天交新能源：从1GW到真正量产，钙钛矿还要跨过几道门？

消费电子不是让钙钛矿绕过了稳定性问题，而是把这个问题从单一的寿命指标，变成了涉及产品设计、封装材料、制造工艺、终端使用环境的系统工程。

文｜张钰
ID | BMR2004

1GW，对于一家成立仅3年的钙钛矿企业而言，意味着什么？

2023年4月，西安天交新能源有限公司（以下简称“天交新能源”）在西咸新区落地，从事柔性钙钛矿太阳能电池及组件的研发与产业化。目前公司已建成国内首条柔性钙钛矿太阳能电池中试线，并于2026年7月规划建设1GW轻质柔性钙钛矿产线，属于国内柔性钙钛矿赛道起步较早且率先进入量产验证的少数企业之一。

当前钙钛矿光伏主要有3条产业化路径：单结刚性、单结柔性钙钛矿、晶硅叠层。叠层路线追求更高效率，面向地面电站；单结柔性路线追求轻薄、可弯折、弱光发电，面向消费电子、物联网、车载等场景。与行业中正在推进的不同技术路线相比，天交新能源选的是单结柔性路线，利用轻、薄、可弯曲等特性寻找新的应用空间，并尝试将其应用于消费电子等传统光伏之外的场景。

天交新能源选择不卷电站，先做消费电子。但这是否意味着产业化就变得容易了？消费电子可以降低对超长寿命的要求，却没有取消可靠性。GW级产线规划意味着大面积制造进入规模化验证阶段，却不等于良率、成本和一致性已经成熟。

对于天交新能源来讲，1GW更像是一个新的起点，而不是终点。

01

不卷电站：走一条“用空间换时间”的路

“不卷电站、先做小场景”并不意味着放弃更大的市场，而是在技术成熟度与商业化节奏之间寻找更现实的切入点。

过去10多年，钙钛矿行业的核心比拼，几乎都围绕效率展开。在效率得到大幅提升后，钙钛矿应该先进入哪里？

对还处在产业化初期的新技术来说，从最能发挥自身优势的细分场景切入，往往比一头扎进规模最大、门槛最高的主流市场更务实。天交新能源选的正是这条路：没有把地面电站作为柔性钙钛矿的首要突破口，而是将目光投向消费电子、物联网等轻应用场景，首要原因是技术路线与应用场景的适配性。

西湖大学工学院长聘副教授、西湖阳光首席科学家王睿在接受《商学院》记者采访时提到，单结柔性钙钛矿距离市场更近。叠层路线虽然能够获得更高效率，但工艺复杂度也更高，对基底平整度、封装工艺的要求也更严苛。而消费电子、物联网这类轻应用场景，对转换效率的要求没那么苛刻，15%—20%的效率就能覆盖多数产品的供电需求。

王睿提到，钙钛矿在可见光波段具有较高的吸收能力，在室内弱光环境下也能够有效发电，而智能穿戴、传感器等消费电子产品大量处于室内或半室内环境。同时，钙钛矿可以在塑料基底上低温制备，具备轻薄、柔性以及形态定制等特点，能够适应曲面、异形等产品形态。

另一边，是地面电站市场的现实竞争环境。王睿认为，钙钛矿在电站领域的稳定性已经取得较大进展，从技术角度可以尝试商业化，但从市场角度看，目前仍缺乏足够的竞争力。

“不卷电站、先做小场景”并不意味着放弃更大的市场，而是在技术成熟度与商业化节奏之间寻找更现实的切入点。南方科技大学理学院副院长、化学系教授、深圳市摩乐新能源科技有限责任公司首席科学家许宗祥在接受记者采访时表示，从产业周期看，天交新能源“单结柔性钙钛矿+消费电子”的路线并非剑走偏锋，而是当前阶段钙钛矿创业公司理性的生存策略，本质是“用空间换时间”：地面电站要求20年以上使用周期，稳定性与长期质保直接绑定项目可融资性，而消费电子产品生命周期更短，同等技术水平在不同场景下拥有完全不同的商业价值。

