行业动态 | 《全球工程前沿2024》：低空技术前沿六大主题

文献编号：No.264(CH-077)

文献来源：

1、2024全球工程前沿/全球十大工程成就发布会在京举办

https://www.cae.cn/cae/html/main/col1/2025-01/03/20250103172945198462820_1.html

2024年12月18日，《全球工程前沿2024》报告和“2024全球十大工程成就”在京发布。中国工程院周济院士、副院长王辰院士、秘书长陈建峰院士、杨宝峰院士，高等教育出版社党委副书记、总编辑谭方正先生，科睿唯安（亚太区学术研究业务）副总裁Osher Gilinsky先生共同为《全球工程前沿2024》报告揭幕。通过数据分析与专家研判相结合，筛选获得92个工程研究前沿和92个工程开发前沿，并对其中最重要的27个研究前沿和27个开发前沿进行深入解读，制定重点前沿发展路线图。

2、全球工程前沿

https://www.engineering.org.cn/fronts/CN/fronts/home.shtml

3、科睿唯安（Clarivate Analytics）微信公众号https://mp.weixin.qq.com/s/vRNSpVQGh9ga9NeBl-fMSQ

机构名称：

‌中国工程院全球工程前沿研究项目组。

内容图表：

一、研究方法

二、海空协同异构无人系统的一体化控制技术

2.1发展态势

海空协同异构无人系统的一体化控制技术是指在作业任务或场景中，将无人机、无人船艇、水下潜器等异构无人系统有机连接起来，以环境感知、目标探测、跟踪识别、跨域通信、智能决策、自主控制、合作博弈等核心技术为支撑，实现异构系统在时间、空间、模式等多维度上的信息共享与协同控制。在风浪流等环境载荷扰动和立体空间条件约束影响下，海空协同异构无人系统需要维持稳定的通信链路、具备自抗扰的协同控制能力。为有效应对复杂动态作业环境，该领域主要研究方向逐步形成，涵盖了海空跨域通信、多源数据融合感知、海空无人协同控制等系列无人系统关键技术。未来，海空协同异构无人系统的一体化控制技术将进一步聚焦于低时延跨域组网通信技术，以切实增强复杂跨域场景下的信息感知与融合能力；在多域耦合和异构动力学约束下，更加注重弹性自主决策能力的发展，以应对多变环境强干扰挑战；融合临近空间无人平台视野广阔、驻空持久、效费比高的优势，构建“陆海空天”一体化协同控制平台，实现跨域异构信息的有效中继和实时遥感态势感知能力的提升，全面提高海空异构无人系统跨域协同能力，有望在海洋经济发展、海洋权益维护、海上安全保障等方面发挥更为关键的作用。

2.2重点解读

海空协同异构无人系统的一体化控制技术处于当前海洋科技与军事应用的研究前沿，代表了智能无人系统发展的关键方向。随着无人系统的广泛应用、计算机、通信和分布式控制技术与海洋科学的交叉融合渗透发展，以美国为代表的国外海洋强国大力发展无人机、无人艇、水下潜器等跨域异构无人装备，并持续推动无人系统执行任务由单域单体向单域集群，再向跨域协同的增效方向转变。海空协同异构无人系统的一体化控制技术是智能无人系统形成颠覆性能力的核心技术。与同构无人系统单域协同相比，海空协同异构无人系统拥有优势互补、全方位联动等新技术特点，在大幅提升无人系统功能的同时，能够不断扩大应用范围。加强海空协同异构无人系统的一体化控制技术研究，充分发挥异构无人系统多域动态互补优势，对服务社会经济发展和保障国家安全具有重要的战略意义。

海空协同异构无人系统的一体化控制是面向科学前沿的多学科交叉技术，涵盖了控制理论、人工智能、信息论与通信工程、博弈论等多领域，相关研究主要分为三个方面：一是跨域多节点自组网通信–计算一体化技术，研究异构无人系统高可靠低时延的跨域组网通信理论，设计异构数据跨层级互联共享机制，建立基于人工智能和云边协同的通信基础设施，为复杂的环境扰动和空间约束下的决策与控制提供保障；二是多域耦合和异构动力学约束下的弹性决策，阐明环境、任务目标、海空异构平台间耦合作用，研究跨域异构动力学约束下的任务调度与动态规划，建立强鲁棒、高弹性的任务决策体系，实现基于群体智能演化的无人决策系统自主学习换代，提升协同效能；三是强异质动力学特性的海空无人系统一体化协同控制，结合实时反馈与调整机制构建一体化控制模型，统一与适配不同跨域航行器的动力学特性，探索人机多模态交互控制规律，为不同平台之间的高效协同提供支持。总之，海空协同异构无人系统一体化控制技术的不断发展，对保障我国海上活动安全、开发深海资源与发展海洋经济等具有重要的实际意义。

