“今年年初，蔚来宣布计划推出行驶1000公里的360Wh/kg固态电池的消息，开始引爆固态电池在行业里的应用，也促进了固态电池的研发和发展，不管是日本、美国，还是宝马、福特都在推动技术和产业发展的快速进步。”李永伟说到。
对于卫蓝新能源自身而言，李永伟在接受盖世汽车采访时表示，卫蓝新能源的混合固态电池即将批量装车。“在车用领域，我们能量密度达到270Wh/kg，可以通过针刺的高安全车用混合固液固态电池已经进入SOP，可以实现批量装车，正在按计划推进更高能量密度的固态电池研发和工程化，明年下半年就会给客户提供批量验证。”
随着数据在当今企业中的重要性日益增加，数据管理对于管理和治理大型数据集以促进业务增长至关重要。公司正在利用前沿的分析和自动化工具来处理大量数据。他们还利用装备精良的数据中心进行更好的数据管理。数据中心提供无缝的数据备份和恢复设施，同时支持云存储应用程序和交易。由于它们为业务数据存储提供了独特的功能，因此公司正在转向人工智能和机器学习等新兴技术来改进其数据中心基础设施。
机器学习是人工智能的一个高级子集，可以检查和发现大量数据中的模式。它有可能优化数据中心运营的各个方面，包括规划和设计、正常运行时间维护、管理IT工作负载和成本控制。人工智能和机器学习有望较大地提高数据中心的效率。据IDC称，由于嵌入式AI功能，数据中心50%的IT资产将自动运行。
数据中心已经从一个存储设施发展成为一个关键的业务IT基础设施。由于数据中心被视为大型超级计算机，现代数据中心使用多台服务器来进一步优化并提高其处理和计算能力。如今，几乎每个组织都需要一个数据中心来每天处理大量信息。
人工智能和机器学习等技术开始进入不同的计算应用程序，彻底改变企业的数据中心管理。人工智能数据中心将帮助公司推动数据驱动的决策。它们还将帮助组织保持居前于不断增长的数据存储和处理需求。数据中心的人工智能可以显着提高数据安全性，因为这些中心更容易受到网络威胁。该技术识别网络中的正常行为，并根据网络中的异常和偏差检测网络风险。数据中心中的人工智能还可以简化复杂计算的管理，并使数据处理中心能够自主、更高效地运行。
使用机器学习驱动的系统可能有助于预测性和预防性维护。它们可以通过提高能源效率、控制温度和调整冷却系统来提供冷却效率。优化能源消耗一直是十分受关注的问题，因为电力成本是数据中心基础设施的关键因素。
能源成本每年飙升约10%，导致每千瓦时的成本更高。仅在美国，数据中心一年就消耗超过900亿千瓦时的电力。全球范围内的使用量更高，因为世界各地的数据中心使用大约416太瓦的电力。尽管如此，人工智能和机器学习可以为公司在数据中心的能源使用带来诸多好处。例如，搜索引擎谷歌已在其数据中心应用人工智能来提高能源使用效率，从而将能源消耗降低了40%。
作为中国科学院物理研究所清洁能源实验室固态电池技术的产业化平台，卫蓝新能源应该说是国内最早一批实现固态电池批量生产的企业。早在去年8月，卫蓝新能源在江苏溧阳的固态电池产业示范基地，就已经建成了2亿瓦时的混合固液固态动力电池示范生产线。其产出的固态电池产品能量密度可达到270Wh/kg，倍率性能可以实现3C的连续放电，较大放电倍率可达到7C，同时保持了良好的安全性能。该产品目前在工业类无人机、特种领域已经先实现了规模化应用。
相关统计数据显示，全球已有40多家固态电池生产商，除了卫蓝新能源外，我国的辉能科技、清陶能源、赣锋锂业在固态电池领域的研发布局均比较较早，目前已建成至少中试规模实验线，并有产品应用于无人机，开始商用。从这些厂商的进度来看，业界普遍认为混合固态电池在近一两年内就可以量产，但是距离大规模商业化应用还有相当长的一段路要走。
