字节跳动开源Bamboo-mixer：AI驱动电解液设计，电池研发周期缩短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
字节跳动旗下AI实验室发布开源模型Bamboo-mixer，通过"预测-生成"一体化框架实现电解液配方智能设计，实验验证显示其可将新型电解液研发周期缩短60%以上。
行业现状：AI重构材料研发范式
传统电池电解液研发面临双重困境：一方面，电解液作为电池性能的核心影响因素，其配方需同时优化导电性、稳定性等多维度参数，传统试错法平均需2-3年才能筛选出候选配方；另一方面，新能源产业爆发式增长推动电解液需求激增，2025年全球市场规模预计突破900亿元，行业亟需技术突破。
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。行业专家指出："AI将改变材料研发范式，加速全固态电池等下一代技术落地。"
核心亮点：双引擎驱动的电解液设计方案
双向能力：预测与生成的闭环设计
Bamboo-mixer创新性地实现了"性能预测-配方生成"的双向闭环。其预测模块可精准计算电解液的离子电导率（误差率26%）、粘度（误差率17%）等关键参数；生成模块则能根据目标性能（如高电导率>10 mS/cm）反向输出最优配方。这种双向能力使研发流程从"试错迭代"转变为"目标导向"。
物理启发架构：图等变变换器提升泛化性
该模型核心采用图等变变换器（GET）架构，通过向量嵌入确保对分子旋转、平移等对称性的天然适应性，同时引入注意力机制捕捉长程静电作用。在碳酸乙烯酯/碳酸二甲酯混合体系中，GET架构将密度预测误差控制在0.01 g/cm³，显著优于传统GNN模型（误差0.05 g/cm³）。
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（密度、粘度、电导率等），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：三款高性能电解液成功合成
字节跳动团队通过bamboo-mixer设计并实验验证了三款高性能电解液，其中含双氟磺酰亚胺锂（LiFSI）的配方在25℃下电导率达12.8 mS/cm，较商用电解液提升35%；高浓度体系（3.74 m）中聚集体占比达54.2%，显著改善低温性能。这些成果已发表于《Nature Machine Intelligence》。
行业影响：从实验室到产线的加速通道
研发效率革命
传统需要200次实验筛选的配方优化，现在可通过AI模拟在24小时内完成，效率提升超百倍。某动力电池企业应用显示，Bamboo-mixer将新型高电压电解液开发周期从18个月压缩至7个月，研发成本降低40%。
产业合作：与比亚迪共建AI联合实验室
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，通过共建"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。比亚迪团队在研发初期就引入了字节跳动Seed团队打造的电解液AI模型框架BAMBOO，帮助对电解液配方进行快速筛选。
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。这一成果直接支持了比亚迪"充电5分钟续航400公里"的技术突破。
工艺兼容性
生成配方均基于工业级溶剂体系，无需改造现有产线即可投产，解决AI设计材料"实验室到产线"的转化难题。
挑战与前瞻
当前AI材料研发仍面临数据质量与原创性争议。深度思维GNoME模型曾因包含放射性元素化合物遭质疑，微软MatterGen也被指出生成过已知材料。Bamboo-mixer通过融合第一性原理计算数据与实验反馈，在一定程度上缓解了数据依赖问题。
随着模型迭代，下一步可能向多组分体系拓展，支持电解质-电极界面优化等复杂场景。字节跳动Seed实验室表示，计划开放云端API，让中小企业也能享受AI研发能力。
总结
Bamboo-mixer的开源释放，标志着中国AI在材料科学领域从"跟跑"向"并跑"迈进。对于电池企业，建议重点关注AI与实验平台的结合——正如宁德时代香港研发中心所实践的，将AI设计与自动化实验机器人结合，方能构建真正的研发护城河。在能源革命与AI革命的交汇点上，材料创新正迎来前所未有的加速度。
项目地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
