车百专著 | AI 赋能智能电池：智能材料、内置传感与AI-BMS全链路技术解析

前言

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

随着信息技术的迅速发展，智能电池未来发展前景广阔。其核心驱动力源于新能源汽车及其他应用领域对动力电池高安全可靠性、长循环寿命、快速补能等特性的广泛需求。通过将人工智能等前沿技术融入动力电池的设计、制造和应用环节，推动电池智能化转型，可实现电池状态的精准监测与主动管理，有效解决当前传统锂离子电池存在的性能衰减、安全风险等瓶颈问题，优化整体性能并延长使用寿命。智能电池的创新主要体现在智能材料、先进传感器件以及电池层面的集成管理设计，目前已取得一定技术突破，并实现了部分技术的产业化应用。

智能材料可显著提升电池的动态响应能力，具备自愈合、自感知、自保护等多种功能，其研发及产业化进程正稳步推进。智能材料通常能够以可控方式对外界刺激作出响应，如温度、电流、电压、pH值变化，以及电场/磁场、光或化合物的存在与否等，刺激消失后能迅速恢复至原状态。以多层隔膜的制备为例，通过在其中引入热响应功能材料，当温度超过临界温度时，可自动关闭锂离子传输通道，防止热失控发生。智能材料通过增强电池与环境、状态之间的动态交互，可确保电池在复杂应用环境和特殊工况下依然安全、稳定、高效运行。

当前，智能材料多处于实验室研发阶段，产业化应用相对较少，但突破不断。如在学术界，电子科技大学向勇教授团队提出了一种新型的固有自愈合聚合物粘结剂（Intrinsic Self-Healing Polymer Binder，TISP），将其引入可提升正极材料稳定性、防止有害相变和减少相关结构损伤，从而改善电池整体性能 ；韩国科学技术研究院开发了新型高强度自愈合粘结剂，一定程度上提高了硅负极在充放电过程中的稳定性。在产业界，宁德时代于2024年7月发布商用动力电池品牌“天行”，通过采用仿生自修复固体电解质界面（Solid Electrolyte Interphase，SEI）钝化膜等技术，电池产品在实现4C超充的基础上同时实现循环寿命提升100%。

先进传感器件，尤其是内置传感器，可获取电池内部关键信息并精准评估其运行状态，目前正处于持续开发阶段。电芯内部存在大量复杂的微观电化学反应，而现有动力电池系统多采用外置传感器监测，难以获取电芯内部数据，导致相应的模型和算法精度受限。智能电池通过利用内、外置传感器组合，实时监测电池内部温度、电极电位、压力和气体等多种信号，从而实现更精准的电荷状态估计与主动控制。以内置电位传感器为例，可通过表征电池内部电位分布，升级温度场估计、电池荷电状态（State of Charge，SOC）估计、热失控预警、老化状态估计等电池管理算法。

目前，内置传感器技术处于样品阶段，多用于试验电池，部分研究已取得进展。例如，清华大学欧阳明高教授团队基于柔性电子技术，实现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开发出一体化智能顶盖技术，以方形电芯为基础，在顶盖上集成温度、应变、气体等内置传感器，使得获取电芯内部信号更为准确、快速。

智能BMS在大数据、数字孪生和云计算等技术的推动下快速发展，可实现电池性能的智能控制和优化运维。基于多维分布参数集成深度测量、数字孪生与数据驱动相结合的状态诊断、端云融合的管理与控制决策等核心技术，智能电池管理系统（Battery Management System，BMS）能够高精度监控电池状态并提供实时决策，覆盖从深度传感、信号传输、存储计算到管理控制的各个环节。例如，电池数字孪生利用智能传感技术获取电池内外物理信息，在数字空间构建高精度模型，并结合机器学习技术精准预测电池状态，实现高效预警和智能管理。

目前，学术界与产业界均在积极研究智能BMS，并已在部分功能上实现产业化。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从电池机理出发，融合大数据和AI能力，基于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理；蔚来推出的端云融合BMS能够根据不同的用户使用场景智能调整参数，改善电池包在全工况下的性能表现，提升个性化用户体验。