材料開發新典範！德國HZB AI智慧實驗室引領全球新能源競賽新局

記者／專題報導

傳統仰賴人工經驗與反覆試誤的材料開發模式，已逐漸無法滿足當代新能源科技對於速度、效率與可靠性的高度要求。隨著全球綠色能源轉型需求快速增長，材料創新正面臨前所未有的挑戰與轉型契機。德國Helmholtz Zentrum Berlin（HZB）率先突破舊有框架，推出極具指標意義的「AI智慧實驗室（Self-driving Laboratory）」模型，透過結合自動化製程、自主學習演算法與資料驅動決策機制，徹底改寫了材料開發流程的運作模式。該系統已迅速成為全球新能源材料領域在技術升級與經濟化過程中的關鍵策略平台，為材料科學界樹立了嶄新的研發典範。

HZB智慧實驗室的核心成果與技術演進

材料探索效率大幅提升

HZB的研究團隊成功導入貝葉斯最佳化（Bayesian Optimization）方法，並結合高度自動化的製備流程與即時光電性能測試平台，有效重構了傳統冗長的材料篩選過程。透過AI模型的動態預測能力，原本需時六至十二個月的材料研發週期，現已大幅壓縮至三個月內完成。在實驗初期階段，AI模型即能精確預測並鎖定最具潛力的材料組合，大幅降低無效與重複實驗的比率，大幅提高了整體探索效率與研發投資報酬率。

光電轉換效率與穩定性同步優化

隨著AI模型的不斷優化與學習深化，HZB已開發出多款具備突破性性能的鈣鈦礦材料，這些材料在光電轉換效率（PCE）方面已突破23%的重要門檻，同時在濕度耐受與操作穩定性方面也表現出色。這些成果不僅提升了材料的商業應用潛力，更對未來降低製造成本、提高模組可靠度與推動大規模應用具備關鍵意義。

完整自動化與AI閉環優化流程

HZB率先啟動並運行全球首批成熟型Self-driving Laboratory，成功整合了材料合成、自動製程、光電性能測試與AI決策模組，打造出完整的自動化閉環優化流程。根據統計數據顯示，該系統能在一千次實驗內完成新材料組合的有效探索與最佳解驗證，相較傳統人工實驗法，其開發效率與成功率均有大幅提升，實現了真正意義上的研發自動化與智慧化。

全球影響力與產業鏈效應

學術機構爭相導入AI實驗室

在HZB顯著成果的帶動下，全球頂尖學術機構如麻省理工學院（MIT）、史丹佛大學（Stanford）、倫敦大學學院（UCL）等，紛紛投入AI驅動材料實驗室的建置。這些實驗室普遍採用貝葉斯最佳化演算法與高通量自動化製備技術，並透過AI模型加速新材料探索與性能優化，有效推動材料研究進入數位化與智能化的新時代，開發效率普遍提升至傳統方法的數倍以上。

企業界加速AI商業應用

在產業界方面，國際知名大廠如First Solar、Oxford PV與Tandem PV等，已率先將AI技術融入材料研發與製程優化流程。這些企業透過AI驅動的自動化試錯機制與動態製程調整能力，預期可使新產品開發成本降低超過百分之三十，進一步強化在高效能太陽能產品市場中的商業競爭優勢，並加速次世代光伏技術的市場導入與普及。

歐盟正式列入戰略科技發展重點

歐盟「Horizon Europe」第十期研究計畫已正式將AI驅動材料研發納入核心資助領域。在此政策引導下，HZB的技術模式，包括系統化最佳化演算法、自動化實驗平台與可擴充的數據管理與分析架構，已成為各國科研單位與產業界廣泛仿效的技術標竿，進一步鞏固了其全球材料研發領域的領導地位。

臺灣的策略機會與未來布局

臺灣在區塊製造、半導體製程與智慧工廠等領域累積了深厚的經驗與技術基礎，同時擁有強大的AI運算能力與跨領域整合實力。若能及時導入AI演算法、自動化合成平台與材料資料科學技術，並參考HZB智慧實驗室的建置模式，臺灣有望在全球新材料技術競賽中迅速崛起，掌握領先優勢。未來，建議臺灣可積極促進產學研合作，結合本地企業、學術機構與政府資源，全面打造具備國際競爭力的AI驅動自動化材料開發平台，迎接AI時代下新材料科技的嶄新篇章。

參考資料:

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