目前，该前沿中核心专利产出数量排名第一的国家是中国，平均被引数排名第一的国家是以色列（表 2.19）。核心专利的主要产出国家之间未见合作。核心专利产出数量较多的机构为南京航空航天大学、国防科技大学和北京航空航天大学（表2.20）。核心专利主要产出机构中，西北工业大学与西安电子科技大学、南京航空航天大学与中国电子科技集团公司存在合作（图 2.12）。图 2.13 为“海空协同异构无人系统的一体化控制技术”工程开发前沿的发展路线。

三、低空无人飞行器综合探测技术

3.1发展态势

近年来，低空无人飞行器因其灵活性、机动性、易操控等优点，给社会各领域带来了巨大便捷，但同时也对公共安全和国家安全造成了严重威胁。全球各国均相继着手研制反无人机系统，而如何实现低空无人飞行器的高效准确探测是该系统发挥功效的关键。针对当前主流低空无人飞行器的目标特性，已经形成了雷达探测、光电探测、射频探测、声学探测等主要探测手段。然而，复杂背景下的无人机探测，特别是无人机的识别问题，仍然是现阶段雷达探测的难点；射频探测难以应对保持无线电静默状态或使用非常规频段的无人机；声波探测受环境噪声干扰严重，且探测距离非常有限；光电探测易受天气影响，且难以分辨较远处的飞行目标。为满足复杂环境下的高效识别与对抗需求，未来低空无人飞行器综合探测技术的发展方向已基本明确：① 基于深度学习的多源异构传感器融合探测；② 多位点组网探测与识别；③ 移动跟踪探测与察打一体化集成；④ 大规模无人机集群探测、识别、跟踪和对抗。

3.2重点解读

近年来，低空无人飞行器因其灵活性、机动性、易操控等优点，给社会各领域带来了巨大便捷，但同时也对公共安全和国家安全造成了严重威胁。全球各国均相继着手研制反无人机系统，而如何实现低空无人飞行器的高效准确探测是该系统发挥功效的关键。当前，低空无人飞行器多由轻型非导体材料构成，飞行时电动机或旋翼的转动会产生频率在 0.3~20 kHz 范围内的特定声信号，以无线电进行通信。针对这些目标特性，已经形成了雷达探测、光电探测、射频探测、声学探测等低空无人飞行器探测手段，然而这些探测方式都存在各种各样的问题，低空无人飞行器综合探测技术逐渐受到高度关注。

当前，在杂波抑制、微多普勒信号特征提取等方面已取得一定进展，但复杂背景下的无人机探测，特别是无人机的识别问题，仍然是现阶段雷达探测的难点。通过射频进行无人机探测和识别是较为有效的方法，但其致命问题在于难以探测保持无线电静默状态或使用非常规频段的无人机。在声波探测方面，尽管近年来无人机在各种环境下的音频数据正在快速扩充，但在闹市区等复杂环境下，该方法的效果仍然不够理想。此外，其探测距离非常有限。光电探测易受天气影响，且难以分辨较远处的飞行目标。随着高清 /超高清摄像机的出现，虽然拉长了探测距离，但同时也增大了该方法的计算量。

为满足复杂环境下的高效识别与对抗需求，未来低空无人飞行器综合探测技术的发展方向已基本明确。① 多源异构传感器融合探测：将远距离探测的雷达和无线电频谱探测技术与近距离探测的光电和声波探测技术相结合，利用深度学习从多源异构数据中提取复杂特征。② 多位点组网探测：通过网络融合各节点探测器获取的信息，进行协同探测与综合识别，弥补单一节点获取信息不充分、存在盲区、容错率低等缺陷。③ 移动与跟踪探测：将机载与车载探测器相结合，近距离抵近目标以获得高质量的目标信息，为执行复杂任务奠定数据基础，同时便于实现探测打击装置一体化集成。④ 大规模无人机集群探测与跟踪：当前研究基本停留在反制少量无人机层面，然而大规模无人机集群的运用已经成为必然趋势，如何实现大规模无人机集群的探测、识别、跟踪和对抗，是目前亟待突破的重点方向。

