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，作者聚焦人工智能如何在电池生命周期各阶段提供自适应、以数据为驱动的决策，从而跨越数据层面的关键障碍。考虑到电池数据往往稀缺且高度不均质，AI工具可被按实际条件定制，并把数据清洗、建模以及模型上线等流程协同起来。例如，当数据不足时可借助基于物理的建模方式；当数据有限但可以开展现场采集时可采用现场感知技术；当数据难以共享时可使用联邦人工智能等方案。对退役电池的管理而言，在数据不确定的条件下仍能保持足够的准确性、稳定性与可解释性，并具备可迁移性与可部署性的AI将尤为关键。若进一步把AI用于退役电池的状态检测、预处理、再利用与治理，有望搭建支撑安全且高效电池生命周期管理的整体框架。

【实验方法】

基于物理模型的仿真方法：当缺少实验数据但具备物理层面的认知时，可采用电化学模型（如单粒子模型、P2D模型）、等效电路模型与离散元法等构建合成数据或建立数字孪生，从而服务于电极制造仿真及内部状态评估。

数据测量与生成方法：当数据量有限但允许进行现场测试时，可通过电化学阻抗谱、脉冲类测试（例如混合脉冲功率特性测试）、部分循环测试等获取关键信息；同时结合生成式AI，如生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型等，对数据进行扩充以提升建模效果。

隐私保护与联邦学习：当需要跨实体协同但无法共享数据时，可采用联邦学习、差分隐私、知识蒸馏等技术，在不暴露原始数据的前提下实现联合建模，用于电池健康状态、剩余寿命与材料类型的预测。

数据记录与标准化方法：建立开放式数据库（如Battery Archive）并配套电池护照体系，统一元数据标准，使制造到退役的全生命周期数据具备可追溯性，并支持跨系统互操作。

多层级融合建模：结合物理信息神经网络、迁移学习、少样本学习等手段，在数据稀缺或数据形态复杂不一致的情况下提升模型的准确度、可解释性与泛化能力。

【图文摘取】

【主要结论】

数据稀缺性与数据异质性，是限制退役锂电池诊断、预测以及贯穿全生命周期决策的关键因素。其根源在于材料种类繁多、电池外形规格存在差异、实际使用工况复杂多变，以及数据在价值链各环节中呈现分散获取与碎片化访问。人工智能能够面向这些“数据障碍”进行有效处理，通过建立自适应、数据驱动的决策支持机制，覆盖电池制造、首次使用、梯次利用、材料回收到系统级再制造的全流程。

针对不同场景的数据可获得性，应选择相匹配的AI策略：在缺少实验数据但仍掌握物理机理时采用基于物理模型的建模；在数据有限但可进行现场采样时使用选择性场测方案；在跨实体协作且隐私难以开放时引入联邦学习等隐私保护协同建模。研究指出，把物理知识嵌入AI模型能显著增强其在数据稀缺条件下的准确性、稳定性与可解释性。与此同时，推动自动化拆解与再制造，完善电池护照和标准化数据基础设施，并通过多目标优化框架（在安全性、性能、成本及环境影响之间实现权衡），将进一步促进退役电池安全、便捷且规模化的生命周期管理。此外，基于证据的监管体系以及国际政策的协同，对于在AI赋能下构建可持续的循环电池经济同样至关重要。