综述：解锁耐低温锂金属电池：机制、挑战、人工智能与功能电解质设计

这篇综述系统探讨了锂金属电池（LMBs）在低温环境下的关键挑战与解决方案，聚焦于功能电解质设计（如促进离子导电SEI、抑制锂枝晶）和人工智能（AI）辅助优化策略。通过分析低温下离子传输迟缓、电解质冻结、SEI不稳定等问题，提出新型锂盐（如LiNO3添加剂）、溶剂工程（氟化/醚类溶剂）及AI模型（机器学习、数据驱动）的协同创新，为下一代耐低温LMBs的实用化提供理论指导与技术路径。

　　

锂金属作为负极

锂（Li）金属凭借超高理论容量（3860 mAh g^?1）和最低电化学电位（?3.04 V vs. SHE），被视为下一代高能电池的理想负极。然而，其高活性、体积膨胀及不稳定的固态电解质界面（SEI）导致低温下锂枝晶生长加剧，引发安全隐患。

低温LMBs的障碍

低温环境下，LMBs面临离子迁移速率骤降、电解质黏度升高（导致Li⁺脱溶剂化能垒增加）、SEI机械强度不足等问题。此外，温度波动引发的应力会加速SEI破裂，进一步恶化循环稳定性。

通过溶剂与锂盐选择提升离子电导率

优化电解质组分是改善低温性能的核心。例如，采用低熔点/低黏度溶剂（如氟化碳酸酯）与高解离度锂盐（如LiFSI）可显著提升离子电导率。同时，调控Li⁺溶剂化结构（如减少溶剂分子配位数）能加速界面电荷转移。

硝酸锂基电解质的低温行为

研究表明，硝酸锂（LiNO₃）添加剂可促进形成富含Li₃N的稳定SEI，抑制枝晶并降低界面阻抗。结合低粘度溶剂（如DME）和新型锂盐（如LiTFSI），此类电解质在?20°C下仍能保持80%室温容量。

人工智能助力低温电池设计

AI技术（如机器学习）通过高通量筛选电解质组分、预测SEI组成及优化充放电协议，大幅加速低温LMBs开发。例如，深度学习模型可模拟Li⁺在低温电解液中的传输路径，指导溶剂-盐组合设计。

未来展望

开发多功能电解质（如自修复SEI诱导剂）、结合AI驱动的材料筛选，以及探索超低温（

（注：以上内容严格基于原文缩编，未添加非原文信息。）