随着主流晶硅技术逼近理论效率极限（29.4%）和成本下降空间收窄，钙钛矿光伏凭借带隙可调、溶液可加工、理论效率上限更高等突出优势，成为极具潜力的下一代光伏核心技术。上半年，京沪深三地相继出台钙钛矿光伏产业扶持政策，分别以固定资产投资30%补贴、研发费用50%补贴等形式，从应用端与研发端双向发力。政策红利持续释放之际，产业及资本端动作频频：迈为股份35亿加码钙钛矿叠层电池成套装备；一级市场钙钛矿电池核心标的炎和科技半年左右完成三轮融资；协鑫光电筹备年内独立IPO，冲击“全球钙钛矿第一股”。多重力量汇聚，正加速钙钛矿光伏从百兆瓦级中试向GW级量产跨越，规模化量产对钙钛矿相关材料一致性、稳定性与成本控制提出更高要求。然而，传统研发模式在应对材料组分复杂、大面积薄膜结晶均匀性难控及长期稳定性验证周期漫长等痛点时，效率短板日益凸显。行业亟需引入自动化、自主闭环实验体系以支撑创新突破，而国际学界也已围绕自主实验平台赋能钙钛矿材料开发展开研究。案例1由University of Tn-Knoxville的 Elham Foadian/Mahshid Ahmadi 团队主导，联合Hanyang University、Yonsei University、Northwestern University以及橡树岭国家实验室（ORNL）等单位合作搭建的ACCEL（Automated Closed-loop Co-Optimization and Experimentation Learning）全自动闭环自主实验平台，完整打通了钙钛矿薄膜制备、原位实时光致发光（PL）表征、高斯过程-贝叶斯优化（GP-BO）机器学习迭代的全自主流程。ACCEL 平台针对性地破解了甲脒基Dion–Jacobson（DJ）准二维卤化钙钛矿研发中的多重痛点：● 三元组分空间庞大、人工试错效率极低：平台集成机器人滴涂 + 旋涂高通量合成硬件，搭配高斯过程 - 贝叶斯优化（GP-BO）模型自主探索由 3D FAPbI₃、两种 DJ 间隔剂前驱体构成的三元组分体系；单次闭环可批量制备 96 种不同配比薄膜，共完成 6 轮自主液滴打印迭代、累计筛选 576 组组分，依靠算法自适应筛选高潜力组分区间，替代传统人工逐一配比试错模式。● 结晶动力学难以调控、薄膜易出现多物相混杂：平台将原位实时 PL 作为核心在线反馈信号，退火过程每秒采集光谱，动态追踪薄膜成核速率、准二维中间相向目标相的完整演变路径；结合非负矩阵分解（NMF）解析海量时序 PL 光谱，区分不同 n 值准二维杂相与 3D α-FAPbI₃特征发光信号，明确两种间隔剂的动力学调控机理：短链 BDA 可加速薄膜成核、快速搭建无机钙钛矿骨架，环状 3AMP 会延缓结晶、延长晶格弛豫时间以提升薄膜有序度；复配两种间隔剂可平衡结晶速率，有效抑制物相不均一与低 - n 杂相残留。● 多表征设备数据割裂、物相验证周期冗长：平台创新搭建跨设施门控主动学习（Gated Active Learning）优化闭环：以原位高通量 PL 完成初筛，将优选组分样品送至离线设备开展 XRD 结构表征；通过 XRD 图谱与标准 α-FAPbI₃的相似度量化打分，将结构约束数据输入机器学习模型更新搜索方向，实现光学发光稳定性与晶体结构纯度双指标协同优化，规避单一表征指标带来的优化偏差；整套自动化闭环大幅缩短合成 - 筛选 - 验证周期，在自动化流程下快速锁定高纯度 α-FAPbI₃组分，最终借助阴极发光（CL）高光谱成像验证最优薄膜的微米尺度物相空间均匀性。案例2美国北卡罗来纳州立大学 Milad Abolhasani 团队（第一作者 Jinge Xu）在《Nature Communications》上报道了名为"Rainbow"的多机器人自驱动实验室。该平台由Opentrons OT-2 液体处理机器人、表征机器人（Agilent BioTek Cytation 5）、DOBOT CRS 机械臂及定制器皿补给机器人组成，集成微型并行批次反应阵列（96孔板）与自动化的光谱表征模块，实现了从试剂配制、并行多组反应、自动样品转运到反应后光谱检测的全流程无人化运行。Rainbow 平台为高性能金属卤化物钙钛矿纳米晶（MHP NCs）的加速数据驱动发现与逆合成提供了可行的途径，破解了合成和优化中的痛点：● 混合变量高维合成空间人工难以高效筛选：金属卤化物钙钛矿纳米晶的合成面临"巨大且复杂的参数空间"挑战，包括连续变量（如前驱体浓度、卤化物配比）和离散变量（如配体种类/结构）的混合。基于此，Rainbow集成了专属 AI agent，采用混合变量多目标贝叶斯优化（Mixed-variable multi-objective BO）框架，使得平台能同时处理"连续参数"（如浓度）和"离散化学空间"（如不同碳链长度的有机酸配体），无需人工干预即可在复杂的高维参数空间中自主导航。● 高通量并行闭环大幅压缩研发与放大验证周期：平台采用并行化微型 96 孔批次反应体系，单轮循环可同步开展 24 组带生物学重复的合成条件测试，单日最多完成 230 组不同配方筛选；原文指出，人工试错完成同等规模参数优化需耗费 10–12 个月，而 Rainbow 仅需单日即可完成目标发射能对应的性能帕累托前沿全映射，实现超 350 倍的材料研发提速。面向规模化制备实际需求，研究对平台筛选得到的帕累托最优配方开展 30 倍放大合成验证，微量高通量样品与放大产物的 PLQY、发射半高宽（FWHM）光学性能高度一致；并通过离线粉末 XRD、TEM-EDS 正交表征证实产物为纯立方钙钛矿晶相，在仪器检出限（2 wt%）范围内未检出第二杂相，大幅缩短从实验室配方筛选到可规模化工艺验证的完整周期。参考文献1、Foadian, E., Yu, Y., Sanchez, S. L., Lawrie, B. J., Song, H., Marshall, J., Kim, B. J., Shin, S., Fletcher, J. D., Kanatzidis, M. G., Choi, H., Yang, J., Liu, Y., & Ahmadi, M. ACCEL: Automated Closed-loop Co-Optimization and Experimentation Learning Enables Phase-Pure Identification in Formamidinium-based Dion–Jacobson Halide Perovskites. ChemRxiv, 2026.（https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2026-8c93m）2、Xu, J., Moran, C. H. J., Ghorai, A., Bateni, F., Bennett, J. A., Mukhin, N., Latif, K., Cahn, A., Jha, P., Licona, F. D., Sadeghi, S., Politi, L., Abolhasani, M. Autonomous multi-robot synthesis and optimization of metal halide perovskite nanocrystals. Nat. Commun. 16, 7841 (2025). （https://doi.org/10.1038/s41467-025-63209-4）

参数原理 2026年07月09日