上海交通大学最新Science论文：AI for Science再获突破

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

自首次被验证以来，具备运行稳定性的钙钛矿太阳能电池（PSC）一直是研究与争论的焦点。

2026 年 5 月 14 日，上海交通大学赵一新教授、缪炎峰副研究员、王衍明副教授作为共同通讯作者（博士生郭嘉豪、Li Bowei、Zhang Zeyu、Liu Fang 为共同第一作者），在国际顶尖学术期刊 Science上发表了题为：AI-guided design of efficient perovskite solar cells operationally stable at 100°C的研究论文。

该研究开发了一种四智能体人工智能框架，鉴定出 FA₀.₉₂Cs₀.₀₈PbI₃（其中 FA 为甲脒）是一种稳定的钙钛矿吸收层材料，进而设计了一种具有紫外光稳定性的膦酸基空穴传输材料，并通过双侧金属氧化物层增强了钙钛矿太阳能电池的界面稳定性。该的电池初始功率转换效率达到 25%，在 100°C 下以最大功率点持续运行 1000 小时后仍能保持 97% 的初始效率。

这项突破展示了一条切实可行且前景广阔的全链条 AI 路径，将加速钙钛矿太阳能电池的实际应用进程。

钙钛矿太阳能电池商业化的主要挑战在于长期稳定性。在这项最新研究中，研究团队开发了一种四智能体协作人工智能系统，用于理性设计稳定的钙钛矿光伏器件中的光吸收层、耐紫外空穴传输材料及稳固异质界面。通过热力学驱动的单晶生长与薄膜实验表征验证，该多智能体框架识别出一种高稳定性的甲脒-铯碘化铅钙钛矿材料——FA₀.₉₂Cs₀.₀₈PbI₃。基于 AI 的深入分析进一步指导设计出定制化空穴传输分子——(4′-(3,6-二甲氧基-9H-咔唑-9-基)-[1,1′-联苯]-4-基)膦酸，其具备优异的紫外耐受性，并结合器件结构中双侧金属氧化物层的引入，最终构建的钙钛矿太阳能电池（PSC）的初始功率转换效率达到 25%，更重要的是，其在 100°C 下以最大规律持续运行 1000 小时后仍能保持 97% 的初始效率。

这项突破展示了一条切实可行且前景广阔的全链条 AI 路径，将加速钙钛矿太阳能电池的实际应用进程。

论文链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aef1620

原标题：《上海交通大学最新Science论文：AI for Science再获突破》

阅读原文