钙钛矿太阳能电池材料的稳定性筛选策略
钙钛矿太阳能电池（PSC）的光电转换效率已突破26%，但其长期运行稳定性仍是制约商业化的核心瓶颈。分子筛选技术在解决这一难题中扮演着越来越重要的角色。
组分空间的高通量探索
钙钛矿材料的化学组分空间极其庞大——仅考虑A位、B位和X位的常见候选离子，可能的组合就超过10万种。高通量计算筛选结合机器学习，能够在庞大的组分空间中快速定位兼具高效率和稳定性的候选组分。2025年，研究人员利用这一策略成功发现了数种在85°C、85%湿度条件下稳定运行超过1000小时的新型钙钛矿组分。
界面修饰分子的智能设计
钙钛矿与电荷传输层之间的界面是影响器件稳定性的关键区域。通过分子动力学模拟和DFT计算，研究人员能够系统性地筛选能够有效钝化界面缺陷、抑制离子迁移的修饰分子。基于深度学习的分子生成模型进一步加速了这一过程。
从实验室到产业化
多家光伏企业已开始将分子筛选策略整合到其研发流程中。据行业报告，采用计算辅助筛选后，新型钙钛矿材料的研发周期从18个月缩短至6个月，研发成本降低约40%。
（本文由会议学术委员会供稿）
