電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/黃山明）隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，目前已經(jīng)開始被應(yīng)用到電池管理領(lǐng)域中，并已經(jīng)在多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了具體的應(yīng)用。AI技術(shù)通過(guò)引入智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及大數(shù)據(jù)分析，使得電池管理系統(tǒng)能夠更加精準(zhǔn)地監(jiān)控、預(yù)測(cè)和優(yōu)化電池的性能與壽命。

電池管理技術(shù)開始融入AI技術(shù)

將AI用于BMS中，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)采集與處理，更是進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)。比如電池?cái)?shù)字大腦PBSRDDigit2.0通過(guò)多層級(jí)、多維度的故障預(yù)警技術(shù)，將預(yù)警時(shí)效從傳統(tǒng)的分鐘級(jí)別提高至天級(jí)。

同時(shí)AI可以優(yōu)化電池的充電策略，提高充電效率，延長(zhǎng)電池壽命。例如，長(zhǎng)風(fēng)動(dòng)力的基于AI算法的電池能量?jī)?yōu)化管理方法，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為每個(gè)電池單體提供最優(yōu)的充放電策略。

在今年，不少企業(yè)都帶來(lái)了AI電池管理技術(shù)。例如Electra展示了其EVE-Ai?技術(shù)，該技術(shù)嵌入在特斯拉CybertruckCyberbeast中。EVE-Ai?利用人工智能，能夠增強(qiáng)電池性能、預(yù)測(cè)能源使用情況，并確保電池的長(zhǎng)壽命、安全性和可靠性。

具體來(lái)說(shuō)，它可以提供實(shí)時(shí)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的續(xù)航里程估算，減少不準(zhǔn)確性的比例高達(dá)20%，從而增強(qiáng)駕駛者的信心；通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)和退化分析，可將電池壽命延長(zhǎng)高達(dá)40%；還能通過(guò)分析電池健康狀況、進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)性故障檢測(cè)來(lái)最小化停機(jī)時(shí)間，改善車隊(duì)管理。

英飛凌硅谷在創(chuàng)新中心和Eatron共同展示了一款創(chuàng)新的AIBMS，將BMS提升到新的水平。該解決方案結(jié)合了基于模型的算法和AI，以及英飛凌的先進(jìn)硬件，能夠以90%以上的準(zhǔn)確率檢測(cè)鋰鍍層（LiP），并在壽命終止后檢測(cè)剩余使用壽命（RUL）。

在各種使用條件和整個(gè)電池壽命內(nèi)，其充電狀態(tài)精度在約1%以內(nèi)、健康狀態(tài)精度在約2%以內(nèi)。利用PPU的AURIXTC4x的強(qiáng)大功能，實(shí)現(xiàn)邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)和并行計(jì)算，準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)可在不影響安全性的情況下實(shí)現(xiàn)最佳性能，可延長(zhǎng)10%的續(xù)航里程和20%的電池壽命。部署在車輛上的先進(jìn)診斷系統(tǒng)有助于立即檢測(cè)LiP和RUL預(yù)測(cè)，從而提高安全性、降低風(fēng)險(xiǎn)并減少停機(jī)時(shí)間，而無(wú)需依賴云。

博世也推出了基于AI的“電池鎖定”功能，用戶可以通過(guò)智能手機(jī)或自行車的顯示屏使電池失活，被盜時(shí)電池將毫無(wú)用處；“行駛距離控制”功能則通過(guò)博世ebikeflow應(yīng)用程序，考慮系統(tǒng)重量、安裝的構(gòu)成要素、路徑的高度、用戶的行駛習(xí)慣等多種因素，計(jì)算電池的預(yù)計(jì)行駛距離。

由特斯拉和松下公司共同創(chuàng)立的XingMobility也展示了其AI驅(qū)動(dòng)的BMS，該系統(tǒng)的BCU提供電池性能預(yù)測(cè)，而CMU則執(zhí)行多個(gè)測(cè)量點(diǎn)的電壓和溫度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，以進(jìn)行被動(dòng)電池平衡。這有助于實(shí)現(xiàn)30%的能效提升，同時(shí)最大化電池壽命和系統(tǒng)性能。

此外，高通聯(lián)合電享科技展出了搭載高通驍龍AI芯片的全新一代電享HEMS。該系統(tǒng)融合了高通強(qiáng)大的AI算力與電享獨(dú)創(chuàng)的AI算法，通過(guò)“云邊協(xié)同”技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)家庭能源流向的精準(zhǔn)感知和設(shè)備的高效協(xié)同控制，助力用戶在節(jié)能和舒適之間找到完美平衡。

