AI+BMS组合拳出击！电池性能飙升，未来已来？

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电子发烧友网报道（文/黄山明）随着AI技术的飞速发展，目前已经开始被应用到电池管理领域中，并已经在多个方面实现了具体的应用。AI技术通过引入智能算法、机器学习模型以及大数据分析，使得电池管理系统能够更加精准地监控、预测和优化电池的性能与寿命。
                       

                        电池管理技术开始融入AI技术
                       
                        将AI用于BMS中，不仅能够实现数据采集与处理，更是进行实时监控与预测。比如电池数字大脑PBSRDDigit2.0通过多层级、多维度的故障预警技术，将预警时效从传统的分钟级别提高至天级。
                       
                        同时AI可以优化电池的充电策略，提高充电效率，延长电池寿命。例如，长风动力的基于AI算法的电池能量优化管理方法，通过神经网络模型，为每个电池单体提供最优的充放电策略。
                       
                        在今年，不少企业都带来了AI电池管理技术。例如Electra展示了其EVE-Ai™技术，该技术嵌入在特斯拉CybertruckCyberbeast中。EVE-Ai™利用人工智能，能够增强电池性能、预测能源使用情况，并确保电池的长寿命、安全性和可靠性。
                       
                        具体来说，它可以提供实时、数据驱动的续航里程估算，减少不准确性的比例高达20%，从而增强驾驶者的信心；通过预测性维护和退化分析，可将电池寿命延长高达40%；还能通过分析电池健康状况、进行风险评估和预测性故障检测来最小化停机时间，改善车队管理。
                       
                        英飞凌硅谷在创新中心和Eatron共同展示了一款创新的AIBMS，将BMS提升到新的水平。该解决方案结合了基于模型的算法和AI，以及英飞凌的先进硬件，能够以90%以上的准确率检测锂镀层（LiP），并在寿命终止后检测剩余使用寿命（RUL）。
                       
                        在各种使用条件和整个电池寿命内，其充电状态精度在约1%以内、健康状态精度在约2%以内。利用PPU的AURIXTC4x的强大功能，实现边缘机器学习和并行计算，准确的状态估计可在不影响安全性的情况下实现最佳性能，可延长10%的续航里程和20%的电池寿命。部署在车辆上的先进诊断系统有助于立即检测LiP和RUL预测，从而提高安全性、降低风险并减少停机时间，而无需依赖云。
                       
                        博世也推出了基于AI的“电池锁定”功能，用户可以通过智能手机或自行车的显示屏使电池失活，被盗时电池将毫无用处；“行驶距离控制”功能则通过博世ebikeflow应用程序，考虑系统重量、安装的构成要素、路径的高度、用户的行驶习惯等多种因素，计算电池的预计行驶距离。
                       
                        由特斯拉和松下公司共同创立的XingMobility也展示了其AI驱动的BMS，该系统的BCU提供电池性能预测，而CMU则执行多个测量点的电压和温度实时监测，以进行被动电池平衡。这有助于实现30%的能效提升，同时最大化电池寿命和系统性能。
                       
                        此外，高通联合电享科技展出了搭载高通骁龙AI芯片的全新一代电享HEMS。该系统融合了高通强大的AI算力与电享独创的AI算法，通过“云边协同”技术，实现对家庭能源流向的精准感知和设备的高效协同控制，助力用户在节能和舒适之间找到完美平衡。
                       
                        AIBMS的未来
                       
                        在AI技术日新月异的今天，AI+BMS的组合有望成为未来市场中的主流，不单单只是用来管理电池。AI还可以加速电池材料的研发，提高材料的性能和稳定性。
                       
                        例如SESAI的AIforScience平台，通过AI算法加速新材料的开发。具体上AIforScience平台通过映射小分子宇宙，预测每个分子的电子结构和特性。这一过程利用了NVIDIAHGXH100GPU集群，生成了一个全面的数据库，为物理信息机器学习（ML）模型的构建、预训练和微调提供了基础。
                       
                        该平台构建了物理信息机器学习模型，这些模型能够利用生成的数据库进行训练和优化。通过这些模型，SESAI能够快速筛选出具有潜力的分子，进行进一步的实验验证。平台还包括一个多模态大语言模型（LLM）和AI代理，训练了一个700亿参数的Llama3模型，使用约2000亿个来自各种电池相关文本和文献的标记。这大大扩展了SESAI的预测能力。
                       
                        消息显示，AIforScience平台在短短两个月内就取得了显著成果，其模型生成的新溶剂分子将电池循环寿命提高了20%。如今SESAI拥有目前世界上最大、最准确的分子数据库，并计划在一年内将10^11个小分子的物理和化学性能计算出来。
                       
                        此外，中国台湾的行竞科技所展示的AIBMS也可以看做未来的方案，这款产品主要有三个功能。包括实时监控，通过在电池系统中部署各类传感器，如电压传感器、电流传感器、温度传感器等，实时采集电池的运行数据，包括电池的电压、电流、温度、充放电状态等AI系统对这些数据进行快速处理和分析，及时掌握电池的工作状态，一旦发现异常情况，可迅速发出警报。
                       
                        可以精准控温，结合其浸没式冷却技术，AIBMS能将电池温度控制误差不超过3%。系统可根据实时采集的温度数据以及电池的工作状态，智能调节冷却系统的运行参数，确保电池始终处于最佳的工作温度范围内，避免因温度过高或过低导致电池性能下降、寿命缩短或安全事故的发生。
                       
                        能够利用AI算法对电池的充放电过程进行优化管理，根据电池的剩余电量、健康状态以及车辆或设备的使用需求，动态调整充放电电流和电压，在保证电池正常供电的前提下，最大程度地降低能耗，提高能源利用效率，节省系统能耗高达30%。
                       
                        由于借助AI的数据分析和预测能力，行竞科技的AIBMS可将电池的生命周期延长至两倍。系统能够实时监测电池的健康状态，提前预测电池的老化趋势和潜在故障，通过优化充放电策略和及时进行维护保养，有效延缓电池的老化过程，延长电池的使用寿命。
                       
                        小结
                       
                        AI为电池管理带来的变革不仅限于软件层面的技术进步，还涉及到硬件设计上的创新，比如传感器技术的进步使得获取更高质量的数据成为可能，进而支持更复杂的AI模型训练。随着研究和技术的发展，可以预见未来会有更多先进的AI应用出现在BMS领域。