蜂巢能源董事长杨红新:叠片是超充和固态通往量产的最佳解决方案
创始人
2025-05-24 13:02:13
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“随着低空飞行器和人形机器人的出现,以及人工智能的发展,新的应用场景不断涌现。然而,从能源补给的角度来看,这些新场景的本质需求并未发生根本变化——依然是希望补能更快、在有限的空间内储存更多能量,并实现更远的续航里程。”蜂巢能源董事长杨红新近日在接受上海证券报采访时表示。

上证报中国证券网讯 “随着低空飞行器和人形机器人的出现,以及人工智能的发展,新的应用场景不断涌现。然而,从能源补给的角度来看,这些新场景的本质需求并未发生根本变化——依然是希望补能更快、在有限的空间内储存更多能量,并实现更远的续航里程。”蜂巢能源董事长杨红新近日在接受上海证券报采访时表示。

基于目前行业对于固态电池、超充电池技术路线的认可,杨红新表示,蜂巢能源始终坚持叠片生产是固态电池、超充电池制造的最优方案。目前公司积极探索在商用车、低空飞行器和人形机器人等领域的应用机会,并持续推进固态电池的研发工作。

“押注”叠片技术

当前,固态电池、超充电池等已成为行业发展的明确方向。然而,在杨红新看来,固态电池的制造工艺尚未成熟,电解质、正负极、界面以及成本问题亟待解决;超快充技术也对电芯的安全性和寿命提出了更高的要求。

“这些技术共同面临的挑战是如何更高效、科学、安全地制造产品。”杨红新认为,无论是固态电池还是超充电池,终极路线都会走向叠片化制造。

蜂巢能源成立于2018年。在EVTank、伊维经济研究院联合中国电池产业研究院共同发布的《中国新能源汽车动力电池行业发展白皮书(2025年)》中,蜂巢能源进入了2024年全球动力电池装机量TOP10榜单。在技术路线方面,公司一直是叠片技术的坚定拥护者。

对于为什么锂电池生产路线会走向叠片化制造,杨红新解释称,在超充的情况下,譬如锂电池卷绕的拐角位置,不管是应力还是皱褶,缺陷或问题会成倍放大,并产生安全风险。另一方面,因为固态电池质地很脆,基本无法卷绕。

“公司成功开发出第三代热复合叠片技术,能够有效避免因隔膜或界面不平整导致的安全风险,可以更好地适应固态电池和超快充的需求。”杨红新说。

基于第三代热复合叠片技术以及热管理、充电策略,蜂巢能源提出“末端快充”理念。“我们分析市场充电数据发现,EV/PHEV用户有60%以上的充电会直接充满,提升末端快充时间,能够让这60%用户体验快充带来的便利。”杨红新表示,为此,蜂巢能源4C快充项目将全窗口充电时间优化至15分钟,80%至100%SOC充电时间在导入优化措施后缩短至5分钟,相对可比同类产品充电时间缩短30%。

积极拓展新应用场景

随着技术的不断进步和市场需求的持续增长,锂电池拓展出许多新的应用场景,当中包括资本市场最为关注的AI、低空飞行器、人形机器人等领域。

AI的发展带动数据中心的能耗不断增加,对储能的需求也日益旺盛。杨红新表示,AI时代确实为能源行业带来了新的机遇,尤其是数据中心领域。然而,数据中心的储能应用面临着商业模式和安全性的双重挑战。一方面,储能系统需要替代传统的柴油发电机,建立新的商业模式;另一方面,数据中心对电池的安全性要求极高,该行业对于锂电池的广泛应用还有一些担忧。

尽管如此,杨红新仍然看好数据中心储能市场的未来,并预计该领域明年将迎来较大的增长。“现在全球市场不管是欧洲还是东南亚,都进入到数据中心的大规模建设阶段,对光伏、储能都有需求。”他说。

蜂巢能源一直在与低空飞行器和人形机器人领域的客户进行对接。杨红新透露,目前客户的需求仍在摸索阶段,尚未形成统一的标准。从电池类型来看,圆柱和软包电池可能是未来的主要发展方向。客户对电池的主要诉求是高能量密度,以满足有限空间内的长时间运行需求。同时,安全性和功率性能也是重要的考量因素。

对于新能源汽车行业未来的趋势,杨红新分析,首先,随着汽车文化的兴起,越野新能源车将成为市场增长的亮点;其次,全球化进程加速,中国汽车企业将在海外市场取得更大突破;再次,商用车和工程机械的新能源化将成为重要的增长点;最后,20万元以上车型的大型化和高端化趋势将推动电池电量的进一步增大。

基于应用场景的需求,杨红新透露,公司第二代龙鳞甲电池将于6月中旬大规模量产,即将搭载高端MPV、轿车和SUV。第二代龙鳞甲电池为三元材料体系,拥有65度电超大电量,系统能量密度高达185Wh/kg,峰值可达5C快充,20%至80%SOC仅需12.1分钟,快充循环大于1600圈。除此以外,该电池采用热电分离技术,高温热失控不蔓延,定向排泄,提前满足新国标标准。

对于行业呼声较高的固态电池,杨红新则相对比较谨慎。他表示,行业宣传2027年全固态电池装车只是示范运行,真正达到市场应用端的成本、循环次数、充放电功率等需求,可能在2030年前还很难解决。他预计,至2030年,全固态电池的成本仍将是现有电池的数倍,因此大规模商业化应用仍面临较大挑战。(李子健)

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