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金属卤化物钙钛矿太阳能电池（PSCs）虽已实现27%的高光电转换效率，但商业化的主要障碍在于高温、偏压和光照等运行压力下的性能退化。传统提升稳定性的方法依赖广泛的材料筛选与器件优化，过程耗时且效率低下。针对这一挑战，上海交通大学赵一新教授团队报告了一个四智能体协作的人工智能（AI）框架，用于引导光吸收层、耐紫外线空穴传输材料及稳固异质界面的理性设计。该框架通过数据智能体、组分智能体、界面智能体和中央智能体的协同工作，实现了从数据挖掘到器件架构规划的系统级优化。AI识别出FA0.92Cs0.08PbI3钙钛矿组分具有最佳热力学稳定性，并设计出新型空穴传输分子MeO-DPPACz，该分子具有卓越的耐紫外线能力。研究还引入了双面金属氧化物层以稳固界面。最终制备的器件在100°C高温下连续运行1000小时后，仍能保持初始效率的97%，预测室温下寿命可达30年。该研究展示了全链条AI路径在加速钙钛矿太阳能电池应用方面的巨大潜力。