Eatron Technologies 的专家声明道，加强的人工智能有助于晋升电池的耐用性、能量密度和充电速率。Eatron Technologies 基于云的网联电池架构。（图片由来：Eatr

Eatron Technologies 的专家声明道，加强的人工智能有助于晋升电池的耐用性、能量密度和充电速率。

20 众年来，电动汽车电池斥地获得了明显提高，种种立异时间不休显现，电池功能不休晋升，充电更火速、更安乐，电池也越发长命耐用。正在这些时间中，应用人工智能时间（AI）优化电池解决体例（BMS）是近来的热门话题之一。Eatron Technologies 是一家总部位于英国的公司，特意从事电动和主动驾驶汽车的智能软件斥地。公司总司理 Umut Genc 博士表现，这是人工智能的一个立异利用规模。

“咱们以为这是一种借助遴选性人工智能时间的基于物理筑模的步骤。” Genc 博士说，“对此，领悟人工智能的限度性至合紧张。起初，AI 体例有很高的内存和打点材干需求，这无疑会扩充本钱和能耗。其次，AI 时间的利用仍处于早期阶段，是以平日被以为并非十拿九稳。目前，任何齐全依赖 AI 时间的症结功效体例都很难独立通过汽车行业的准则验证。”

Genc 回复说，这两个题目的谜底是相似的，那即是起初要无误设定对人工智能时间的期望。Eatron 公司的时间总监 Can Kurtulus 夸大称，OEM 必需清楚到，电池化学时间不会正在另日短时辰内闪现长足提高。这种情状下，只可通过优化电池解决来晋升电池的耐久性、有用能量密度和充电速率。

Kurtulus 进一步以为，优化电池解决的症结是利用基于设置实体的软件，即采用基于嵌入式体例模子的负责体例，这种体例应用嵌入式软件模子代替粗略的查找表。

“正在车辆打算的其他规模，数字模仿有助于避免产生太过工程的情状，造成一种‘良性轮回’，从而低重本钱和重量。”Kurtulus 说，“正在电池解决体例打算中利用人工智能时间的情状很相同，区别之处是咱们必需把模子嵌入每一个电池组的负责体例中，并将其利用至车辆的完备应用寿掷中，而非仅利用正在打算阶段。是以，可能说这不单仅是常例的 AI 时间。”

正在一家未宣布名称的德国一级供应商以及英国和土耳其的工程团队的救援下，Eatron 发展了与汽车底盘解决体例和 SAE L2 级主动驾驶辅助体例合系的初始分娩项目。然而，今朝电池解决体例仍旧成为了Eatron 的核心研发项目之一。Eatron 声称，公司利用遴选性 AI 时间的直接好处是无需再对电池举办太过解决，但同样可能爱护电池耐用性，从而低重保修本钱。

“目前，对电池寿命影响最大的成分是荷电形态改观窗口，也即是电池过冲和过放的极限，其次即是充电速度。” Kurtulus 表现，“恰是如许，今朝的大大批目产电池解决体例均进程特意校准，会执意避免电池闪现过冲或过放的情状，尽管车辆几公里外就有充电站也无法众行驶一公里，并永远苛刻局限速充功效的应用，从而最大限制地避免产生保修索赔的情状。”

Eatron 的另一项立异是应用其基于物理的筑模时间，预测电池的赢余应用寿命（RUL）。这家公司希望成为首家可为量产锂离子电池供应赢余应用寿命预测功效的供应商。公司还安置率先为汽车 OEM 的车辆诊断体例扩充赢余应用寿命的目标。

Genc 指出，将车辆的电池解决体例接入云可能让公司的遴选性 AI 时间充裕阐述其首要上风。“电池赢余应用寿命预测功效应承车辆 OEM 实时发表 OTA 校准更新，以最大限制地爱护客户便宜，比如摊开仗速充电和晋升续航里程等，但同时有用负责保修索赔本钱，保障电池的耐用性。”

跟着理会数据的不休累计，人工智能时间也会举办接连研习，从而供应越发切确的预测，进而作出越发周到的决定。车辆 OEM 也有时机借此推出新功效，为车主带来分外收益。

举个例子，今朝车主正在置备二手车时很难确定车辆的电池赢余应用寿命。Genc 说，“正在打点让渡车辆时，能否查看并验证电池赢余应用寿命格外紧张，特殊是对待车队来说。咱们可能正在车辆仪表盘上扩充显示电池的赢余应用寿命。” Eatron 的营业成长总监 Amedeo Bianchimano 添补说，“人工智能和云相接的团结可能让电池解决软件阐述更紧张的影响，不单可能最大限制地优化电动汽车的功能，又有助于供应主动保修解决等更众附加软件供职。”

Eatron 公司与英国华威大学部属华威大学筑筑工程学院（WMG）发展了一个拉拢探讨项目，索求电池解决体例可能正在车辆打击预测方面阐述的更大影响。现阶段，电池解决体例只可正在电芯仍旧闪现打击或即将产生打击时（提前几秒）阐述影响，即合上电池组或让汽车进入“缓行回家”形式。

与华威大学筑筑工程学院的拉拢探讨首要是为了纠正一项汽车打击预测方面的立异，助助 Eatron 的体例正在打击产生前有用浮现电池合系题目，但不是像目前云云仅提前几秒钟浮现，而是提前几个月前就能浮现题目。

“通过将这项时间集成至电池组中，可能助助电池组阐述更大的化学潜能。”Kurtulus 夸大说，“充裕阐述电池的化学潜力不绝是电池规模的辛勤偏向之一，但之前只可靠扩充许众格外庞杂的硬件设置竣工。咱们的思绪是将呆板研习时间和成熟的信号打点表面团结利用，避免信号杂音对汽车打击诊断的影响，并且无需扩充任何分外组件。”

依据 Eatron 的说法，车主还可能借助电池解决体例校准时间，享用到更长的续航里程和更速的充电速率，“并同时低重车辆且则打击掷锚的危急。”Genc 表现，“咱们的步骤是应用进程验证的基于模子的负责时间，创筑一个稳妥的体例，然后依据详细需求有针对性的利用人工智能时间。人工智能时间正在电池康健解决中的利用只是一个开始，真正令人兴奋的是之后即将产生的事项！”

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