人工智能正推动钙钛矿太阳能电池向可持续商业化迈出关键一步。韩国浦项科技大学（POSTECH）化学工程系韩志勋教授团队联合首尔大学化学工程系金敏教授团队，提出了一条融合AI技术的绿色制造路径，相关成果发表于《绿色化学》期刊，并被选为当期封面文章。 钙钛矿太阳能电池因其高达34%的理论效率而被视为“下一代太阳能电池”，显著优于传统硅基电池。然而，其商业化长期受制于两个难题：生产过程中依赖有毒溶剂，且器件稳定性不足。为突破瓶颈，研究团队创新性地采用生物基溶剂——γ-戊内酯（GVL）和乙酸乙酯（EA），替代传统有毒的二甲基甲酰胺（DMF）。 研究核心是基于AI的逆向工程技术。团队通过分析大量实验数据，利用AI算法优化工艺条件，在提升电池效率的同时，显著降低制造成本与碳排放。随后，研究人员通过实际实验验证了AI提出的方案，并构建了涵盖制造成本、环境影响、工艺效率及全球部署潜力的综合可持续性评估模型。 结果表明，新开发的GVL-EA工艺可使钙钛矿太阳能电池的制造成本降低50%，碳排放减少超80%。此外，研究还发现，将组件寿命与回收策略统筹考虑，有助于精准测算不同地区实现商业化盈亏平衡的关键节点。 韩志勋教授表示：“AI识别出以往认为不可能实现的工艺条件，通过优化流程本身，真正实现了更安全、更廉价、更高效的太阳能电池制造。”该研究为钙钛矿太阳能电池迈向绿色、低成本、大规模应用提供了切实可行的技术路线图。