AI赋能电池全生命周期：梯次利用、回收与再制造
【论文链接】https://doi.org/10.1038/s44359-026-00167-0【作者单位】清华大学&查尔姆斯理工大学&国际科技创新中心【论文摘要】锂离子电池在退役后往往仍能保有约70%–80%的额定容量，因此在供应链层面既带来经济成本，也引发环境压力。虽然梯次利用、回收以及再制造能够把这些本可被浪费的剩余价值重新转化为可用资源，但由于缺少对电池退役状态的可信数据，上述路径难以顺利落地，也就很难形成关于“是否采用”“何时启动”“以何种方式处理”的科学判断。在本篇评述中，作者
深度拆解电池二次利用：从老化机理到智能管理全链路
围绕性能衰退原理、智能评估技术到电池二次循环利用的全链路深度研究本研究全面整合了废旧动力锂电池再利用的完整技术体系，深入拆解了引发电池老化的关键理化失效机理，并集中探讨了智能算法在电池健康度与剩余使用年限无损快速诊断中的颠覆性突破价值。现阶段废旧动力电池循环利用的产业堵点已超越基础的分拣重组技术，核心难题在于电池深层老化履历的数据盲区追踪。本文揭示的关键症结相当犀利：众多实验室内的AI数据模型虽在无损预测中得分亮眼，但若缺少贯穿全周期的标准化『电池电子档案』来贯通底层数据链，一旦投入实际工程应用必将面临严