在当前“碳达峰、碳中和”的国家战略背景下，加快能源结构转型，发展低碳、清洁、高效的新能源技术势在必行。在8月11日举办的2023科学智能峰会“AI4S：奔跑中的新能源（新能源应用专场）”学术峰会上，中国科学院院士、北京大学教授鄂维南，中国科学院院士、嘉庚创新实验室名誉主任田中群，南京大学化学化工学院教授马晶，中国科学院物理研究所研究员李泓，北京理工大学、机械与车辆学院教授熊瑞，中国科学院高能物理研究员董俊才围绕如何利用人工智能，优化能源材料，表征与设计，加速新能源技术创新等主题进行精彩而深入的演讲与讨论。
会上，田中群院士首先进行报告，介绍了面向新能源的人工智能和谱学电化学的交叉前沿以及发展趋势。田中群院士认为，新能源带来的是一条新的赛道，电化学在其中扮演着必不可缺的角色。当前风电、光电并到大电网，面临着巨大的挑战，适用什么样的储能方式还未有定论，电化学储能被普遍认为是重中之重。
在大规模储能面临的安全和效率两个关键问题中，AI最关键的应用对象就是复杂体系，越复杂的体系和越重要的复杂应用场景，越需要精准、高效的表征技术，也就越需要AI，如果AI不发展，在近期内很难看到前景。
马晶教授表示，“企业与行业的瓶颈也给我们带来问题，在底层从计算化学的角度，我们积累了包括计算数据在内的大量数据，相对于计算数据来说，实验数据标准化和收集更加困难，在这里就需要交叉联合，达到一定数据量就会得到意想不到的结果，甚至能够形成新的问题和假设。”
谈及AI for Energy storage，李泓研究员介绍，电池应用场景非常多，包括交通电动化、能源清洁化两个大的方面，电池一直在发展，需要新的技术、新的性能。而要实现更高的指标，就需要不断开发新的材料。
李泓研究员指出：“通过人工智能可以帮助我们加快发展新材料，这是非常重要的事情。对于正在发展的固态电池，若想构建创新链和产业链，需要有一个共性支撑的东西，就是数字化，我们希望在研发数字化，在制造数字化，在运维数字化，在监管数字化。”
会上，嘉庚创新实验室联合北京科学智能研究院共同设立的人工智能应用电化学联合实验室（简称AL4EC Lab）举办揭牌仪式。鄂维南表示，AL4EC Lab会在AI4S四梁基座与电化学垂直领域交叉，希望能够改变做理论和做实验之间的交流模式。
在圆桌论坛环节，田中群、李泓、马晶、熊瑞和董俊才五位专家学者从不同角度分享交流对AI赋能新能源领域创新发展的真知卓见。
会议最后，由深势科技开发的电池设计自动化平台（简称BDA）Piloteye正式发布，从创新算法、工程化及行业解决方案等方面系统赋能电池材料开发和电芯设计，助力电池研发率先进入AI for Science时代。
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