【ITBEAR】在小米汽车技术发布会上，雷军对粉丝们明确表示，小米SU7的价格定位有其合理之处，强调要尊重科技的价值。尽管市场上有关于9万9甚至14万9的期待声，但小米SU7最终以21.59万元起售的价格亮相，试图以此价格与消费者“交个朋友”。
小米汽车在定价上的这一策略，似乎打破了其以往性价比的“人设”。然而，雷军也坦诚地指出，不谈配置只谈定价并不合理。公开资料显示，小米SU7最昂贵的配置便是其电池——最高搭载101Kwh的宁德时代麒麟电芯，仅电池成本就高达十几万元。
动力电池作为新能源汽车的核心部件，很大程度上决定了汽车的性能，也是车企市场竞争的关键。然而，电池制造成本居高不下，可占到整车成本的三到四成，甚至更高。因此，在新能源汽车产业链中，电池厂商如宁德时代的地位至关重要，不亚于整车企业。
电池成本高昂，根源在于原材料稀缺且昂贵。例如，动力电池的主要原材料碳酸锂的价格曾从每吨不到5万元暴涨至2022年的60万元/吨。因此，无论是车企自研电池，还是电池厂商寻求降低成本，都必须重视电池材料的研发和成本优化。
当前，电池材料研发仍主要依赖实验试错的方式，但这种传统方法存在诸多局限，如单一变量难以控制、多尺度难以连续、多物理场难以同时兼顾等。且实验方法耗费大量人力物力，导致研发周期长、成功率无法保证。为加速电池新材料的研发、降低成本，研究者们正在寻求新的研究方法，以突破多尺度和多物理场的研究难点。其中，基于超级计算机的电化学计算仿真技术成为了研发型企业重点关注的方向。
计算仿真技术能在原子和电子级别上模拟材料的结构和性质，预测新材料的性能，从而高效发现低成本替代材料，避免不必要的经验试错，缩短研发周期。例如，富锂锰基正极材料就是通过计算仿真实验被公认为下一代动力锂电池关键材料的。
尽管计算仿真在电池研发上有广泛应用，但目前尚未成为主流研发方法。核心原因之一是其计算性能和运算规模存在局限。电化学领域的仿真模拟需要深入到原子、甚至电子尺度的第一性原理计算，通常需要每秒运算数亿亿次的超级计算机处理。然而，即使是目前性能最强的超级计算机，也只能完成有限尺度的计算，对于解决真正的材料研发难题来说远远不够。
那么，是否有更优的解法能提高大规模复杂系统模拟的材料计算效率呢？近年来，科学计算领域出现了一种新的计算范式——3D科学计算，有望突破超算的计算效率瓶颈。
传统的超级计算机通过交换机或路由器将服务器两两线性相连，在处理三维空间仿真计算问题时会产生大量额外通信工作量，导致计算复杂程度呈指数级增长。而3D科学计算通过革新计算架构，将计算节点在空间上以立方体的3D架构布局，缩短了数据传输的物理距离，降低了计算通信延迟，提升了数据传输的流畅性。
然而，仅有计算架构的革新还不够，配置跟不上也会拖慢计算速度。在3D科学计算架构下，计算机芯片的设计以及芯片节点之间的布局都需要重新开发定义。材料研发领域需要更强大的超级计算机支持，这类计算机被称为专用超算。
