分子钝化对于实现高效且稳定的钙钛矿光伏器件至关重要，但目前界面分子的筛选在很大程度上仍依赖于化学直觉和反复试验。鉴于此，2026年10月20日福州大学吴炯桦&吴棱&上海交通大学陈昊于Angew刊发解析钙钛矿界面：机器学习揭示几何匹配的双位点氢键作用的研究成果，本研究开发了一种可解释的机器学习框架，能够从文献数据中提取具有化学意义的“结构-性能”关系，并以此指导分子筛选。该模型利用约100个数据点，定量建立了六种分子及材料特征与光伏性能之间的关联；通过SHapley加性解释（SHAP）分析，确定了各特征的相对贡献，其中氢键结合能力和吸附强度被识别为影响最大的两个因素。基于这些从数据中挖掘出的关联，研究筛选出了九种此前未被探索过的分子，其中2-氨基-噻唑-4-甲酰胺（ATC）和 1-(2-氨基乙基)-1H-吡咯-2,5-二酮（MPD）表现尤为突出。理论与实验研究表明，MPD与Pb2+的配位作用更强；而ATC则能形成更稳固、几何构型匹配的多位点N─H···I相互作用，使碘离子迁移能垒从0.39 eV提升至0.67 eV，从而有效抑制了界面处碘离子的重新分布。经ATC修饰的电池光电转换效率达到27.13%，经认证的稳态效率为26.59%；在未封装条件下运行1460小时后，仍能保持初始效率的90%。该策略还成功应用于大面积模组，在20.98 cm²的刚性模组和21.0 cm²的柔性模组上分别实现了 24.01%和21.14%的效率。这一成果为钙钛矿界面工程的理性设计与规模化应用提供了一条从数据到机理的有效途径。https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/anie.9718249
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