电池寿命不仅是消费者关心的问题，汽车厂商，科学界都在努力地想延长电池的续航寿命。
锂电池的寿命受很多因素的影响：充电次数、放电深度、过充、过放、过冷、过热、电极材料、电解液等等。
相信大家也看出来了，电池寿命主要与充放电有关，一个理论寿命为5年的磷酸铁锂电池，人们希望它能用6年甚至8年。
于是，怎么充电，何时充电，放电深度是多少成了很多人关心的话题。无论是购买手机还是电动汽车，销售商都会告诉我们，将电池电量保持在20%到80%区间有利于延长电池寿命，不要过度充电，也不要过放电。
经常过充电会导致锂电池中的锂离子跑动太快，不能安全到达负极，从而部分析出形成锂金属，降低电池容量；而经常过度放电则容易导致负极材料结构坍塌，造成电池热失控。这些都会大大地减少电池的寿命。
最近，国际权威期刊《Nature Materials》发表了一篇学术论文，解决了锂电池研究20多年来的关键技术问题并利用所了解的知识反过来让电池达到自动延长寿命的目的。
这项研究由劳伦斯伯克利国家实验室和麻省理工学院的研究人员合作完成。他们使用磷酸铁锂电池作为研究对象，因为这种电池目前是电动汽车市场上主要使用的电池，尽管它的能量密度不高，但是比较安全也相对便宜。
磷酸铁锂电池已经被研究了20年，迄今为止，它的寿命延长并未有太多的进展，两个关键的技术问题没有得到解决：第一个是电池材料在充放电时的机械力变化（如弹性和变形）问题；第二个是这个机械力变化如何在电池稳定时进行扩展和收缩的。
这些关键问题被很多人证明过会大大地影响电池的寿命，但是对这些发生在原子健间纳米尺度上的变化知之甚少，从而导致研究进展缓慢。
得益于扫描透射电镜高级X射线技术的发展，高分辨率 X 射线、电子和中子显微镜的新方法允许在纳米尺度上直接可视化材料内部的变化。研究人员终于可以利用这些新的高分辨率显微镜技术清楚地拍摄到了这些机械应变反应。
在磷酸铁锂电池的充放电过程中，研究人员在扫描透射电镜拍摄的二维图像中清晰地看到了电池内部的机械变化。这些图像很复杂，为了更好地理解这些图像，研究人员利用了人工智能分析的手段。
是的，人工智能，我们所知的人工智能几乎是很强大的，可以分析很多晦涩难懂的图像和数据，从而找出规律并进行学习。
研究人员利用人工智能分析了这些原始的原子级别的显微图像后，准确地了解了电池充放电过程中磨损的原因，他们接着让人工智能进行“逆向学习”，从这些被拍摄的磷酸铁锂电池内部磨损的图像中来重建物理演变过程，再反过来预测新电池的性能、在实际使用中的可靠性以及材料如何随着时间的推移而退化等。
除了探索新的替代电极材料，更令人兴奋的是，研究人员准备利用人工智能的逆向学习能力从这些已知的电池内部磨损的图像中进一步开发一种新的电池控制软件，搭载新电池，可以自我管理充放电，从而达到使电池自我延长寿命的目的。
“这项工作已经在进行中，”研究论文的主要负责人Chueh 说。
他还说这是第一次可以在单纳米尺度上可视化和测量这些力，有了人工智能的帮助，将来的锂电池使用寿命会比现在长得多。
