電子發(fā)燒友網報道（文/黃山明）隨著AI技術的飛速發(fā)展，目前已經開始被應用到電池管理領域中，并已經在多個方面實現了具體的應用。AI技術通過引入智能算法、機器學習模型以及大數據分析，使得電池管理系統能夠更加精準地監(jiān)控、預測和優(yōu)化電池的性能與壽命。

電池管理技術開始融入AI技術

將AI用于BMS中，不僅能夠實現數據采集與處理，更是進行實時監(jiān)控與預測。比如電池數字大腦PBSRDDigit2.0通過多層級、多維度的故障預警技術，將預警時效從傳統的分鐘級別提高至天級。

同時AI可以優(yōu)化電池的充電策略，提高充電效率，延長電池壽命。例如，長風動力的基于AI算法的電池能量優(yōu)化管理方法，通過神經網絡模型，為每個電池單體提供最優(yōu)的充放電策略。

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

具體來說，它可以提供實時、數據驅動的續(xù)航里程估算，減少不準確性的比例高達20%，從而增強駕駛者的信心；通過預測性維護和退化分析，可將電池壽命延長高達40%；還能通過分析電池健康狀況、進行風險評估和預測性故障檢測來最小化停機時間，改善車隊管理。

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。該解決方案結合了基于模型的算法和AI，以及英飛凌的先進硬件，能夠以90%以上的準確率檢測鋰鍍層（LiP），并在壽命終止后檢測剩余使用壽命（RUL）。

在各種使用條件和整個電池壽命內，其充電狀態(tài)精度在約1%以內、健康狀態(tài)精度在約2%以內。利用PPU的AURIXTC4x的強大功能，實現邊緣機器學習和并行計算，準確的狀態(tài)估計可在不影響安全性的情況下實現最佳性能，可延長10%的續(xù)航里程和20%的電池壽命。部署在車輛上的先進診斷系統有助于立即檢測LiP和RUL預測，從而提高安全性、降低風險并減少停機時間，而無需依賴云。

博世也推出了基于AI的“電池鎖定”功能，用戶可以通過智能手機或自行車的顯示屏使電池失活，被盜時電池將毫無用處；“行駛距離控制”功能則通過博世ebikeflow應用程序，考慮系統重量、安裝的構成要素、路徑的高度、用戶的行駛習慣等多種因素，計算電池的預計行駛距離。

由特斯拉和松下公司共同創(chuàng)立的XingMobility也展示了其AI驅動的BMS，該系統的BCU提供電池性能預測，而CMU則執(zhí)行多個測量點的電壓和溫度實時監(jiān)測，以進行被動電池平衡。這有助于實現30%的能效提升，同時最大化電池壽命和系統性能。

此外，高通聯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。該系統融合了高通強大的AI算力與電享獨創(chuàng)的AI算法，通過“云邊協同”技術，實現對家庭能源流向的精準感知和設備的高效協同控制，助力用戶在節(jié)能和舒適之間找到完美平衡。

AIBMS的未來

在AI技術日新月異的今天，AI+BMS的組合有望成為未來市場中的主流，不單單只是用來管理電池。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，通過AI算法加速新材料的開發(fā)。具體上AIforScience平臺通過映射小分子宇宙，預測每個分子的電子結構和特性。這一過程利用了NVIDIAHGXH100GPU集群，生成了一個全面的數據庫，為物理信息機器學習（ML）模型的構建、預訓練和微調提供了基礎。

該平臺構建了物理信息機器學習模型，這些模型能夠利用生成的數據庫進行訓練和優(yōu)化。通過這些模型，SESAI能夠快速篩選出具有潛力的分子，進行進一步的實驗驗證。平臺還包括一個多模態(tài)大語言模型（LLM）和AI代理，訓練了一個700億參數的Llama3模型，使用約2000億個來自各種電池相關文本和文獻的標記。這大大擴展了SESAI的預測能力。

消息顯示，AIforScience平臺在短短兩個月內就取得了顯著成果，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、最準確的分子數據庫，并計劃在一年內將10^11個小分子的物理和化學性能計算出來。

此外，中國臺灣的行競科技所展示的AIBMS也可以看做未來的方案，這款產品主要有三個功能。包括實時監(jiān)控，通過在電池系統中部署各類傳感器，如電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器等，實時采集電池的運行數據，包括電池的電壓、電流、溫度、充放電狀態(tài)等AI系統對這些數據進行快速處理和分析，及時掌握電池的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現異常情況，可迅速發(fā)出警報。

可以精準控溫，結合其浸沒式冷卻技術，AIBMS能將電池溫度控制誤差不超過3%。系統可根據實時采集的溫度數據以及電池的工作狀態(tài)，智能調節(jié)冷卻系統的運行參數，確保電池始終處于最佳的工作溫度范圍內，避免因溫度過高或過低導致電池性能下降、壽命縮短或安全事故的發(fā)生。

能夠利用AI算法對電池的充放電過程進行優(yōu)化管理，根據電池的剩余電量、健康狀態(tài)以及車輛或設備的使用需求，動態(tài)調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)省系統能耗高達30%。

由于借助AI的數據分析和預測能力，行競科技的AIBMS可將電池的生命周期延長至兩倍。系統能夠實時監(jiān)測電池的健康狀態(tài)，提前預測電池的老化趨勢和潛在故障，通過優(yōu)化充放電策略和及時進行維護保養(yǎng)，有效延緩電池的老化過程，延長電池的使用壽命。

小結

AI為電池管理帶來的變革不僅限于軟件層面的技術進步，還涉及到硬件設計上的創(chuàng)新，比如傳感器技術的進步使得獲取更高質量的數據成為可能，進而支持更復雜的AI模型訓練。隨著研究和技術的發(fā)展，可以預見未來會有更多先進的AI應用出現在BMS領域。