电池技术作为能源领域的关键支撑，正面临着多学科交叉融合带来的重大变革与严峻挑战。传统建模手段在处理电池系统内部复杂多变的多物理场耦合问题时暴露出诸多局限。例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。

随着全球新能源汽车产业的迅猛发展和“双碳”战略的深入实施，动力电池作为电动汽车的核心部件，其性能、寿命与安全性直接决定了整车的市场竞争力与用户体验。然而，在复杂工况下的状态精确感知、健康度评估、寿命预测以及安全风险防控，一直是行业面临的重大技术挑战。在此背景下，智能化、高精度、高可靠的电池管理技术已成为产业升级和学术研究的关键突破口。

电池在充放电过程中涉及的力学与电化学耦合现象需要采用多学科方法进行分析和优化，这对电池性能和安全性至关重要。

随着新能源、先进制造等领域对功能材料性能要求的日益严苛，传统材料研发模式面临显著挑战：跨尺度关联机制不清晰、实验试错周期长、计算资源消耗巨大。人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合，为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习（ML）加速材料性能预测、优化设计流程，推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。

在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

近年来，生成式人工智能在聚合物及复合材料领域掀起革命性浪潮，其依托数据驱动与机理协同，从海量数据中挖掘构效关系、通过分子结构表示与生成模型实现分子逆向设计的核心能力，正颠覆依赖实验试错或量子计算的传统研发模式 —— 突破周期长、成本高、多目标优化难等瓶颈，快速预测材料性能、生成新型结构，加速从实验室到产业化进程；2020 年以来相关研究论文年增长率超 300%，且被能源部、欧盟材料基因组计划等列为战略技术方向，与聚合物智能创制全流程的实践需求高度契合。