電裝布局材料研發新模式 自動化與AI驅動研發范式轉型

在人工智能（AI）與機器人技術持續演進的背景下，材料研究開發正從以經驗為主導的傳統模式，向以數據為核心驅動的新模式加速轉型。圍繞實驗自動化、系統自主優化與數據閉環構建的新一代研發體系，正逐步成為材料領域的重要發展方向。

隨著材料體系復雜度不斷提升，單純依賴模擬計算的方法在實際應用中的局限逐漸顯現�；谡鎸崒嶒灚@取高質量數據，并通過自動化手段實現規模化積累，成為提升材料研發效率與精度的重要路徑。在此基礎上，結合數據分析對材料與工藝進行持續優化，正在推動材料研發模式的整體演進。

在這一行業背景下，電裝圍繞材料研發自動化與自主化持續開展相關實踐，探索面向未來的研發新模式。

不同于以單一材料開發為導向的傳統路徑，相關實踐更強調研發體系能力的構建，即通過“材料研究轉型”框架，推動材料研發方式的系統性升級。通過整合分析技術、材料CAE（計算機輔助工程）與AI建模能力，以及實驗流程自動化技術，逐步形成從實驗執行到數據生成、再到模型優化的閉環體系，推動研發由“試錯驅動”向“數據驅動”轉變。

在技術路徑上，相關工作以實驗流程為核心切入點，逐步實現從實驗計劃制定、材料合成到分析評價的自動化銜接。借助機器人執行標準化操作，可穩定獲取一致性較高的數據，為后續分析與模型構建提供基礎，從而提升研發過程的可重復性與可靠性。

在具體實踐中，材料研發自動化仍面臨多重挑戰。例如，材料樣品往往具有尺寸微小、結構脆弱等特性，對操作精度提出較高要求；研究階段實驗方案頻繁調整，也對系統靈活性帶來考驗；同時，現有分析設備多基于人工操作設計，自動化適配存在一定復雜性。

針對上述問題，電裝引入集團內DENSO WAVE開發的協作機器人，通過優化末端執行結構與控制方式，實現對精細材料的穩定操作。相關設備在運行精度與穩定性方面進行了針對性優化，并支持與研究人員在同一空間內安全協同作業。

在設備適配方面，相關實踐并未依賴對既有設備進行大規模改造，而是通過軟件側實現自動化擴展。例如，通過對操作界面的程序化控制與流程封裝，使原本依賴人工的操作能夠由系統自動完成，從而在兼顧成本與效率的前提下推進實驗自動化。

在完成實驗自動化基礎能力構建后，研發正進一步向更高程度的自主化階段延伸。通過對實驗數據進行分析，系統可對后續實驗條件進行判斷與優化建議，實現實驗流程的動態調整。

隨著重復性實驗操作逐步由系統承擔，研發流程中的分工持續優化，研究人員得以將更多精力投入到研究方向設定、結果判斷及方案優化等關鍵環節，從而提升整體研發效率與決策質量。

未來，相關技術與經驗有望拓展至更多研發場景，推動不同實驗領域的自動化與自主化應用。同時，材料研發能力的提升，也將在更廣泛層面產生影響。例如，通過優化材料性能與延長使用壽命，有助于提升資源利用效率，降低全生命周期內的環境負荷，為可持續發展帶來更多實現路徑。

電裝公司簡介

電裝是世界先進的汽車零部件生產廠家之一。在美國《財富》雜志發布的2025年世界500強企業中排名第325名。一直以來電裝都專注于電動化、組合輔助駕駛、智能網聯等技術創新、致力于解決汽車行業面臨的挑戰和社會課題。目前在全球廣泛應用的二維碼就是電裝在1994年發明并無償公開的。

在中國，電裝于1994年在煙臺成立了第一家合資生產企業。作為在中國的統括公司——電裝（中國）投資有限公司，成立于2003年，目前在國內設有生產公司、銷售公司以及軟件開發公司等共計30多家關聯企業。