特点：主要依赖电子和电气设备，如自动滴定仪和电子天平，提高了实验室工作的效率和准确性。
贡献：推动了数字化制造技术的发展。
局限：设备主要用于简单的实验操作，无法满足复杂材料数字化制造的需求，数据处理能力有限。
2）单一设备自动化阶段（1970s-1980s）：
特点：微电子和计算机技术的发展使得实验开始使用微处理器和计算机控制，实现了数据采集、处理和存储的数字化。
贡献：提高了数据的准确性和可追溯性，自动执行复杂实验操作，节省了人力和时间成本。
局限：主要集中在单一设备的自动化，未能优化实验室工作流程，实验过程中存在瓶颈和效率低下的问题。
3）工作站自动化阶段（1990s-2000s）：
特点：实验室自动化覆盖了整个实验过程，包括样品制备、实验操作和数据分析，机器人和传感器技术广泛应用。
贡献：提高了实验室效率和准确性，实验可以连续24小时运行，减少了人力投入，降低了实验成本，提高了实验室操作效率。
局限：部分自动化系统缺乏灵活性，无法适应实验过程的变化和新实验需求。
4）集成自动化阶段（2000s-2020s）：
特点：实验室自动化实现了集成化和模块化，实验过程的自动化减少了人为干预，提高了实验数据的可靠性。
贡献：模块化设计使系统更具扩展性，适合材料数字化制造领域的高通量筛选和生产，与物联网、云计算和大数据技术集成，实现实时数据收集、存储和分析。
局限：集成系统需要多种技术的协调和兼容性，可能影响系统的稳定性和可靠性，涉及实验数据安全和隐私问题。
5）AI自动化阶段（未来展望）：
特点：基于自主过程的进一步发展，关键技术包括机器学习、计算机视觉和人工智能。
贡献：能够在广阔化学空间中导航，预测材料行为，并以无与伦比的精度和效率合成复杂结构，加速下一代材料的开发，结合云平台促进全球合作和知识共享。
3.钙钛矿中数据驱动的流程：理论预测→高通量筛选→实验验证→性能优化的闭环流程
1）理论预测的三步筛选策略
初筛：基于化学约束的候选材料排除
筛选依据：通过化学直觉、启发式规则及基础描述符（如电荷中性、电负性、价态）快速剔除化学上不合理的材料，将搜索空间缩小两个数量级。结构限制：限定PVKs的维度（二维/三维）、晶系（立方、正交、四方等）及成分组成，缩小目标材料的物理空间。
电子结构评估：DFT高通量计算
核心方法：利用密度泛函理论进行高通量计算，预测材料的关键性能指标，包括：形成能、带隙、氧p带中心。热稳定性、吸收系数、光伏效率等。优势：以较低计算成本精准预测材料基态结构与性能，指导实验验证。
理论性能评估：光伏潜力量化
关键指标：SQ极限：材料在光照下的理论最大光伏效率。SLME：光谱约束下的器件效率极限。TLC：缺陷陷阱限制下的电荷传输性能。作用：通过多维指标综合评估PVKs的光伏潜力，实现材料的最优筛选。
2）高通量实验验证
合成控制要素：组分选择：A/B/X位离子（如Cs⁺、Pb²⁺、I⁻）的配比直接影响晶体稳定性。添加剂与溶剂：添加剂调控材料光/电/热性能，反应溶剂与反溶剂决定晶体形貌与纯度。
验证目标：快速验证理论预测的候选材料，优化合成路径与工艺参数。
3）PSCs器件性能优化
优化维度：器件结构：电极、界面层设计（如电子传输层ETL、空穴传输层HTL）。界面工程：减少缺陷态，提升电荷分离与传输效率。工艺参数：退火温度、沉积速率等对器件性能的影响。
目标指标：提升光电转换效率、长期稳定性及批次可重复性。
4）数据驱动的核心优势
加速发现：通过“漏斗式”分层筛选（初筛→DFT→理论评估→实验验证），大幅缩短材料开发周期。
精准调控：结合高通量计算与实验，实现材料成分、结构与性能的定向优化。
跨尺度整合：从原子级电子结构到宏观器件性能的全链条数据贯通，推动钙钛矿光伏技术的产业化进程。
4.高通量实验在钙钛矿中核心实验平台：
1) 微流控平台
硬件模块：前驱体制备模块、三端口流动反应器、原位表征模块（如紫外-可见吸收、光致发光分析）。
核心功能：微尺度反应环境精确控制（流速、组分、混合均匀性），提升反应速率与稳定性。实时原位监测合成过程，为材料性能优化提供即时反馈。
2) 工作站平台
硬件模块：注射泵、XYZ自动位移台、微流混合器、气体供应模块等。
核心功能：液体处理：前驱体精准分配与混合，提升反应重复性。
薄膜制备：通过液滴沉积、气体淬火等技术调控薄膜厚度、形貌与结晶度。
3) 集成平台
硬件模块：液体处理、样品存储、合成混合、光源、颜色捕获、云服务器协作机器人等。
代表性系统：
Crystputer：通过被动微混合和原位光谱表征（UV-Vis、光致发光RGB分析）快速合成PVKs。
MAOSIC（云端材料加速操作系统）：结合实验室自动化、云计算与AI，实现钙钛矿合成-表征-数据解析全链条自动化。
5.ML在钙钛矿中的应用
1）四大ML算法的关键应用场景：
监督学习: 基于标记数据训练，预测输入-输出关系，模型可解释性强。
无监督学习: 挖掘无标签数据的内在结构与模式，适用于聚类和特征提取。
强化学习: 在动态环境中进行序列决策，支持长期目标优化。
智能优化算法: 高效探索复杂优化空间，快速逼近最优解。
加速材料设计：监督学习预测材料性能（如带隙、稳定性），替代传统试错实验，缩短开发周期。智能优化算法（如贝叶斯优化）快速锁定最优合成参数（如溶剂配比、退火温度）。
突破数据复杂性：无监督学习挖掘高维数据隐含模式（如元素组合-性能关联），发现新型候选材料。强化学习在动态合成环境中自适应调整策略（如反应路径优化）。
跨尺度优化：从原子级电子结构（DFT数据）到宏观器件性能（PCE、稳定性）的全链条建模与优化。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124120
转自钙钛矿电池稳定性公众号
