當電池長出“大腦” 億緯鋰能以AI技術重塑商用車運力價值


    中國產業經濟信息網   時間:2026-05-21





      5月9日,億緯鋰能在惠州舉辦第二屆商用車電池科技日,以“贏,AIBattery構建價值共創的世界”為主題,發布了一款讓行業感到意外的新品——開源電池4.0:AIBattery,并拋出了一個全新的概念:讓動力電池成為“EnergyAgent”。


      在“萬物皆可Agent”的年代,這個答案確實出人意料。但細細拆解其技術內核與產業邏輯會發現,這或許是AIAgent真正深入物理世界、從“軟件代碼”走向“物理細胞”的一個值得關注的樣本。


      讓每一顆電芯長出“神經元”


      常規的電池發布會,核心詞總是“電極”“電芯”“能量密度”。但億緯鋰能第二屆商用車電池科技日的畫風截然不同:整場活動的重點不是材料的代際突破,而是“AI賦能”。


      開源電池4.0真正的代際變化,在于為每一顆電芯嵌入了AI芯片,并進行了傳感器系統的全面升級。這些AI芯片和傳感器能夠感知溫度、氣壓、電壓等關鍵參數。獲取的數據顆粒度十分精細,使電池性能獲得顯著突破,以LM815-605kWh與LM815-640kWh兩款系統為例,可實現-30℃無加熱能量保持率>90%,全域SOC誤差<2%,故障預測準確率>99%的性能躍升。


      這意味著,開源電池4.0能比傳統電池系統更早發現電池問題、更快作出反應、以更短時間向系統反饋,從而進行資源調控。


      億緯鋰能創始人、董事長劉金成在致辭中闡述了公司在AI時代的戰略思考,表示將依托深厚技術積累與全球頂級客戶背書,讓AI技術與能源技術共生共長,共同開啟AI能源新時代。


      這種架構設計的精妙之處在于“端云協同”。億緯鋰能稱之為“全感知、深思維、自進化”三大技術體系。每一顆電芯上的AI芯片進行初步的端側分析,實現“發現問題更早、反饋更快”;而云端的大模型決策系統則結合整車工況、路況信息,制定宏觀的電池工作策略。據億緯鋰能工程師在現場介紹,目前可提供“能效”和“用時”兩個維度的電池工作狀態供用戶選擇。


      億緯鋰能副總裁、商用車電池產品線總裁江吉兵將這套體系概括為從“能量生命體”到“能量智能體”的范式躍遷,可覆蓋商用車全場景。


      從“被動執行”到“主動調控”


      開源電池4.0的核心突破,不在于技術參數的簡單堆疊,而在于它重新定義了電池與整車系統的關系——從被動執行轉向自主決策。


      億緯鋰能商用車電池產品線國內銷售總經理黃紅良指出,當前新能源商用車面臨場景復雜、運營消耗大、價值收益模糊三大痛點,現有商用車電池產品難以全面應對這些挑戰。他認為,智能化已成為行業高質量發展的核心驅動力,商用車電池技術升維勢在必行。


      開源電池AIBattery給出的解決方案,依托“自適應、自診斷、自修復”三大核心功能。自適應,是指電池能夠根據實時工況自動調整工作策略——用戶可以在“能效”模式和“用時”模式之間作出選擇。自診斷,是通過端側AI芯片和精細化傳感器,對每一顆電芯的狀態進行監控,提前發現潛在問題。自修復,則是云端大模型結合整車數據,對電池工作狀態進行持續優化。


      億緯鋰能的這一設計思路,讓電池從“被管理的對象”轉變為參與價值共創的“能量智能體”。AIBattery基于“全感知、深思維、自進化”三大技術,旨在提升營運收入和電池殘值,降低商用車首購和運營成本,突破傳統商用車電池的經濟價值邊界。江吉兵明確表示,開源電池以重塑全球商用車運力價值為使命,將攜手行業伙伴共創價值、賦能用戶。


      賦予電池深度思考能力


      如果說架構設計和能力定義代表了開源電池4.0的理念高度,那么實際的產品參數則檢驗其落地能力。


      本次科技日發布了一款LM815電芯和兩款系統產品。電芯以815Ah超大容量,融合氣壓、溫度及EIS智能感知,單電芯470Wh/L的體積密度和215Wh/kg的質量密度在同類產品中較為突出。


      開源電池4.0還強調“深思維”層面的能力——云端AI大模型協同,賦予電池深度思考能力,實現動態續航精準評估,搭建能量地圖EnergyMap,為每一趟運輸定制最優方案;云端大模型持續學習用戶駕駛習慣與行駛路況,全時優化動力策略,主動預警并修復潛在風險與故障。


      這些參數背后,是億緯鋰能對“將AI深入融進能源技術”的持續投入——公司已構建完成云平臺對市場車輛電池包進行遠程數據監控和分析,并結合AI大模型對運行數據進行機器學習,實現BMS狀態參數SOX在線估算。


      當億緯鋰能將AI芯片嵌入每一顆電芯,讓電池從“能量容器”進化為“能量智能體”時,它所做的不僅僅是動力電池技術路線的迭代,更是一次關于物理AI產業路徑的深度叩問。(中國工業報記者 馬艷)


      轉自:中國工業新聞網

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