目前，该前沿中核心专利产出数量排名第一的国家是中国，平均被引数排名第一的国家是美国（表 2.21）。核心专利的主要产出国家之间未见合作。核心专利产出数量排名前三的机构是北京航空航天大学、南京航空航天大学和中国电子科技集团公司（图 2.22）。核心专利的主要产出机构中，北京航空航天大学与中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所、国家电网有限公司与武汉大学存在合作（图 2.14）。图 2.15 为“低空无人飞行器综合探测技术”工程开发前沿的发展路线。

四、低空信息网络体系与通感一体技术

4.1发展态势

低空信息网络体系与通感一体技术是指利用地面通信系统、卫星定位与导航系统等，构建一个动态、灵活、高效的无线通信与信息服务网络，为低空无人机、载人飞行器等提供通信、定位、导航、监管等综合服务，是赋能低空经济应用场景的重要基础设施。基于地面基站的大规模天线阵列，可将通信与雷达感知功能结合，实现通感一体，同时提供高速率、低延迟的通信服务，以及对被动物体的实时感知、检测与定位服务。依托规模部署的移动通信网络，通感一体可助力提供泛在的高性能通信和感知服务。

低空信息网络体系与通感一体技术可分为两大类，即通信辅助感知和感知辅助通信。通信辅助感知，旨在利用通信系统提供的信号、传播时延与方向等传输的信息和网络资源，支持感知任务的执行，通过波形设计、信号传输、信息共享等方案设计，实现低成本、高效率的泛在感知，其又可细分为单站通感和多站协作通感。感知辅助通信，旨在将通过感知获取的环境信息（如速度、时延、角度等）反馈给通信系统，辅助通信网络进行动态调整、通信资源分配与调度优化、干扰管理等，实现通信性能提升。

低空信息网络体系与通感一体技术的未来发展方向包括空口与波形、架构与组网、协作与融合等方面。首先，通过通感融合波形设计，实现一体化无线空口，有效提升频谱效率，最大化资源利用率。其次，原生的一体化架构将助力通信和感知功能按需开启，并实现全局组网，提供连续无缝的低空信息服务。最后，多频段、多节点、多模态的深度协作将融合多维数据，通过对多源数据的联合处理与优化，进一步提升系统性能。

4.2重点解读

低空信息网络体系与通感一体技术是构建未来空域智能化基础设施的核心技术，其旨在通过通信与感知的深度融合，提升低空空域的智能化管理能力和服务水平。早期低空信息网络研究主要集中在军事和应急通信场景，重点研究低空无人机群和地面网络等多元异构节点间协作，提供动态、可靠的通信网络接入。随着研究不断推进，从早期单一通信功能到具备基础感知能力的无人机网络，再到如今追求通感算智融合、资源共享的智能网络体系，低空信息网络正在经历从分散化到一体化、从单功能到多任务协同的变革。近年来，随着通感一体技术的突破，通过具有大规模天线阵列的地面基站系统提供低空空域的通信和感知服务成为低空信息网络研究的重点，中国各级政府先后出台的低空经济发展规划更是将该方向的发展推向高潮，全球移动通信设备制造商和中国运营商则启动了数百基站规模的 5G-A 通感一体低空经济场景的外场试点，并进一步将通感一体技术的应用场景拓展到海面和江河航路监管、地面交通系统监管、桥梁微形变检测等场景。

低空信息网络体系与通感一体技术的研究方向包括通信辅助感知和感知辅助通信。一是对于通信辅助感知，通信系统不仅承担信息传输的任务，还通过共享其信号特性（如传播时延、方向信息、信号强度等），辅助感知任务的执行，从而实现低成本且高效的泛在感知。针对低空信息网络具有覆盖范围大、目标及环境变化快的网络特性，利用现有通信基础设施来增强感知系统能力，可确保大范围、实时环境感知。进一步，从单站通感拓展至多站协作通感，通过多个通信节点的协作，共享信息和资源，可增强感知范围和精度。二是对于感知辅助通信，侧重通过感知系统获取的环境信息（如目标速度、位置、时延、角度等）来辅助通信系统的运行，以优化频谱分配、调整信号发射功率、管理干扰源等，从而提升通信质量，减少通信中断与干扰，实现通信资源优化与调度。针对低空信息网络高动态环境，感知辅助通信不仅能够改进通信性能，还能够提升网络自适应能力，通过动态感知环境变化和目标行为，实时调整通信策略，以实现更加高效、可靠、鲁棒的通信服务。