AIBMS的未來(lái)

在AI技術(shù)日新月異的今天，AI+BMS的組合有望成為未來(lái)市場(chǎng)中的主流，不單單只是用來(lái)管理電池。AI還可以加速電池材料的研發(fā)，提高材料的性能和穩(wěn)定性。

例如SESAI的AIforScience平臺(tái)，通過(guò)AI算法加速新材料的開發(fā)。具體上AIforScience平臺(tái)通過(guò)映射小分子宇宙，預(yù)測(cè)每個(gè)分子的電子結(jié)構(gòu)和特性。這一過(guò)程利用了NVIDIAHGXH100GPU集群，生成了一個(gè)全面的數(shù)據(jù)庫(kù)，為物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型的構(gòu)建、預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)提供了基礎(chǔ)。

該平臺(tái)構(gòu)建了物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這些模型能夠利用生成的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。通過(guò)這些模型，SESAI能夠快速篩選出具有潛力的分子，進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。平臺(tái)還包括一個(gè)多模態(tài)大語(yǔ)言模型（LLM）和AI代理，訓(xùn)練了一個(gè)700億參數(shù)的Llama3模型，使用約2000億個(gè)來(lái)自各種電池相關(guān)文本和文獻(xiàn)的標(biāo)記。這大大擴(kuò)展了SESAI的預(yù)測(cè)能力。

消息顯示，AIforScience平臺(tái)在短短兩個(gè)月內(nèi)就取得了顯著成果，其模型生成的新溶劑分子將電池循環(huán)壽命提高了20%。如今SESAI擁有目前世界上最大、最準(zhǔn)確的分子數(shù)據(jù)庫(kù)，并計(jì)劃在一年內(nèi)將10^11個(gè)小分子的物理和化學(xué)性能計(jì)算出來(lái)。

此外，中國(guó)臺(tái)灣的行競(jìng)科技所展示的AIBMS也可以看做未來(lái)的方案，這款產(chǎn)品主要有三個(gè)功能。包括實(shí)時(shí)監(jiān)控，通過(guò)在電池系統(tǒng)中部署各類傳感器，如電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器等，實(shí)時(shí)采集電池的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括電池的電壓、電流、溫度、充放電狀態(tài)等AI系統(tǒng)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，及時(shí)掌握電池的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，可迅速發(fā)出警報(bào)。

可以精準(zhǔn)控溫，結(jié)合其浸沒式冷卻技術(shù)，AIBMS能將電池溫度控制誤差不超過(guò)3%。系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)時(shí)采集的溫度數(shù)據(jù)以及電池的工作狀態(tài)，智能調(diào)節(jié)冷卻系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，確保電池始終處于最佳的工作溫度范圍內(nèi)，避免因溫度過(guò)高或過(guò)低導(dǎo)致電池性能下降、壽命縮短或安全事故的發(fā)生。

能夠利用AI算法對(duì)電池的充放電過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化管理，根據(jù)電池的剩余電量、健康狀態(tài)以及車輛或設(shè)備的使用需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整充放電電流和電壓，在保證電池正常供電的前提下，最大程度地降低能耗，提高能源利用效率，節(jié)省系統(tǒng)能耗高達(dá)30%。

由于借助AI的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)能力，行競(jìng)科技的AIBMS可將電池的生命周期延長(zhǎng)至兩倍。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)電池的健康狀態(tài)，提前預(yù)測(cè)電池的老化趨勢(shì)和潛在故障，通過(guò)優(yōu)化充放電策略和及時(shí)進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)，有效延緩電池的老化過(guò)程，延長(zhǎng)電池的使用壽命。

小結(jié)

AI為電池管理帶來(lái)的變革不僅限于軟件層面的技術(shù)進(jìn)步，還涉及到硬件設(shè)計(jì)上的創(chuàng)新，比如傳感器技術(shù)的進(jìn)步使得獲取更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)成為可能，進(jìn)而支持更復(fù)雜的AI模型訓(xùn)練。隨著研究和技術(shù)的發(fā)展，可以預(yù)見未來(lái)會(huì)有更多先進(jìn)的AI應(yīng)用出現(xiàn)在BMS領(lǐng)域。