科技日新月異，2024年諾貝爾獎的聚光燈正聚焦于人工智能（AI）領域，期待那些能引領行業(yè)深刻變革的突破性創(chuàng)新。

人工智能（AI ）憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力、機器學習及優(yōu)化算法，正逐步滲透至鋰電池行業(yè)的各個環(huán)節(jié)，從電池設計、制造到性能驗證，全程賦能，顯著提升研發(fā)生產(chǎn)效率，推動產(chǎn)業(yè)升級。

當AI與蔡司顯微設備強強聯(lián)合，讓我們一起打開新世界的大門。

負極材料智能分析分析難點：一鍵進行拍圖，測量并獲得報告
解決方案：定制化的軟件

負極材料形貌分析難點：顆粒表面和內(nèi)部形貌的觀察
解決方案：二次電子探測器和背散射探測器

負極材料摻雜分布分析分析難點：負極顆粒摻雜分布的快速識別
解決方案：多探測器同時成像

負極材料添加劑分布分析難點：負極添加劑的高分辨觀察
解決方案：低電壓高分辨成像輕松表征易損傷輔材

負極極片顆粒統(tǒng)計和分析分析難點：負極顆粒的智能量化分析
解決方案：AI自動識別和統(tǒng)計

負極材料內(nèi)部孔隙率分析分析難點：負極內(nèi)部孔隙的快速識別
解決方案：AI機器學習定制化方案

負極材料成分分布分析難點：鋰電截面整體的高效元素分布分析
解決方案：高分辨EDS mapping

負極材料關聯(lián)分析分析難點：同一位置的多信息分析
解決方案：設備關聯(lián)使用解決方案

負極材料清潔度分析分析難點：自動精準識別負極材料內(nèi)部的異物解決方案：清潔度分析方案

負極材料內(nèi)部缺陷表征分析難點：在宏觀電池中找到指定缺陷并加工暴露
解決方案：蔡司X射線顯微鏡和雙束電鏡關聯(lián)解決方案，利用AI重構DeepRecon加速4倍以上三維成像速度

原料檢測——大視野、高分辨
電極結構——圖像智能化分析
組分雜質(zhì)——高效清潔度分析
結構失效——多設備關聯(lián)分析