模块1：DeepSeek平台与电池AI基础                

1. DeepSeek 简介

DeepSeek 的核心能力（自然语言、数据分析、模型训练）。

在电池研发中的应用场景（配方设计、工艺优化、失效分析）。

2. 电池研发的AI赋能

传统研发痛点 vs. AI辅助研发的优势。

案例：如何用AI预测材料性能（如容量、能量密度、循环寿命，故障诊断与异常检测，充电策略优化等）。

3. 环境准备

DeepSeek 账号注册与API使用指南。

本地/云端部署选项（根据企业硬件条件选择）。

模块2：大语言模型在电池研发中的应用

1.DeepSeek模型基础

模型架构与能力：自然语言理解、知识推理、文本生成。

模型优势：快速生成配方建议、工艺优化方向。

2.模型应用场景

配方生成：根据目标性能生成候选配方。

工艺优化：根据实验结果提出工艺调整建议。

文献综述：快速总结相关领域的研究进展。

3.模型使用技巧

提示词设计：如何清晰描述需求（如“生成高能量密度锂离子电池正极配方”）。

结果评估：如何判断模型生成结果的合理性。

模块 3：迭代优化系统构建

1.闭环迭代流程设计

流程框架：目标设定→模型生成→实验验证→数据反馈→模型优化。

关键环节：实验数据的结构化记录、模型更新策略。

2.数据管理与分析

实验数据收集：配方参数、工艺条件、性能指标。

数据分析工具：Python（Pandas、NumPy）、数据库（SQL/NoSQL）。

3.模型迭代方法

在线学习：根据新数据实时更新模型。

强化学习：通过奖励机制优化模型策略。

模块 4：模型可升级管理

1.模型架构设计：

模块化架构设计，支持独立升级与部署

版本控制与知识管理，记录模型迭代历史

2.自动化迭代机制：

在线学习框架，实时处理新数据并微

调模型参数性能评估与回滚机制，确保模型稳定性

3.模型优化技巧：

提示词工程与高级技巧，提升模型输出质量

混合建模方法，结合物理模型与数据驱动模型

4.用户访问权限设置

权限模型设计；权限层级与操作范围；权限管理操作流程

模块5：电池配方设计与优化

1. 数据准备与清洗

如何构建电池材料数据库（正极、负极、电解液等）。

数据标准化：从实验数据到AI可训练格式。

工具实操：用Python或DeepSeek工具清洗数据。

2. AI模型选择与训练

适用于电池配方的AI模型（如随机森林、神经网络、DeepSeek定制模型）。

输入参数设计：材料比例、工艺条件、性能指标。

案例实战：优化磷酸铁锂正极配方（导电剂比例对性能的影响）。

3. 结果分析与验证

AI预测 vs. 实验结果的对比。

如何解读模型输出（关键参数敏感性分析）。

模块6：电池工艺优化

1. 工艺参数建模

关键工艺参数（如涂布速度、辊压压力、烧结温度）的AI建模。

数据来源：历史生产数据、文献数据、仿真数据。

2. 工艺优化实战

案例1：利用AI降低极片涂布缺陷率。

案例2：预测最优烧结温度提升电池一致性。

工具：DeepSeek 的回归分析与强化学习模块。

3. 与生产系统对接

如何将AI模型嵌入MES/PLC系统实现实时优化。

安全性与误差控制策略。

模块7：数据库管理与应用

1.数据库构建：

多模态数据融合，存储原料特性、工艺参数、电池性能等数据

采用图数据库管理多维度关联数据

2.数据质量治理：

数据清洗与异常值检测，确保模型训练数据质量

SHAP值分析特征重要性，剔除低贡献度参数

3.数据库内培训：

在线学习平台，提供电池配方设计、工艺优化等课程

虚拟仿真实验，在虚拟空间中调整配方与工艺参数，观察电池性能变化

模块8：实际案例与实操演练

案例1：长寿命电池工艺改进

目标：循环寿命>4000次/8000次。

流程：模型提出工艺优化方向→实验验证→性能提升。

实操演练

使用DeepSeek生成配方与工艺建议。

模拟实验数据反馈与模型迭代。

2.针对企业当前研发痛点（如提升能量密度、降低成本），设计AI解决方案