在“双碳”目标与政策助推下，国内储能产业正迎来爆发式增长。根据 CNESA DataLink 数据，截至 2024 年底，全国电力储能累计装机首次突破百吉瓦，标志着产业进入新阶段。而在 2025 年上半年，我国的储能电池出货量继续保持全球领先，展现出强劲而持续的增长动力。这不仅意味着市场体量的不断扩大，也显示储能环节正在成为新能源产业竞争的焦点。

在这股产业浪潮中，电池电芯无疑是新能源产业链的核心“心脏”。它不仅决定储能系统的效率与寿命，也是新能源汽车续航、安全与成本控制的重要基石。值得强调的是，新能源产业已形成覆盖能源生产、储能、电网、整车与充电设施的完整生态，并正逐步演变为跨行业、多主体参与的“网状生态”。在这一格局下，电芯制造的工艺升级不仅关乎企业竞争力，更是整个新能源生态能否高效协同的关键。

新能源产业发展趋势：机遇与压力并存

1.新能源汽车渗透率快速提升

2025 年国内新能源汽车市场进入加速期。数据显示，上半年新能源汽车渗透率已达 47%，销量达到 545.8 万辆，几乎与燃油车持平，并占据全球市场 60% 以上份额。更有预测指出，2025 年全年新能源车销量将首次超过燃油车，汽车产业将正式迈入“电动化主流时代”。换句话说新能源车已从“尝鲜产品”转变为消费者的日常选择。需求的爆发不仅带来巨大的市场红利，也加剧了车企之间的价格战与竞争压力，同时推高了对电芯与储能系统的需求，成为推动新能源产业整体崛起的重要力量。

2.储能市场加速扩张

在“双碳”战略与新能源消纳需求的双重驱动下，我国储能产业正进入爆发式增长通道。过去，储能更多被视为新能源电站的“配角”，但随着风光装机规模的迅速提升、电网调峰压力不断加大，它已从“锦上添花”转变为保障能源体系稳定运行的“刚需”。截至 2025 年上半年，新型储能累计装机已首次突破 100 GW，显示出产业进入规模化发展新阶段。业内预测，到 2030 年这一规模有望提升至 236–291 GW，并保持两位数的年均增速。

3.产业竞争走向智能化与全球化

根据国际能源署（IEA）发布的报告，中国大陆在全球锂电池制造产能中占比已超过 80%，并在正极、负极、隔膜、电解液等关键环节保持主导地位。过去的竞争核心是产能扩张与成本压低，但随着市场渗透率快速提升和价格战的常态化，产业比拼的焦点正在发生转变。

如今，竞争重心已转向“智能制造 + 数字化管控 + 全球化布局”。在生产端，自动化与数字化被视为提升良率和一致性的关键；在成本端，流程优化与供应链协同成为应对价格压力的必要手段；在国际市场上，我国企业正加速海外建厂与跨国合作，以满足欧美的本地化需求并化解政策壁垒。

谁能在制造效率、品质一致性和生态协同上实现突破，谁就能在新一轮淘汰赛中脱颖而出。整体来看，新能源产业正呈现出‘高速增长、快速淘汰’的态势，红利与压力并行，此刻的每一步布局都将决定未来能否留在牌桌之上。

良率与成本的隐形杀手：电芯制造四大工序痛点

在电芯制造环节，涂布、辊压、卷绕、注液是最核心的四道工序。它们不仅决定了电池的容量、寿命和一致性，也直接影响生产良率和整体成本。一旦控制不当，就可能引发效率下降、报废率上升，甚至安全隐患。

1. 涂布

在锂电池生产工序中，涂布环节长期被视为“质量瓶颈”。浆料浓度、涂布速度、温度、湿度、基材张力等多个参数需要同时保持稳定，否则极易造成厚度不均、含水量波动和表面缺陷。这些问题不仅会导致电池容量不一致，还可能引发性能下降或安全隐患。据统计，涂布工序造成的不良异常影响占整个电池工艺的 50% 以上，已成为制约良率的关键痛点。

