AI驱动智能电池：材料革新、传感集成与AI-BMS技术全景解读

前言

由车百会研究院理事长张永伟主编的《汽车AI革命：从产品变革到底层能力构建》，聚焦于汽车与人工智能深度交融的时代趋势，借助“总览-产品-企业-要素-展望”五大板块的系统架构，全面解读AI技术对汽车行业的多维冲击。本书面向从事智能汽车及其相关产业链的从业者，以及科技与产业领域的决策人士，同时也可供相关专业学子及广大读者参考借鉴。

目录

第一篇 总括篇

第一章：汽车与人工智能加速融合

第二篇 产品篇

第二章：AI赋能汽车智能化发展

第三章：AI促进汽车智能化供应链发展

第三 企业篇

第四章：AI驱动企业智能化升级

第五章：探索高价值企业级AI应用

第四篇 要素篇

第六章：汽车行业AI大模型发展

第七章：汽车数据价值释放

第八章：高质量建设汽车行业算力基础设施

第九章：打造AI时代的安全底座

第五篇 展望篇

第十章：汽车与AI深度融合的趋势与展望

第三章：AI促进汽车智能化发展

汽车行业的竞争核心正从以“三电系统”为代表的电动化，迁移至以智能座舱、智能驾驶、智能网联为重点的智能化方向。原有的汽车零部件供应格局被重新塑造，智能化增量零部件已跃升为汽车产业链价值攀升的关键支柱。所谓“增量零部件”，即在智能化、网联化浪潮中新增或大幅迭代的软硬件单元，其单车价值占比突出、技术门槛高、市场潜力广阔，涵盖大算力芯片、传感器、AI大模型、智能座舱硬件、线控底盘等品类。

本章涵盖以下9个细分小节，车百智库将分期发布。

1、感知零部件

2、计算平台

3、操作系统

4、线控底盘

5、辅助驾驶/自动驾驶解决方案

6、语音交互

7、车载应用软件

8、智能电池

9、智能车灯

智能电池

伴随信息技术的快速演进，智能电池的未来发展空间十分可观。其根本驱动力来自新能源汽车及其他应用场景对动力电池高安全可靠性、长循环寿命、快速补能等性能的迫切需求。将人工智能等尖端科技嵌入动力电池的设计、生产与使用全流程，推动电池向智能化方向升级，可实现电池状态的精确感知与主动调控，切实改善当前传统锂离子电池面临的性能衰退、安全隐患等难题，全面提升整体效能并延长使用周期。智能电池的革新重点集中于智能材料、新型传感器件以及电池层级的集成管理设计，目前已获得部分技术进展，并实现了若干技术的产业化落地。

智能材料能够大幅增强电池的动态响应特性，拥有自愈合、自感知、自保护等多元能力，其研发与产业化步伐正在持续迈进。智能材料一般能以可控方式针对外界刺激作出反馈，包括温度、电流、电压、pH值波动，以及电场/磁场、光照或特定化合物的有无等，刺激消除后可即时复原至初始形态。以多层隔膜的制备为例，在其中掺入热响应功能材料，一旦温度突破临界值，便可自动阻断锂离子传输通道，避免热失控的出现。智能材料通过强化电池与环境、状态之间的实时交互，能够保障电池在复杂工况与严苛使用条件下依旧安全、稳定、高效地运转。

现阶段，智能材料大多停留在实验室研发层面，产业化落地案例相对有限，但突破势头不减。在学术领域，电子科技大学向勇教授团队提出了一种全新的固有自愈合聚合物粘结剂（Intrinsic Self-Healing Polymer Binder，TISP），将其引入后可增强正极材料结构稳定性、规避有害相变并减轻相关结构损伤，进而优化电池综合性能；韩国科学技术研究院研制了新型高强度自愈合粘结剂，在一定程度上改善了硅负极在充放电循环中的稳定性。在产业领域，宁德时代于2024年7月推出商用动力电池品牌“天行”，借助仿生自修复固体电解质界面（Solid Electrolyte Interphase，SEI）钝化膜等工艺，电池产品在达成4C超充的同时，循环寿命也实现了100%的提升。

先进传感器件，尤其是内置传感器，能够捕获电池内部核心信息并精确评判其工作状态，目前正处于持续攻关阶段。电芯内部涉及众多繁复的微观电化学反应，而当前动力电池系统普遍依赖外置传感器进行监测，无法获取电芯内部数据，致使相关模型与算法的精度受到制约。智能电池借助内、外置传感器的协同配置，实时追踪电池内部温度、电极电位、压力及气体等多类信号，进而实现更为精确的荷电状态评估与主动管控。以内置电位传感器为例，能够通过刻画电池内部电位分布，优化温度场估算、电池荷电状态（State of Charge，SOC）估算、热失控预警、老化状态评估等电池管理算法。

当前，内置传感器技术尚处于样品验证阶段，主要应用于试验电池，部分研究已获得阶段性成果。例如，清华大学欧阳明高教授团队依托柔性电子技术，达成了电池内部负极电位、温度、压力等多场信号的薄膜传感器一体化集成；北京理工大学陈浩森教授团队研发了一体化智能顶盖技术，以方形电芯为载体，在顶盖上集成温度、应变、气体等内置传感器，使电芯内部信号的获取更为精准、高效。

智能BMS在大数据、数字孪生与云计算等技术的加持下快速演进，能够实现电池性能的智能调控与优化运维。依托多维分布参数集成深度感知、数字孪生与数据驱动相融合的状态诊断、端云协同的管理与控制决策等关键核心技术，智能电池管理系统（Battery Management System，BMS）可高精度监测电池状态并输出实时决策，覆盖从深度传感、信号传输、存储计算到管理控制的全链路环节。例如，电池数字孪生借助智能传感技术采集电池内外物理信息，于数字空间内搭建高精度模型，并融合机器学习技术精确预判电池状态，实现高效预警与智能管控。

目前，学术界与产业界均在大力推进智能BMS研究，并在部分功能上完成了产业化落地。例如，清华大学、北京理工大学、同济大学等探索了基于数据驱动模型的人工智能故障检测算法；德国亚琛工业大学等研究了基于外部多维传感的安全预警算法；华为AI BMS从电池底层机理出发，结合大数据与AI能力，依托云端海量数据构建动力电池热失控多物理场数字孪生模型，实现电池全生命周期的故障预警与动态管控；蔚来推出的端云融合BMS能够依据不同的用户使用场景智能调整参数，优化电池包在全工况下的性能表现，增强用户个性化体验。