2025年12月1日，天工智材对钠离子电池阳极材料，开创性地建立了HENaMat大模型，获得了由中国互联网协会主办的2025年首届“AI 领航杯”人工智能+应用与技能大赛二等奖。

　　当今，我们每个人的生活都离不开电池——手机一天一充、电动车出行、家庭应急储能，甚至未来电网的稳定运行。然而，电池材料正面临严峻瓶颈。传统的锂离子电池能量密度已接近物理极限，意味着手机很难变得更轻薄，电动汽车的续航里程也面临天花板。更重要的是，锂、钴等关键矿产的地缘风险和日益攀升的成本，最终将转化为我们购买电子设备和电动车时更高的价格。与此同时，被寄予厚望的钠离子电池，虽在资源和成本上具有潜力，却仍受限于较低的能量密度和循环寿命，目前主要用于两轮车、低速车和基站备用电源，尚难以担当电动汽车“主力”的大任。材料层面的根本性突破，已成为整个能源转型的关键。

　　围绕这一核心挑战，北京天工智材科技有限公司（以下简称“天工智材”）正以“人工智能+新材料”深度融合为核心路径，推动研发范式从传统试错向数据驱动跨越，为我国新材料产业升级提供关键支撑。在能源材料领域，公司已取得重大阶段性突破，尤其在钠离子电池阳极材料研发方面开创了高效、精准的新模式。

　　团队针对钠离子电池阳极材料，成功构建了基于晶体图神经网络（CGCNN）的人工智能预测模型。该模型对钒基磷酸盐等关键材料的带隙、电压与比容量预测准确率已超过90%，经持续优化后有望达到95%，远超传统模拟方法。更显著的是，其将单次材料数据的计算时间从传统方法的上千小时缩短至分钟级别，效率提升约3000倍，使大规模、系统性材料筛选真正具备了工程化落地的可能。

　　目前，公司已建立起从带隙预测拓展至电压、比容量评估的完整性能判别体系，并在材料空间遍历的深度与广度上远超同行，相关技术在国内细分赛道处于领先地位。这种“多尺度、多过程”的高通量计算模式，颠覆了依赖经验的传统研发路径，为材料基因工程提供了可规模化实施的解决方案。

　　长远来看，该技术成果不仅限于钠离子电池阳极材料的开发，其底层平台与方法论可延伸至锂离子电池等更广泛的能源材料领域，为实现从原子级设计到宏观性能预测的一站式研发提供了强大工具，从而为我国能源材料的源头创新与产业升级提供持续动力。

　　天工智材正以此为使命，聚焦AI与新材料的深度融合，致力于突破固态电池等关键能源材料的研发瓶颈，拓展功能性新材料的创新边界，助力我国在全球材料竞争中构建核心优势。