静电电容器是先进电气系统中关键的能量存储单元，广泛用于国防、航空航天、能源和运输领域，能量密度是静电电容器的优劣指标，主要由电介质材料决定。工业级聚合物电介质基本是柔性聚烯烃或刚性芳烃材料，具有高能量密度或高热稳定性，但不能两者兼而有之。本项工作基于人工智能(AI)的辅助，建立聚合物多性能协同的分子设计方法，发现了聚降冰片烯和聚酰亚胺家族中的一系列电介质，具有很好的热稳定性与高温下的高能量密度。其中一种材料在200°C时的能量密度为8.3 J/cc，为目前在该温度下报道的最佳聚合物电介质之一，达到任何商用聚合物电介质能量密度的11倍及以上。通过在聚合物骨架中加入氧元素，在200°C时观察到能量密度显著增加，超过5.5 J/cc。此外，调控悬垂基团的类型和位置能够实现能量密度的进一步提高，最高可达1 J/cc。本项工作扩展了静电电容器在85-200°C温度范围的应用范围，进一步评估了聚降冰片烯和聚酰亚胺家族在航空航天等更苛刻的应用场景中的应用可能，并提出了考虑可持续性发展的聚合物性能评价方法。本研究证明了人工智能在化学结构生成和性能预测的应用可能性，突破了目前静电电容器聚合物电介质材料的性能限制。

人工智能,储能,静电电容器,聚合物电介质