“低空信息网络体系与通感一体技术”工程研究前沿中核心论文的主要产出国家见表 3.11。中国的核心论文数排名第一，占比约为 78%，其次为美国，澳大利亚、英国紧随其后，英国的篇均被引频次最高。中国与英国、澳大利亚、美国、德国之间有着紧密合作（图 3.7）。在排名前十的核心论文产出机构中，有 7 家来自中国（表 3.12）；伦敦大学学院与其中 7 家机构有合作关系，南方科技大学和悉尼科技大学分别与其中 6 家和 5 家机构有合作关系，新南威尔士大学、上海交通大学和北京理工大学则分别与其中 4 家有合作关系（图 3.8）。在施引核心论文方面，中国排名第一，占比为 48.24%，英国和美国不相上下（表 3.13）；在排名前十的施引核心论文产出机构中，9 家来自中国，体现了中国科研机构对该前沿的高度关注（表 3.14）。

低空信息网络体系与通感一体技术未来 5~10 年的重点发展方向（图 3.9）如下：

1）空口与波形：在无线通信系统的空口实现感知功能是发展通感一体技术的重要基础。在发展初期，通信与感知波形相对独立，通过时分、频分或者空分等方式实现通信和感知功能。未来，将逐步向一体化空口演进，通信与感知将使用一体化波形，实现深度融合，从而进一步提高频谱利用率，增强感知与通信的整体性能。

2）架构与组网：网络架构和多站组网是低空信息网络与通感一体的重要发展方向。未来，在已有通信网络架构上，可进行叠加式和外挂式感知网元设计，并在重点区域完成局域组网，以提供低空信息服务。远期将通过一体化原生设计，实现通信与感知深度融合的内生架构，进一步完成全域组网，形成无缝覆盖的低空信息网络。

3）协作与融合：多维度协作和信息深度融合对于实现高性能低空信息网络与通感一体至关重要。可从多频段协作、多节点协作、多模态协作等单一维度，进行局部信息的数据级融合。随着技术的进一步发展，未来将实现多频、多点、多模等多维度深度融合，实现信息的特征提取与融合，进一步提升全局性能。

五、空天地海一体化智能遥感监测技术

5.1发展态势

空天地海一体化智能遥感监测技术是指集成空基、天基、地基、海基等多种观测平台，以及光学、雷达、超声等多种遥感成像与非成像探测体制载荷，结合人工智能、信息处理、大数据等多种技术，对关注对象进行全空域、全时域、多维度、多粒度、高精度监测探测，实现信息获取协同化、信息处理自动化与服务应用智能化的相关技术，已广泛应用于国民经济建设与国家安全各个领域。该技术打破了遥感观测数据的信息孤岛，克服了单一传感与探测体制在时空覆盖性、响应时间、观测颗粒度、精度等方面的局限，同时借助多源数据的一体化智能信息处理与应用，从传统的依赖专家经验的人工解译转向依托智能技术的自主推理，使用户与系统不再受“人在回路”和个体认知差异的制约，实现从信息获取到动态响应的全流程、全方位智能化支持。其既具备常态化周期监测中的全域态势感知能力，又能实现自然灾害、极端天气、区域冲突等突发事件的触发式即时响应，为国防安全、侦察监视、资源勘探、灾害预警、生态保护等军民领域提供实时且精准的信息保障，是支撑体系聚能、系统赋能、应用释能的核心技术。

