11月17日，作为2024大湾区科学论坛的分论坛之一，先进能源技术分论坛着眼于太阳能、风能、生物质能以及化石能源的创新利用等能源基础研究和先进技术，及储能技术、电动汽车、智能电网、二氧化碳资源化利用等前沿低碳技术，邀请包括多位院士在内的科学家共聚广州南沙，探讨技术挑战、分享创新成果，为推动能源结构优化与经济社会低碳转型提供科技支撑。

“要实现‘双碳’目标，能源结构就必须从目前以化石能源为主调整到以可再生能源为主体，而新型储能技术的发展将为此提供坚实保障。”在题为《先进储能电池技术的研发进展》的报告中，中国科学院院士、发展中国家科学院院士、中国科学院深圳先进技术研究院碳中和技术研究所所长成会明强调，他指出，目前锂离子电池在电化学储能市场占据主导地位，但是锂离子电池因安全性、资源的稀缺性将难以满足大规模储能应用的需求，因此，需要发展其他先进电化学储能技术。在报告中，他阐述了区别于锂离子电池的高安全、可持续的几条高效电化学储能技术创新路径。

“细菌也能直接放电”听起来似乎匪夷所思，但绿色清洁的生物燃料电池早已成为“电池家族”中的一员，也是能源领域的研究热点。南京大学化学化工学院教授朱俊杰分享了《生物燃料电池的构建与胞外电子转移机制的研究》。

朱俊杰团队发现，借助纳米技术，设计结构优异和组分合理的电极，能够大幅度提高生物燃料电池的性能；同时，基于生物燃料电池的自供能生物传感器能够突破外加电源对传统生物传感器的限制，实现生物传感器的微型化、实时化、便捷化。因此，团队以导电纳米材料为基础构建了一系列多功能纳米复合材料，提高电极的生物催化剂负载量及改善电极与生物催化剂之间的电子传递；并且提出导电材料包覆生物催化剂的方式，改善电极材料与催化剂的电子传递，开发出多种高性能的生物燃料电池。

“跨界”是大湾区科学论坛的特色所在。在题为《AI能否改变材料科学的研究范式》的报告中，中国科学院院士、北京大学党委常委、副校长张锦分享道，材料学一直面临着体系复杂度高、数据标准化程度低、研究链条长等问题。AI 技术擅长处理高维度、多尺度数据，能够发掘参数之间的复杂关联，揭示传统方法难以发现的规律，为解决材料学研究目前的困境提供了可能。

报告中，他从“AI for 材料表征”“AI for 材料控制制备”以及“AI for 材料产业化”三个方面探讨 AI 技术能否革新材料研究范式，为材料数据库的标准化、材料基础研究的全局性和材料跨越实验室到产业化的鸿沟提供助力，并提出“AI Agent for Science”的愿景，希望 AI 能够帮助科研人员获得跨领域的知识和思维、释放创新潜能，成为覆盖材料研发到产品化全流程的有效工具。张锦认为，AI也许能将为材料科学研究带来一个“不求甚解”但快速发展的全新未来。

文/广州日报新花城记者：方晴图/广州日报新花城记者：王维宣广州日报新花城编辑：廖黎明