【时快讯】从大会看动力电池领域的智能化趋势

• 2023-06-12 06:12:41 来源：川观新闻

“我们做出了电池行业首个人工智能大模型，并且发展到了第二代，实现了动力电池全生命周期智能化。”6月9日，2023世界动力电池大会开幕大会上，中国科学院院士欧阳明高透露最新研发成果。

几十米之外，大会一个展位上，一块全智能电池吸引不少人的关注：它通过蓝牙连接，把电芯电压、温度等运行参数在电脑屏幕上实时显示。

10多公里外，四川时代宜宾工厂里，系列智能化生产线不断运转，一个个动力电池成品源源不断从这里走向下游汽车厂家。

【资料图】

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作为高端行业盛会，动力电池最新成果和前沿话题在本届大会上不断碰撞激荡，智能化成为这一领域最引人关注的趋势。

借助人工智能大模型生产出的智能电池

人工智能大模型

从顶层设计构建全生命周期智能化

“ChatGPT，大家可能已经很熟悉了。我们的大模型与之类似，以Tranformer为基础，来构建动力电池预训练模型。”欧阳明高介绍。

这款人工智能大模型，利用MAE架构，基于数十亿级电池参数进行存储和训练，实现高效、高质量的海量电池数据分析和预测，可以支撑动力电池的设计、制造、管理、回收等全生命周期的智能化。

这相当于从顶层设计层面为动力电池全生命周期提供一整套解决方案。

在设计环节，大模型以高精度建模、高效智能寻优算法为核心技术，“设计效率能提升1—2个数量级。”欧阳明高说。

在制造环节，借助大模型，可以实现数字孪生，进行缺陷智能检测和产线大数据人工智能分析。

而在装备领域，大模型能推动单机智能发展到多机协同智能，再到整条生产线一体化智能。

难能可贵的是，该大模型具有通用性，且无需人工干预，实现一个模型适用不同型号、材料、批次等多种电池，可解决安全预警、故障溯源、健康评估、寿命预测等多个任务。

正是认识到大模型的“超能力”，北京昇科能源科技有限责任公司也同样切入动力电池人工智能大模型研发赛道。该公司CEO褚政宇说，大模型可以大幅降低成本，设置更精确指标，有效解决大规模动力电池和储能电池应用后持续性状态评估、服务和运维问题。

“大模型能够帮助应对动力电池增速放缓、利润率降低、产品迭代加快等挑战。”欧阳明高介绍，基于上述特点，该大模型已在全国30个城市实现业务落地，有80万辆新能源汽车、2万多个充电桩，以及1000GWh储能使用了该模型。

智能工厂

助推绿色高质量发展

“对于行业来说，电池动力已经迈入了从‘有没有’到‘好不好’的新阶段。”大会上，宁德时代董事长曾毓群一席话引发共鸣。在他看来，实现从有到好的一大关键是企业要更高质量更创新地生产。

作为全球动力电池龙头企业，宁德时代创新性生产体现在肉眼可见的智能工厂中——针对制程工艺的复杂性，通过与极片辊压设备、高速模切机等制造装备互动，形成加工参数的全线正反向反馈机制，使产品一致性达到了Cpk（制程能力指数）2.0以上，缺陷率控制在十亿分之一水平。

智能制造技术和智能制造装备一起构成了智能工厂的必要组成部分，这也是业内普遍认为的动力电池智能制造的两大发力方向。

大会上，工信部装备工业发展中心发布的《锂电池制造装备发展白皮书》（以下简称《白皮书》）指出，当前我国涌现出大宽幅辊分一体机、切叠一体机、化成分容一体机等一批标志性制造装备产品，支撑锂电池智能工厂建设。

尽管制造装备发展态势迅猛，但也存在不足，比如部分关键部件和高端装备受制、装备升级迭代不能及时响应市场需求变化等。

《白皮书》认为，锂电池制造装备发展由单一工序加工向多工序集成加工转变、单机交付向产线集成方案交付转变等趋势。

在工信部装备工业发展中心总工程师左世全看来，应从加强产业链协同攻关，提升企业集成创新能力，培育一批锂电池行业系统解决方案供应商，完善标准体系建设等方面着力。

以提升企业集成创新能力为例，《白皮书》建议，鼓励龙头企业以装备集成创新为重点，面向行业用户提供半整线或整线系统解决方案，推动企业由装备供应商向解决方案供应商转型。此外，要推动新一代信息技术与装备融合创新，加快装备数字化智能化发展，其特征是具有状态感知、决策优化、虚实融合、高效节能等。

大会多个分论坛上，不少企业代表结合生产实际，直言行业发展短板，提出了下一步攻坚方向和重点。深圳吉阳智能科技有限公司董事长阳如坤分析说，制造合格率低、材料利用率低、产能利用率低，这是动力电池制造的3大痛点。他认为，电池极限制造的突破点包括ppb级产品缺陷率、全生命周期电池产品可靠性、TWh级超大规模高质量交付能力，实现智能制造的关键路径在数据应用提升。

智能电池

植入传感器提升感知和管理能力

前端有了智能设计、智能制造，后端智能电池产品也在今年大会上揭开面纱。

在大会展馆欧阳明高院士工作站展区上，借助人工智能大模型生产的全智能电池，通过蓝牙传输，一台电脑上实时显示了电池6个电芯的电压、温度、压力等数据。

“通过这几个维度的数据，能实时掌握电池的运行和健康状态。”工作人员说。实现智能感知和对电池的智能管理，其技术是在电池中植入了电位等多维传感器，“基于这些传感器，我们融合机理和人工智能，开发出针对电池内部状态的感知算法，来实现对电池的评估以及预测。”

这种智能感知让以前难以进行的电池管理和调控变成可能。

以热失控安全预警为例，现在可以把少量的热失控事故数据通过数字孪生，生成大型数据库并进行预判，包括实时控制来防止热失控。此外，还可对充电吸锂进行调控，通过智能端盖对内部气体进行调控等。有了这些感知和数据，电池寿命就可通过智能化预测寿命，更精准地确定电池回收时间。

工作人员告诉四川在线记者，动力电池中植入这些传感器，相比于使用线材，具有减少占据物理空间、减少成本和提高安全性的特点。

从前端设计考虑后续回收，被众多业内人士视为提升产品竞争力的重要抓手。在工业和信息化部原部长苗圩眼中，如此可助推动力电池生产技术革新，并达到提升回收再利用价值和经济性的效果。

正是看中智能电池技术优势和经济性，6月11日，宜宾市电池全生命周期智能化技术创新中心揭牌。宜宾市相关负责人表示，将集聚高端创新要素，攻克关键核心技术，加快科技成果转化，推动动力电池产业高质量发展。

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