主要技术方向包括：① 多域多模遥感数据获取——利用光学、雷达、超声等成像与非成像探测体制，获取空、天、地、海高质量多源数据；② 多源数据信息挖掘与融合处理——对不同平台和传感器获取的异构数据进行规整化处理，挖掘海量数据间的关联关系和多层次特征，建立监测环境全时空多维度高阶立体化表征模型，结合多模态嵌入、语义解析、知识图谱等技术实现多源数据一体化融合处理；③ 面向任务的多源异构资源一体化分配——系统性整合手段孤立、时空分散的探测资源，构建跨域、跨源、跨模态的任务节点网络，实现面向任务的全域资源精确调控与动态调度，提升对任务的响应效率和执行能力；④ 全域多维数据产品自主生成——依托大模型生成、因果推理等技术构建自学习决策模型，实现从支撑信息分析到自主推理的智能化升级，提供复杂场景下数据产品自主生成、智能决策与高精度推演。

21 世纪以来，中国在遥感技术领域取得长足发展，逐步构建起多平台协同、多模态融合的遥感监测系统，涵盖了卫星、无（有）人机、地面传感器和海基平台等多域多维探测手段，实现了从低分辨率到高分辨率、从广域覆盖到精准洞察的多层次感知能力，特别是人工智能技术已渗透到遥感监测信息获取、处理、应用等的各个层次，进一步推动了遥感监测技术的发展。未来，空天地海一体化智能遥感监测技术发展将致力于实现从独立观测到多域协同、从局部洞察到全域洞悉、从被动采集到动态响应、从人工分析解译到智能推理认知的跨越。通过现实世界中全域物理信息和动态变化的实时数字化映射，构建出一张全球“活的”探测图、一个“泛在”物理场、一组“推理”演化数，为复杂环境下的实时监测、应急响应、预测分析、

综合决策提供全面保障。

5.2重点解读

空天地海一体化智能遥感监测技术的发展历程，是从单一探测向多域协同、从被动响应向自主认知、从对地物对象观测向对人类活动监测的演进过程。一方面，早期遥感技术以发展传感器、较大尺度观测为主，主要满足基础地理信息需求。随着监测任务对精细化、精准化的要求不断提高，遥感探测逐步向微观尺度推进。空间分辨率从亚米级到厘米级，时间分辨率从小时级提升至亚秒级，光谱分辨率扩展为超光谱范围，逐步实现从广域覆盖到细节捕捉的全面监测。然而，仅依赖单源探测手段追求探测精度，已难以满足日益增长的全方位监测任务需求。科研人员通过整合空、天、地、海多平台探测手段，结合光学、合成孔径雷达（SAR）、超声等多模态探测体制，进一步拓展了遥感监测的信息感知维度。另一方面，多样化任务需求推动了遥感监测技术应用模式的变革，探测应用的工作流从“任务—需求—探测—数据”的被动响应向“数据—需求—探测—数据”的自主认知演变，通过整合和分析历史数据与实时监测数据，将全模态、全时空数据优化为“全域图”，形成常态观测与触发感知的动态切换机制，实现多重时空覆盖和探测维度下数据产品的一体化应用。然而，在光学、SAR、高光谱等多源数据量指数级爆炸的背景下，空、天、地、海“各

自为战”式的遥感监测体制与传统的信息处理技术，难以实现对碎片化探测资源的机制性整合，无法实现对高价值稀疏信息的有机提炼，严重限制其在复杂场景下的应用效能。科研人员结合人工智能技术，发展出了遥感时空智能技术，改变了传统人为解译和以数据驱动的监督学习范式，建立了面向空天地海的多领域遥感产品的交互桥梁，极大地提升了遥感监测技术的应用效能。

“空天地海一体化智能遥感监测技术”工程开发前沿中核心专利的主要产出国家和机构分别见表 3.17和表 3.18。从国家层面看，中国在专利公开量上遥遥领先，但在平均被引数方面仅排名第五。美国和韩国的专利公开量分列第二、三位，其中美国的平均被引数位列第二，凸显其技术质量与影响力。沙特阿拉伯、以色列和瑞士虽然专利公开量少，但平均被引数分别位列第一、第三和第四，研究质量较高。从机构层面看，国家电网有限公司专利产出最多。LG 电子公司虽仅公开 10 件专利，但其平均被引数最高，体现出高质量专利的国际竞争力。由图 3.10 和图 3.11 可以看出，在国家和机构合作方面，全球范围内合作较为有限。国际合作网络以美国为核心，连接以色列和印度等国。机构间合作主要集中在中国电子科技集团和中国科学院空天信息创新研究院。

