度需达到200Wh/kg。这是唯一可以尝试与《电池2030+》提出目标相比较的国际研发计划。　　圖10. 日本NEDO的2020年和2030年電池性能目標(biāo)　　4.4 美國(guó)發(fā)展規(guī)劃：美國(guó)能源部（DOE）于2016年主導(dǎo)了Battery 500項(xiàng)目，其聯(lián)合了六所大學(xué)，四個(gè)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和IBM的科研實(shí)力。其總體目標(biāo)是開(kāi)發(fā)鋰金屬電池，相比目前電動(dòng)汽車(chē)用電池組能量密度170-200Wh/Kg，使電池組能量密度達(dá)到500Wh/Kg。而且Battery 500將致力于開(kāi)發(fā)體積更小，重量更輕，更便宜的電動(dòng)汽車(chē)電池。