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1.文章导读

当前，锂离子电池在面对深空、宽温域等极端环境，以及超快充、高比能等极端性能需求时，其传统的设计与制造模式正面临严峻瓶颈。近日，华南理工大学袁伟教授、香港理工大学黄海涛教授团队在SCI期刊《极端制造（英文）》上发表了题为“Pushing the boundaries of high-performance Li-ion batteries: manufacturing for harsh environments”的重要观点文章。文章跳出了传统视角的局限，系统剖析了锂电池在极端工况下的失效机制，并提出了一个锂电池集成式极端制造框架，旨在通过跨尺度的制造创新，为突破下一代锂电池的性能极限提供全新的设计路径。
2.图文解析图1展示了面向高性能锂电池的集成式极端制造框架。针对环境适应性差、性能衰退快及研发成本高等核心挑战，文章提出了从微观材料到宏观系统的跨尺度解决方案。

图1 跨尺度设计高性能锂离子电池。• 极端尺寸工程：让电池无惧极端环境为满足超宽温域、强辐射、强磁场、强冲击等极端环境下能量可逆储存及高效转化的需求，亟需对电池结构进行“极端化”的精准调控。这涉及从体相晶格到电极界面的全方位设计。例如，采用超高熵掺杂技术提升晶格稳定性，构建超薄保护层抑制界面副反应，以及设计高密度钉扎电极表层结构以增强机械稳定性。通过从体相到表层的整体极端化结构工程，有望提升电极在极端环境下的适应性与耐久性。• 极端制备工艺：突破传统材料的性能上限针对高电压、快充、厚电极等极端工况导致的电极结构失效问题，极端制备工艺有望突破传统材料的性能极限。例如，通过超快闪蒸焦耳热、磁控溅射、激光辅助等技术，可制备具有亚稳相、原子级涂层的先进电极材料；利用飞秒激光刻蚀构建低曲折度离子通道，或通过磁场辅助实现活性颗粒垂直取向，从而优化微观极片结构，充分释放高负载厚电极的容量潜力。• 智能赋能系统：告别试错式研发为降低传统制造模式的高昂试错成本与漫长开发周期，智能驱动策略正在重塑电池研发范式。人工智能需深度融入制造全流程，例如利用机器学习高效筛选海量材料配方；应用数字孪生技术对制造流程进行虚拟映射与实时优化；构建多物理信号融合的智能安全系统，实现对电池健康状态的精准预测与热失控早期预警。智能驱动系统能大幅降低研发试错成本，实现制造流程的高效管控，并对电池状态进行实时健康监测。
3.总结与展望本视角文章以“极端制造”为核心理念，搭建起能源科学与先进制造之间的桥梁，为高性能锂电池从基础研究走向工业应用提供了一条前瞻性设计路径。性能是目标，结构是载体，制造是手段。文章从极端制造的角度审视锂离子电池的未来发展，致力于突破其性能极限，为人类探索未知世界提供更强大、更可靠的动力源。