全球能源转型正加速向碳中和迈进[1]、[2]、[3]。受这一目标的驱动，电化学储能技术正在经历重大变革[4]、[5]、[6]。钠离子电池（SIBs）作为大规模储能和低速电动交通的有希望的下一代解决方案而出现[7]、[8]、[9]。它们被认为是锂离子电池（LIBs）的关键继任者。这一优势归因于钠的极高丰度（地壳丰度为23,600 ppm，而锂为20 ppm）[10]，以及其低原材料成本（碳酸钠的价格仅为碳酸锂的一小部分）。然而，SIBs的大规模商业化仍受到阴极材料固有性能限制的阻碍[11]、[12]。与LIBs的均匀行为不同，SIB阴极主要分为层状氧化物、普鲁士蓝类似物（PBAs）和聚阴离子，表现出特定的降解机制。与锂离子（0.76 Å）相比，钠离子较大的离子半径（1.02 Å）[13]引发了多种挑战：层状氧化物中普遍存在复杂的相变动力学（例如P2-O3转变）和严重的Jahn-Teller畸变[14]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]，而PBAs和聚阴离子则常常受到晶格水缺陷[20]和低固有电子导电性的困扰[21]。因此，性能指标严格依赖于测试协议（例如电压窗口、C率和温度）。即使在典型的实验室条件下（例如使用标准碳酸盐基电解质的半电池配置，温度25°C，电流1 C），代表性的阴极（如层状氧化物）通常在标准2.0–4.0 V窗口内提供的比容量有限（<160 mAh g-1），或在实际全电池应用中由于不可逆的相变而循环稳定性不足（通常在1000次循环后保留率<80%）[13]、[22]、[23]、[24]、[25]、[26]、[27]。传统的材料研究范式依赖于昂贵的试错实验和耗时的密度泛函理论（DFT）计算。因此，这些方法在探索优化所需的广阔化学空间方面效率低下。它们也难以解决跨尺度一致性挑战。特别是，将微观实验室合成与宏观工业制造之间的差距难以弥合。
AI技术的快速进步为这些挑战提供了解决方案[22]、[23]、[24]。AI从根本上不同于传统的计算模拟。通过利用深度学习（DL）、强化学习（RL）和生成模型[25]、[26]，AI建立了一种数据驱动的研究范式。这种方法涵盖了SIB生命周期的每一个关键阶段[27]、[28]、[29]、[30]。在材料发现领域，GNNs（如MBVGNN和BatteryFormer）结合迁移学习策略[31]、[32]成功克服了SIB领域的数据稀缺问题。这些方法能够从原子结构到宏观电压平台的跨尺度预测，通过解码结构描述符（例如局部配位环境）与电化学特征（如相稳定性）之间的潜在相关性。这种能力将筛选效率提高了几个数量级，同时指导新型阴极（如高熵氧化物）的逆向设计。在设备制造和质量控制方面，集成有无监督学习的计算机视觉算法正在取代人工检查。它们实现了微观缺陷和电极涂层不均匀性的实时、亚毫米级监测，从而为大规模制造提供了稳健的质量保证框架。
至关重要的是，AI正在重塑电池的运营和管理逻辑[33]、[34]。为了解决复杂的运营非线性问题，例如层状氧化物阴极中明显的电压滞后和化学依赖的降解路径，PIML和RL算法已被集成到BMS中。这种集成将扩散障碍和热力学平衡等基本约束嵌入到神经网络中。它实现了健康状态（SOH）的快照式精确诊断和充放电策略的适应性优化，通过优化电流曲线来抑制钠沉积副反应，保持在安全的电化学窗口内，并延长循环寿命。最后，在回收阶段，AI驱动的生态系统通过联邦学习解决了数据孤岛问题。多目标优化算法确定了精确的低碳回收窗口。这些算法还指导将杂质升级为下一代阴极，将废物转化为有价值的资源。这种方法在整个生命周期中建立了智能的闭环。
虽然现有的综述详细介绍了SIBs的基本电化学性质或机器学习的一般框架，但本工作旨在系统地调查AI技术在SIB阴极整个产业链中的前沿应用和变革性影响。遵循材料发现、制造、运营和回收的时间轴，我们超越了通用算法应用，深入分析了AI与基于钠的系统的固有物理化学性质之间的独特耦合。具体来说，我们研究了数据驱动方法如何准确解码钠离子插层的复杂多阶段相变和严重的电压滞后现象，这些现象对传统的机理建模提出了重大挑战。此外，我们通过阐述从有限实验样本中提取最大信息的迁移学习策略，解决了这一新兴行业固有的数据稀缺瓶颈。最终，我们将讨论从孤立的过程优化扩展到系统的闭环数字孪生愿景，具体展示了生命周期数据的连续性如何允许回收洞察（如缺陷指纹和降解模式）逆向指导上游材料配方。通过阐明AI预测背后的物理因果关系和数字孪生的前瞻性前景，本工作旨在提供理论参考和战略决策框架，以加速SIBs的工业化（如图1所示）。
