英国AI材料科学初创公司Polaron近日完成800万美元融资，由Racine2领投，Speedinvest和Futurepresent跟投。该公司专注于通过人工智能技术优化电动汽车相关材料的微观结构，提升电池性能。

Polaron联合创始人兼首席执行官Isaac Squires在接受CleanTechnica采访时表示：“早期部署侧重于制造工艺而非化学组成。通过分析电池电极的显微镜图像，我们能够了解混合、干燥和压缩等步骤如何塑造材料的内部微观结构。”这种微观结构直接影响离子传输效率、材料降解过程及能量储存能力。

通过优化制造配方而非改变化学组成，Polaron的早期用户已在下一代电极设计中实现超过10%的能量密度提升。Squires补充道：“目前所见的收益反映了在现有材料和生产线内的优化，而非物理极限。通过数字环境探索更大设计空间，我们为性能提升开辟了更多可能性。”

Polaron的技术在微观结构尺度运作，介于原子和完整组件之间。该公司使用显微镜图像研究材料内部结构，包括颗粒、晶粒、孔隙和纤维的分布。这种方法补充而非取代原子级AI工具，为材料性能分析提供新维度。

电动汽车制造商和电池制造商可将Polaron技术应用于研发和工艺工程。一方面用于自动化表征显微镜图像，帮助工程师客观分析数千样本；另一方面通过AI模型预测结构变化对性能的影响，探索工艺改进方案。这有助于加速快充技术、能量密度提升和电池寿命延长等关键领域的研发。

新融资将主要用于团队扩张和工业部署深化。Polaron目前有九名员工，计划年底前团队规模翻倍，重点招聘AI研究、软件工程和材料科学人才。同时，公司将推进核心技术开发，加强与大型工业客户的整合。

该技术不仅限于电池电极优化。Squires指出：“工艺-结构-性能关系在固体材料中普遍存在。除了电极，相同方法可应用于电动汽车的结构金属、合金、复合材料、涂层及其他电化学组件。”任何性能取决于内部结构且该结构由制造工艺塑造的组件，都能从这种材料智能分析中受益。