字节跳动开源Bamboo-mixer：AI驱动电解液设计，研发周期缩短60%
【免费下载链接】bamboo_mixer 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer
导语
字节跳动正式开源AI驱动的电解液设计框架Bamboo-mixer，通过"预测-生成"一体化技术将新型电解液研发周期缩短60%，已助力比亚迪实现"充电5分钟续航400公里"的技术突破。
行业现状：电池研发的效率瓶颈
当前动力电池技术正面临"材料创新滞后于性能需求"的行业困境。据行业数据显示，传统电解液研发依赖实验试错法，平均需要测试500-1000种配方才能找到最优解，研发周期长达6-12个月。而新能源汽车对快充能力和安全性的需求，要求电解液同时具备高离子电导率（>10 mS/cm）、宽电化学窗口（>4.5V）和低温稳定性（-20℃无析出）等相互制约的性能指标，传统方法难以突破。
2025年全球电解液市场规模预计突破900亿元，行业亟需技术革新。在此背景下，AI for Science正成为破局关键，微软MatterGen模型、谷歌DeepMind的GNoME系统等已验证AI在材料发现中的潜力——GNoME一次性预测220万种新型晶体，其中528种有望改进电池性能。
核心亮点：预测与生成的双向突破
多模态数据融合架构
Bamboo-mixer创新性地整合了分子动力学模拟数据（10万+样本）和实验测量数据（1万+样本），构建了从微观结构到宏观性能的预测模型。其核心是基于图神经网络（GNN）的GET层（Graph Equivariant Transformer），能自动提取分子拓扑特征并保持旋转不变性，在电导率预测任务中实现R²=0.985的精度，远超传统机器学习模型（平均R²=0.82）。
如上图所示，该架构包含三个关键模块：单分子性质预测（ckpts/mono）、配方性能预测（ckpts/formula）和条件生成（ckpts/generator），形成从分子筛选到配方优化的完整工作流。这种设计使模型既能预测已知配方的关键参数，又能根据目标性能反向生成新配方。
条件扩散生成技术
在生成能力方面，Bamboo-mixer采用条件扩散模型（Conditional Diffusion Model），支持多目标约束下的配方设计。用户只需输入目标电导率（5-30 mS/cm）、阴离子配位比例（0.1-0.7）等参数，模型即可在包含62种溶剂和17种锂盐的化学空间中生成可行配方，单次生成耗时仅需8.3秒。实验验证显示，生成配方中37%能满足预设性能指标，远高于随机筛选的0.2%成功率。
实验验证闭环
字节跳动Seed团队与比亚迪的合作案例验证了模型的实用价值。在兆瓦闪充电池研发中，Bamboo-mixer帮助研发团队将电解液配方筛选范围从2000余种缩小至23种候选方案，其中3种通过实验验证的配方使电池在-10℃下的容量保持率提升至89%（传统配方为65%），且循环寿命超过1200次。
行业影响：从实验室到产业化的加速通道
研发模式变革
Bamboo-mixer推动电池研发从"试错驱动"向"预测驱动"转型。传统流程中，科研人员需要手动设计配方、制备样品、测试性能，而现在可通过AI模型快速生成并评估数千种虚拟配方，仅对有潜力的方案进行实验验证。这种"虚拟筛选-实验验证"闭环使研发周期从月级压缩至周级，据比亚迪联合实验室数据，研发成本降低约40%。
产业合作与开源生态
6月11日，火山引擎Force大会公布，字节跳动Seed及火山引擎将与比亚迪锂电池深化合作，共建"AI+高通量联合实验室"，针对动力电池的快充、寿命和安全等问题进行攻关。双方通过共享算法、算力及实验数据，联合攻克动力电池快充技术瓶颈。
为推动行业进步，字节跳动将Bamboo-mixer的代码和预训练模型开源至Hugging Face平台，提供完整的训练和推理脚本。这一举措降低了中小企业的AI应用门槛，目前已有超过20家企业和研究机构基于该框架开发专用材料设计工具。
上图展示了AI驱动的材料研发流程，包含数据采集、模型训练、虚拟筛选和实验验证等环节。Bamboo-mixer通过整合分子动力学模拟数据和实验测量数据，构建了从微观结构到宏观性能的预测模型，为电池研发提供了全新范式。
结论与前瞻
Bamboo-mixer的推出标志着AI在材料科学领域从"辅助工具"向"核心驱动力"的转变。其预测与生成的双向能力、实验验证的闭环设计，以及开源协作的模式，为解决新能源材料研发的效率瓶颈提供了可行路径。
随着字节跳动与比亚迪"AI+高通量联合实验室"的建立，预计未来2-3年内动力电池的能量密度、快充性能和安全性将实现更大突破。对于行业从业者，建议重点关注三个方向：一是构建企业级材料数据库，为AI模型提供高质量训练数据；二是建立"干湿结合"的研发平台，实现虚拟筛选与实验验证的无缝衔接；三是探索多尺度建模方法，将分子模拟与宏观电池性能预测相结合。这些举措将帮助企业在下一代电池技术竞争中占据先机。
项目地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer
【免费下载链接】bamboo_mixer 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
