IT 之家 5 月 7 日音书，清华大学本日官宣，该校深圳外洋磋议生院副讲授周光敏团队报复传统步地，借助量子化学和机器学习，像"搭积木"相似蓄意功能分子，从 196 种分子组合中筛选出一种可被"叫醒"的硫电化学"预分子介体"，使其在电板响应现场逶迤为活性分子，重塑复杂硫逶迤旅途，极大擢升锂硫电板的能量密度，有望显耀延迟无东谈主机续航技能。

▲ 硫电化学预分子介体的智能分子骨架编程助力高比能锂硫电板发展看法图

2026 年 5 月 6 日，有关效劳以"硫电化学预分子介体的分子骨架编程"（Molecular skeleton programming of premediators in sulfur electrochemistry）为题，在线发表于《当然》（Nature）。

锂硫电板具有绝顶高的表面能量密度，同期由于硫元素储量丰富、资本便宜，被合计是有但愿复古异日高比能运用的迫切电板体系。

推断词，锂硫电板内容运用场景中却濒临一个贫窭：硫在充放电进程中不是"一步到位"，而是一条"充满很多中转站的行车运输道路"—— 需要阅历一系列复杂的中间响应，生成融解于电解液的多硫化物和最终家具固体硫化锂。"中转道路"越复杂，就越容易出现中间家具"跑偏""响应堵车""能量蚀本"等实践问题。

针对上述挑战，周光敏团队原创性地提倡硫电化学"预分子介体"看法，教育了一套"量子化学 + 机器学习"开动的智能分子骨架编程决议，博亚体育成效从 196 种候选分子中筛选出高性能预分子介体 —— 4- 三氟甲基 -2- 氯嘧啶。

该团队使分子领先在电解液中处于"千里睡"情景，唯一参加硫响应现场后，分子才会被多硫化物原位"叫醒"，从而逶迤为确实证据作用的活性介体。

▲ 2- 氯嘧啶基预分子介体在多硫逶迤响应前哨的原位激活

此外，团队拓荒了"量子化学 + 机器学习"智能分子骨架编程法式，构建了 196 种候选分子四肢"积木搭建决议"，通过量子化学谋划和机器学习筛选，最终找到了性能优异的预分子介体，赋予了锂硫电板优厚的电化学性能。

▲ 2- 氯嘧啶基预分子介体数据库的教育和特征工程分析

团队连合表面谋划和东谈主工智能开动的可证据机器学习模子，对预分子介体的元素构成和几何构型进行了定向优化蓄意，最终筛选出的 4- 三氟甲基 -2- 氯嘧啶，可使电板的电荷逶迤阻抗比拟使用老例电解液的锂硫电板着落 75%，从而显耀加快硫逶迤响应能源学。同期，基于该预分子介体的锂硫电板可在 1C 快充倍率下踏实轮回 800 圈，容量保握率达 81.7%。

在面向内容运用的软包器件考证中，团队还在高硫载（28 mg / cm2）和贫电解液（3.4 mL/g）的严苛条款下，构筑了总容量 14.2 Ah 的锂硫软包器件，其能量密度可达 549 Wh/kg—— 这意味着，单元分量的该电板或者储存比拟老例能源锂离子电板更多的电能。

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