02

稳定性没有消失，只是换了战场

从“能不能活25年”，转向“能不能在3—5年的生命周期里保持稳定”。

地面电站考验的是钙钛矿能不能扛过20年以上的使用寿命，消费电子场景考验的则是另一套可靠性标准。

许宗祥认为：稳定性这一瓶颈并没有“消失”，只是“降维”了。在地面电站场景中，组件需要面对20—25年的质保要求，消费电子的产品生命周期可能只有3—5年，这在一定程度上降低了钙钛矿进入市场的门槛。但消费电子直接面对终端消费者，产品仍然需要经受跌落、冲击等实际使用条件。消费者不会因为产品采用了新技术，就接受它比原有产品更容易损坏。

因此，稳定性的战场发生了变化：从“能不能活25年”，转向“能不能在3—5年的生命周期里保持稳定”。

当稳定性的评判标准变了，新的问题也跟着来了。王睿从材料与器件角度指出，目前柔性钙钛矿真正值得关注的瓶颈不在钙钛矿材料本身，他所在团队的判断是，钙钛矿材料的稳定性问题已基本解决，真正制约其进入市场的，是柔性材料的阻隔性能。

柔性基底需要同时满足两个看似矛盾的要求：既要有较高的水氧阻隔能力，避免水分和氧气渗透导致钙钛矿性能衰减，又要保持良好的柔韧性，以适应弯折、拉伸等机械形变。目前行业仍缺少能够同时满足这两项要求的成熟材料方案。王睿说：“柔性钙钛矿的产业化，不是单家实验室可以独立完成的课题，需要材料、设备、封装、组件制造整条产业链协同推进。一旦高阻隔柔性材料取得突破，柔性钙钛矿的商业化将快速推进。”

这说明，柔性钙钛矿的产业化早已不是简单的“电池材料问题”：材料、基底、封装、设备以及组件制造等环节，需要协同提升技术成熟度，任何一个环节的短板都可能成为产品进入市场的限制。

这也是新材料产业化的典型特征：技术瓶颈会不断迁移。一开始是实验室材料性能，然后是大尺寸制备，接着是封装、良率；等真正面向终端市场，成本、供应链、客户验证又会变成新的门槛。

所以消费电子不是让钙钛矿绕过了稳定性问题，而是把这个问题从单一的寿命指标，变成了涉及产品设计、封装材料、制造工艺、终端使用环境的系统工程。

03

从1GW到量产：最难的是切换对“成功”的定义

1GW产能本身并非最大考验，一旦消费端出现爆发式需求，OEM会提出大规模供货要求，多SKU下频繁换产，如何稳住良率、快速调整产线，远比把产能搭起来更困难。

有了GW级产线规划，只是迈过了第一道门槛，真正的考验，在于产线能否稳定生产出符合要求的产品。

许宗祥认为，钙钛矿的大面积制备逐渐跨过了“从0到1”的阶段，行业已经出现GW级量产线和大面积组件。现在真正没完全解决的，是大面积量产之后的良率、一致性和成本，这三点又和稳定性紧紧绑在一起。

实验室做研发，追求的是“单点最优”，打磨出一块性能最好的样品就行。产线搞生产，要的是“整体可控”，靠有公差窗口的工艺，实现大批量稳定产出合格品。一批器件中能够找到一片性能最好的产品，就足以支撑一次科研成果，但工厂没有“挑最好的一片”的条件。有些能大幅提效的操作，靠的是非常精细的人工调控，放到工业生产里，则必须转化成可量化、可复制、公差范围明确的工艺参数。

面积放大之后，问题还会进一步复杂。小面积器件中的一些缺陷可能并不明显，但当面积扩大到组件级别，激光划线产生的死区、串联互连电阻等问题都会被放大。产线上，每一片产品都必须接受制造体系的检验。

许宗祥进一步把这个逻辑延伸到消费电子场景。在他看来，除了产品生命周期，消费电子的制造与商业逻辑也和光伏迥异。天交新能源若要借消费电子跑通商业化，就需要跳出光伏行业固有的规则：消费电子讲究多SKU、快速迭代、成本极致、渠道为王，与传统光伏标准化、大规模、长周期的生产逻辑存在明显差异。因此，1GW产能本身并非最大考验，一旦消费端出现爆发式需求，OEM会提出大规模供货要求。多SKU下频繁换产，如何稳住良率、快速调整产线，远比把产能搭起来更困难。

