智能化助力动力电池安全：大模型在电池热失控预警和调控中的应用

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经济观察网 记者 濮振宇 6月9日，在2023世界动力电池大会上，全国政协常委、中国科学院院士欧阳明高表示，动力电池产业面临一系列新挑战，如增速放缓、利润率降低、产品迭代加快，为应对挑战，可以借鉴包括ChatGPT在内的GPT大模型的概念，实现动力电池全生命周期智能化——智能设计、智能制造、智能管理、智能回收等。

在深入了解相关情况后，我们发现大型机器学习模型是那些拥有众多参数且结构复杂的模型，它们具备处理大规模数据和解决复杂问题的能力。欧阳明高指出，为了实现动力电池全生命周期的智能化，我们可以借助这类大型模型来实现。其中，广为人知的ChatGPT就是一种GPT大模型，而相对较小的BRT大模型也是不错的选择。

在欧阳明高的领导下，我们发现大型模型在动力电池的智能设计中具有巨大潜力。通过运用这种方法，设计过程实现了全自动化，使得设计效率得以提升1至2个数量级。此外，在智能制造领域，我们可以运用缺陷智能检测和产线大数据人工智能分析，从而实现制造过程的智能化。进一步地，在智能装备方面，我们从单机智能升级到多机协同智能，最终实现整条生产线的一体化智能。最后，在智能回收领域，我们不仅能够智能化预测电池寿命，还可以实施非破坏性的电池修复。

目前，电池安全问题仍然是消费者关注的焦点之一。根据我国应急管理部的数据显示，2022年第一季度，我国新能源汽车火灾事故数量达到640起，同比增长了32%，超过了交通工具火灾的平均增幅（8.8%），平均每天超过7起火灾。在这些火灾事故中，动力电池热失控通常是直接原因。

欧阳明高阐述了一种利用智能感知技术进行热失控早期预警的方法。过去，由于缺乏热失控的相关数据，这一过程既困难又难以实现。然而，随着人工智能的发展，我们能够依托少量的数据，借助数字孪生的技术，构建出一个庞大的数据库。这样，我们就可以通过对这些数据的深度挖掘和分析，对未来可能出现的热失控情况做出预测，从而实现对热失控的早期预警。

在预先警报的基础上，我们可以利用智能化调控技术来避免热失控的发生。过去，电池的可控性较低，仅限于充电过程中的控制，而在放电状态下则无法实现有效控制。然而，如今我们已经能够通过实时监控与调整，从而在热失控发生之前进行干预。为了达到这一目的，我们已开发出一整套解决方案。此外，通过智能端盖技术，我们也能对内部气体进行精确调控，进一步保障电池安全。