2. 辊压

辊压虽然是提升电池能量密度和平整度的关键环节，但工艺窗口极窄，稍有波动就可能带来问题。行业研究显示，在实际生产中，辊压环节常见的风险包括极片厚度不均或表面变形，都会影响电池的内部稳定性，进而缩短寿命、造成性能波动。尤其是在大规模量产时，若辊压控制不到位，不仅会影响产品一致性，还可能造成良率下降和成本上升。

3. 卷绕

卷绕作为电芯成形的核心环节，受卷绕速度、张力、卷绕角度及环境温湿度等因素影响极大。偏移或对齐不准会造成极片错位、隔膜褶皱，容易带来安全风险并降低电池效率。卷绕工序的不稳定性是电芯一致性波动的重要来源，一旦偏移超出公差范围，将显著降低合格率，并增加报废损失。由此可见，卷绕环节若缺乏有效管控，不仅影响单个电芯品质，更会在规模化量产中放大风险，成为良率和成本控制的关键挑战。

4. 注液

注液直接关系到电池的电化学性能与循环稳定性。注液量若过多，可能引发泄漏与电解液分解；若不足，就会影响电池内部的传导效率，导致容量下降。该工序常受注液速度、真空度、液温与极片吸液率等变量影响，而传统依赖人工调整与经验判断，往往难以保证稳定，导致注液偏差频发，进而引起性能波动和不合格率上升。

从涂布到注液，每一道工序都像是一道关卡。涂布影响容量，辊压决定寿命，卷绕关系一致性，注液左右稳定性。这些痛点长期困扰着电池制造企业，既拉低了良率，也推高了成本，更成为制约新能源产业竞争力的隐形瓶颈。

智能化突围：数字化与 AI 正在重塑电池制造

电池制造正站在十字路口。机遇前所未有，但挑战同样严峻，从材料创新到工艺精度，从寿命安全到全球供应链，任何细微偏差都可能引发巨大风险。

过去，工艺异常往往要等到不良发生后才进行复盘，而现在，越来越多电池厂商开始借助数字化与 AI 技术，实现事前预测与主动优化。通过智能监测系统实时发现工艺偏差，并结合数据反馈快速调整流程，不仅能提升效率和良率，还能降低风险。市场研究显示，AI 驱动的电池技术正在快速兴起，2024 年全球市场规模已达 35 亿美元，并将在未来保持高速增长。

Profet AI 的核心产品——无代码自动AI机器学习数据建模平台（No-code AutoML），即使是非数据科学背景的硏发或制造工程师，只需将制程参数与品质检测结果等历史数据集导入平台，即可在无需编程的情况下，快速完成预测模型训练，从而实现高效建模与价值转化：

• 辨识关键影响因子：快速锁定影响良率与性能的核心参数，如浆料浓度、涂布速度、干燥温度，有效提升产品稳定性与品管效率。

• 预测生产结果：通过 AI 模型提前预测膜厚、压实密度、卷绕偏移量等指标，及时发现潜在缺陷并调整工艺，避免成本与良率损失。

• 优化工艺组合：基于历史数据与算法推荐最优参数组合，减少试错与调参过程，降低材料浪费，提升产线效率与稳定性。

在实际案例中，某客户在导入 Profet AI 平台后，成功将这些痛点逐一破解，四大核心工序的表现都显著改善。涂布环节中，AI 预测膜厚与浆料参数，减少厚度不均，不合格率下降约 5%，带来 150 万元效益；辊压阶段则通过压实密度管控，使循环寿命衰减降低约 10%，新增效益 25 万元；卷绕工序的合格率由 90% 提升至 95%，每年节省成本 50 万元；而在注液阶段，AI 实时调节剂量，进一步减少约 5% 不合格，节省 50 万元。

整体来看，企业不仅提升了良率与稳定性，还在量产中实现了寿命延长与成本下降，充分验证了 AI 技术在电芯制造中的核心价值。这些成果不仅展现了 AI 在单一工序中的价值，更凸显了它对整条产线的综合效益，帮助企业在高竞争的新能源赛道中实现稳定突围。

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