在他的判断中，2030年前天交新能源能否真正跑通，决定性变量已不只是钙钛矿本身的效率和稳定性，更在于企业能否从一家光伏技术公司，转变为一家合格的消费电子供应商。

按产业周期划分，许宗祥把2026—2030年的钙钛矿产业化分成三个阶段：2026—2027年为验证黄金期，完成工艺验证、数据积累与叠层路线定型；2027—2028年，BIPV、车载、柔性消费电子等溢价场景率先实现商业化；2029—2030年才会迎来大规模商用窗口。天交新能源押注的消费电子，正处在第二阶段起点。“钙钛矿—硅叠层”是面向地面市场的现实方案，与天交新能源的单结柔性路线分属不同市场，二者互补而非替代。

04

AI能加速研发，但决定方向的仍然是人

AI能够提高效率，但这并不意味着它可以替代研究者。

钙钛矿进入产业化深水区的同时，AI正在成为新材料研发中的重要变量。对天交新能源而言，AI能否缩短从实验室到产线的周期，直接关系到1GW产能落地的节奏。

对于钙钛矿这样的复杂材料体系而言，材料配方、器件结构和工艺参数之间存在庞大的组合空间。传统研发更多依赖不断试验、测试和调整，而AI能够通过已有数据寻找规律，从而缩小研发人员需要实际验证的范围。

王睿认为，目前AI对钙钛矿研发的帮助主要体现在三个层面。首先是材料筛选与性能预测：机器学习模型可以利用已有数据，对新材料的带隙、稳定性、缺陷形成能等关键参数进行预测，减少大量低效率的试错。其次是工艺参数优化：钙钛矿器件的性能对制备工艺非常敏感，前驱体浓度、退火温度、旋涂速度以及反溶剂用量等参数相互影响，组合空间巨大，AI可以帮助研发人员更高效地探索这些参数、寻找更合适的工艺窗口。最后是从辅助分析走向材料和器件设计。王睿提到，相关研究已经开始尝试利用AI自主设计材料和电池结构，这意味着AI在钙钛矿领域的角色正在发生变化。

AI能够提高效率，但这并不意味着它可以替代研究者。王睿特别提醒，目前钙钛矿领域仍缺少足够多的高质量标准化数据，不同实验室之间的测试条件存在差异，数据的可比性也会影响AI模型的预测能力。AI更擅长在已有知识空间中寻找更优解，但面对真正未知的研究方向，仍然需要物理直觉和基础理论的指导。许宗祥也持类似判断：AI是加速器，不是替代者，它可以让既定技术路线迭代得更快，却回答不了“下一步往哪个方向走”的根本问题。

对天交新能源而言，AI能帮它缩短研发周期，但无法替它解决制造端和商业端的问题。

钙钛矿本身不只是一门生意，它是一种低碳能源技术，产业化本身就是在给能源转型提供新的选项。全球减碳的压力、化石能源替代的需求、可再生能源占比提升的目标，最终都要落到具体的技术路线上来。钙钛矿如果能从实验室走向量产，就意味着多一条可规模化的绿色能源路径。AI加速这个过程，不只是在帮一家公司缩短研发周期，更是在加速一种绿色技术从研发到制造、从实验室到市场的整个进程。

这其实也是“AI for Green”在钙钛矿产业中最值得关注的地方：AI的意义不是创造新技术，而是让绿色技术从研发到制造的整个过程变得更高效。如果这种能力进一步与生产线数据、产品测试数据和终端应用数据形成闭环，那么AI的价值就不仅是“辅助科研”，而可能延伸到产业化过程之中。

与此同时，AI无法替代产业判断。算法可以帮助寻找材料配方，却不能替企业建立供应链；可以优化工艺参数，却不能替企业完成客户认证；可以让研发人员跑得更快，却无法决定企业应该进入地面电站还是消费电子，也无法自动解决多SKU生产、质量控制和渠道管理的问题。

回到天交新能源的1GW项目，值得关注的不是“AI能不能让产线更智能”，而是技术、制造、市场需求能不能形成闭环。过去10余年，钙钛矿最重要的任务是证明自己“可以”：可以达到更高效率、做出更大面积、做成柔性器件、进入不同应用场景。而现在，产业要回答的问题已经变成了“可以之后怎么办”。能不能更稳定、更低成本、让客户持续使用，把一款产品的成功经验复制到更多产品中，让研发、制造和市场形成持续迭代的正循环——这些问题，才构成了钙钛矿下一阶段真正的产业考题。