“空天地海一体化智能遥感监测技术”工程开发前沿的发展路线如图 3.12 所示。未来 5~10 年，该技术将迎来关键发展阶段。依托不断涌现的新型多模遥感探测体制，构造全域覆盖的泛在化数据立方体，实现高精度、多维度数据获取和监测环境全面数字化、解析化表示。同时，基于样本自适应挖掘的深度学习架构，构建生成式遥感大模型，解决异构数据的特征关联和高效整合难题，并构建动态数字孪生体将环境变化映射到虚拟空间，实现信息的实时共享与联动应用。在此基础上，通过领域特化的知识图谱推演，提升高精度、自主化、无监督决策能力，部署面向任务的全域节点网络，为全局资源调度的智能决策提供技术支撑，最终将搭建集成数据获取、智能处理和决策应用一体化的遥感监测系统，实现从“静态数据下的事件响应”向“动态数据下的智能调度”转型，迈向“去数据化”的智能遥感监测新时代，在环境资源规划、现代城市治理、国防态势感知、公共安全保障、低空经济发展等领域提供更高效的解决方案与支撑平台。

六、基于混合建模的数字孪生系统

基于混合建模的数字孪生系统是指结合数据驱动和物理机理的建模，充分发挥机理仿真的可解释性和泛化能力以及数据驱动模型的灵活性和可学习性，创建一个与物理实体或系统相映射的数字化镜像。这种系统能够实时更新，反映物理实体的全生命周期过程，并支持物理对象生命周期各项活动的决策。

近年来，该领域的主要研究方向包括：① 智能数据管理与语义建模——数据是数字孪生的实现底座，针对前端传感器收集的海量异构数据，研究数据的语义建模、清洗、标注和组织技术，结合知识图谱和 AI算法，实现数据与物理机理之间的语义关联；② 嵌入物理机理的生成式模型增强——研究融合物理对象运行机理的 AI 算法，通过生成符合真实物理信息的数据填补数据缺口，提升数字孪生系统的泛化能力和模拟质量；③ 跨模态、尺度模型融合技术——整合多要素、多维度、多领域机理生成数据及 AI 生成数据，融合微观和宏观的多方面机理模型，打造复杂系统级数字孪生体，推动数字孪生体由静态描述向动态分析演进；④ 模型修正技术——基于实际运行数据持续修正模型参数，涵盖数据模型实时修正、机理模型实时修正技术，确保数字孪生模型的精度和迭代优化。

从大方向上看，以下几个方面有待进一步探索：① 自主式智能——数字孪生体可以通过孪生体间的连接主动从相关孪生节点获取有价值信息，以进行智能决策，而无须通知其物理实体；② 集成化与协同化——数字孪生系统将从单一领域向多领域集成方向发展，加大数据集成深度，借助物联网（IoT）平台的跨领域数据集成能力，将整个物理对象生命周期中生成的数据集成在一起；③ 实时性与互动性——在部署模式上，数字孪生系统将结合本地渲染与云渲染两种模式，以满足不同用户的需求，提高实时互动性；④ 安全与隐私保护——随着数字孪生技术的发展，数据安全和隐私问题需要得到充分保障，特别是在处理大量敏感数据时。

七、全固态电池关键材料开发及其制备技术

7.1发展态势

全固态电池是一种变革性电池技术，其使用固态电解质代替传统锂离子电池中的液态电解液，有望实现更高的能量密度、更好的安全性和更长的循环寿命。全固态电池涉及固态电解质、正 / 负极等关键材料，界面特性优化以及电芯成型技术。固态电解质材料是全固态电池的核心，主要分为硫化物、氧化物和聚合物电解质三大类。其中，硫化物电解质因其较高的离子电导率和较低的界面阻抗成为全球研发的重点，而氧化物电解质因其化学稳定性较好也受到关注，聚合物电解质则因其柔性和易加工性而具备应用潜力。在正极材料方面，仍以氧化物正极及磷酸铁锂为主，配合界面改性以消除空间电荷层效应，同时硫基正极也被视为提高能量密度的候选者；在负极方面，硅负极和金属锂具有高理论比容量，成为提升电池能量密度的关键。全固态电池关键材料全球研发趋势集中在以下方面：① 兼具高锂离子电导率、高化学 / 电化学稳定性的固体电解质材料；② 高强度、高离子导固体电解质超薄膜材料；③ 与电解质界面相容的高容量、低应变正 / 负极材料；④ 界面改性技术；⑤ 关键材料的低成本化和规模化制备技术。总体来看，全固态电池的开发正逐步向实用化迈进，有望成为下一代储能技术的主流。

