近日，NE时代与蓝星锂电团队走访了位于深圳坪山的深圳市科晶智达科技有限公司，围绕锂电研发装备、实验室解决方案、产学研服务以及数智化转型等方向展开交流。
当国内锂电装备企业普遍围绕量产线扩产、效率与规模交付展开竞争时，深圳科晶选择了另一条路径：长期聚焦研发实验和小试中试场景，为高校、科研院所，以及电池厂、材料厂和车厂的研发部门提供设备与工艺方案。这个市场单台设备规模不大、需求高度分散，却直接连接新材料、新体系和新工艺从想法走向验证的第一站。
走访团队与深圳科晶销售总监范总，技术总监林总合影
01.
聚焦研发端，构建完整实验工艺链
深圳科晶成立于2001年，是一家以科研装备研发、制造和销售为核心的国家高新技术企业。业务覆盖材料与新能源基础研究、小试与中试、测试与评估，产品应用延伸至锂离子电池、钠离子电池、固态电池、燃料电池、超级电容器、钙钛矿太阳能电池及功能薄膜等方向，设备已交付至全球50多个国家和地区。
与大规模量产设备相比，实验研发装备面对的是更频繁的材料变化、更小的批量和更复杂的工艺组合。研究人员既需要设备具备足够的参数控制能力，也要求操作灵活、切换方便，并尽可能保持与量产工艺的一致性。科晶没有简单缩小量产设备，而是围绕科研人员的实际工作流，持续补齐从材料处理到电池验证的设备环节。
据范总介绍，当前深圳科晶的锂电实验装备已覆盖混料制浆、涂布、烘干、辊压、分切、电池装配、封装、化成及性能测试等主要环节。按照不同电池形态，公司可提供扣式、软包、圆柱和方形铝壳电池实验线，并围绕干法电极、硅负极、固态电池等新方向配置研发级或公斤级方案。
在研发端，真正困难的往往不是买到某一台设备，而是让前后工序能够衔接。浆料分散状态会影响涂布均匀性，涂层厚度和烘干条件又会影响辊压及界面，而裁切精度、封装压力与测试温度同样会改变最终数据。科晶长期积累不同设备之间的工艺关系，使其服务方式逐步从“提供设备”转向“围绕目标样品设计实验流程”。
02.
公共实验平台缩短从材料到电池的验证距离
范总介绍到，科晶的服务并未停留在设备交付。公司还在深圳建设了对外开放的实验平台，配置电池及材料制备设备，可承接现场测试体验、工艺试验、培训咨询和小批量材料验证。该平台可支持正负极材料、锂离子电池、固态电池、干法电极、钙钛矿电池和功能薄膜等方向，并具备公斤级材料制备及电池研发条件。
这一能力对研发客户尤为关键。材料企业通常擅长配方与材料性能，但未必具备完整的电池制备条件；高校团队可能拥有创新体系，却需要补充工程化工艺经验；电池厂和车厂研发部门则更关注样品验证与后续工艺的一致性。科晶搭建的公共实验平台把设备展示、样品制备和工艺验证放在同一现场，使客户在采购前能够验证设备适配性，也为后续实验室建设积累参数依据。
03.
内容培训与商城构成长期服务网络
实验设备的使用效果高度依赖操作人员对工艺的理解。为此，科晶持续组织“大讲堂”等线下培训，围绕扣式电池、软包电池及相关实验工艺开展实操交流；同时通过官方公众号和网站发布工艺流程、实验报告、设备操作及新品资料，形成扣式、软包、圆柱、干法电极等多个系列内容。
据现场交流，公司每年不定期举办多场电池工艺培训，以及参与几十余场展会及学术论坛，并运营线上商城，将设备、配件、耗材与技术内容连接起来。展会和论坛帮助企业持续接触前沿研究方向，培训与公共实验室解决“如何使用”的问题，线上商城则提高标准化产品和耗材的获取效率。多种渠道共同构成的并非单纯营销体系，而是一张覆盖科研需求发现、方案沟通、设备交付和后续使用的服务网络。
04.
AI与高通量构建智能实验室
随着电池材料体系加快迭代，电池厂、材料厂和车厂研发部门需要在更短周期内比较更多配方、材料和工艺组合，同时保证不同批次、不同设备及不同人员操作下的验证结果具有一致性。传统依赖人工逐项试验的方式不仅效率有限，也容易形成数据分散、过程难追溯的问题。针对这些需求，深圳科晶已将AI与高通量智能实验室作为重点布局方向。
范总介绍，科晶构建的“材料+器件”双层高通量平台，覆盖材料高通量制备与测试、器件高通量制备与测试四个环节：前端可完成固体、液体和浆料的自动制备及配方管理，并衔接粒径、细度、粘度、pH和电化学等检测；后端可进行扣式电池、软包电池等器件的自动组装，以及OCV、内阻、充放电和性能评价。各模块可按研究对象组合，使材料数据能够继续进入器件验证，而不是停留在孤立的单项测试。
高通量AI实验室覆盖材料与器件的制备和测试（图片来源：深圳科晶）
以高通量扣式电池自动线为例，平台将粉料制备、极片涂布辊压与冲切称量、CCD视觉组装、OCV测试和数据采集串联起来。据企业资料，其设计能力可达到材料评测200组以上/天、扣式电池制作1000只以上/天。更重要的是，标准化动作、自动流转和“一码追溯”减少人为差异，使配方、样品、过程参数与测试结果形成对应关系，为提高实验一致性和复现效率提供基础。相关能力还可延伸至电解液黑灯评测实验室、固态电解质合成与测试自动化平台等场景。
在这一体系中，自动化解决实验执行和样品流转，软件平台负责连接环境条件、设备状态、任务调度与实验数据，AI则进一步参与实验方案生成、参数筛选、异常识别和结果分析。其价值不在于给设备附加一个AI标签，而在于让历史实验数据参与下一轮决策，推动研发流程由单次试验向可持续迭代的闭环演进。目前，科晶2026年已有十余个新能源AI与材料高通量平台项目落地，AI实验室正由方案布局进入实际交付阶段。
实验室级软件连接环境条件 设备任务与实验数据（图片来源：企业资料）
05.
科研装备的价值在于连接研发与产业
从实验室单机、成套工艺方案，到公共实验平台、培训内容、线上服务和AI智能实验室，深圳科晶正在形成围绕研发场景的完整能力。其差异化竞争力不只来自设备参数，更来自对高校、科研院所及电池厂、材料厂、车厂研发需求的长期理解，以及对材料制备、电池组装、测试评价和实验数据之间关系的持续积累。
下一阶段，固态电池、干法电极、硅基负极等技术方向仍将推动实验装备更新。对科晶而言，竞争重点是以高通量提高验证效率，以自动化保障实验一致性，再通过软件和AI沉淀可复用的数据资产，帮助科研成果更快跨过小试和中试验证。
未来，NE时代与蓝星锂电将继续走进产业链企业，围绕新材料、新技术与新智造开展交流，记录电池产业一线的创新实践。
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