机器学习在锂离子电池研究中正成为颠覆性技术，通过多尺度建模与高通量计算深度融合，显著加速了电极材料、电解质体系及界面结构的优化进程。当前研究聚焦于构建材料基因工程数据库，结合图神经网络与物理信息神经网络，精准预测电极材料的容量、扩散能垒及界面稳定性等关键参数。例如，通过主动学习框架筛选高镍三元正极的掺杂改性方案，或利用时序模型解析固态电解质界面膜的生长动力学。此外，机器学习驱动的高维特征分析揭示了电极微观结构与电化学性能的构效关系，并借助生成对抗网络逆向设计新型电解质组分。该领域正从传统"性能预测"向"机制发现-动态优化-逆向设计"范式转变，为突破能量密度极限与安全性瓶颈提供新范式。
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