7.2重点解读

全固态电池是当今电池技术领域中的最前沿的技术之一，被认为是下一代储能技术的重要方向，它有效克服了液态电解液在能量密度、安全性和热稳定性等方面的局限性。随着便携式电子设备、电动汽车、储能系统对高能量密度、安全性和长寿命电池的需求日益增长，全固态电池的开发受到了全球科学界和工业界的高度关注，日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）、美国能源部联合储能研究中心（JCESR/DOE）、欧盟“地平线 2020”计划、中国科技部都明确布局发展全固态电池技术。

全固态电池技术的关键在于固态电解质材料的发展，其要求固态电解质不仅具备较高的离子电导率，还必须在化学 / 电化学方面与电极材料具有良好的稳定性，从而减少界面阻抗并防止副反应的发生。虽然全固态电池的研究可以追溯到 20 世纪初期，但真正的快速发展始于 2000 年以后，特别是 2011 年 LGPS 硫化物固态电解质的推出，其电导率达到电解液水平，使得越来越多的汽车 / 电池制造商和初创企业开始开发高性能硫化物全固态电池。

尽管取得了诸多进展，全固态电池技术仍然面临多个挑战。首先，固体电解质的综合性指标仍未达到实用化程度，虽然发现的一些材料体系具有高锂离子电导率，但其空气 / 溶剂 / 金属锂稳定性等亟待提升。其次，固体电解质作为非活性物质在电芯中占比较高，影响电芯能量密度的提升，降低电解质膜的厚度刻不容缓。再次，从力学角度来看，正负极材料在充放电过程中的体积膨胀易导致固 – 固界面接触失效，与此同时，固态电解质与电极材料之间的界面稳定性问题尚未完全解决，尤其是在多次循环过程中，界面阻抗的增加会导致电池性能的迅速下降，发展高容量、低应变正负极材料对于提升全固态电池综合性制备尤为重要。最后，实现全固态电池商业化，发展其关键材料体系的低成本、规模化制备技术也是必经之路。相信通过关键材料的不断创新和技术突破，全固态电池有望在未来的能源领域占据重要地位，特别是在电动汽车和大型储能系统中替代现有的锂离子电池，推动能源技术的革命性发展。

全球在“全固态电池关键材料开发及其制备技术”工程研发中的专利分布呈现明显的地区差异和机构集中趋势。首先，在国家分布（表 4.17 和图 4.10）方面，日本占据主导地位，专利公开量远超其他国家，占比达 52.72%，被引频次也最多，显示出日本在全固态电池材料开发技术上的显著领先地位。韩国和中国分别位列第二和第三，专利占比分别为 23.89% 和 21.35%，但与日本相比尚有一定差距。欧美国家如美国、法国、加拿大、德国的专利数量相对较少，但是欧美国家基础实力雄厚，后续发展潜力不容忽视。在机构分布（表 4.18 和图 4.11）方面，丰田汽车公司是该领域中专利公开量最多的机构，公开专利量为 378，占比为 23.39%，反映了其在全固态电池技术中的主导地位。LG 化学有限公司和现代汽车公司专利公开量分别位列第二和第三，显示出韩国企业在该技术领域的持续研发投入。其他大型企业如松下集团、三星电子有限公司等在该领域也有一定的专利积累。总结来看，全固态电池关键材料开发技术的专利主要集中在日本、韩国和中国，尤其是日本企业，其在技术积累和引领能力上表现最为突出。各大机构的专利竞争较为激烈，未来合作创新可能是推动这一技术领域进一步发展的重要路径。

随着各方政策的大力支持与关键核心材料、技术的快速发展，未来 5~10 年是全固态电池破壁的关键期（图 4.12），新材料和新工艺让我们有机会实现全固态电池产业技术的突破。固态电解质材料的综合性指标进一步优化是核心，同时采用湿法涂覆实现超薄膜的连续化生产是关键。此外，高容量、低应变正负极材料的研发与低成本规模化制备也极为重要，特别是其与电解质材料的界面特性优化，是全固态电池安全性与综合电化学性能指标的保障，从而推动其在电动汽车、便携式电子设备、储能系统、特种领域等实现广泛应用。