6月9日，在2023世界動力電池大會主論壇上，清華大學(xué)教授、中國科學(xué)院院士歐陽明高表示，用電池全生命周期智能化應(yīng)對動力電池產(chǎn)業(yè)新挑戰(zhàn)。作為歐陽明高院士課題組的孵化企業(yè)，昇科能源在大會期間隆重發(fā)布全球首個電池AI大模型PERB2.0。

實現(xiàn)完全通用，效率大幅提升

作為現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)集群的一個重要組成部分，動力電池產(chǎn)業(yè)伴隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，電池規(guī)模、種類快速增長，多個場景對電池的統(tǒng)一高效服務(wù)也提出新的訴求。比如新能源二手車交易場景，對不同車型的電池壽命進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測就是一大痛點，再比如電池相關(guān)的保險市場，對大規(guī)模的電池進(jìn)行風(fēng)險定量評估至關(guān)重要。

現(xiàn)有的電池管理系統(tǒng)很難滿足上述訴求，BMS是針對特定車型的單車電池進(jìn)行基礎(chǔ)功能管理，面對大規(guī)模電池的服務(wù)需要的超大規(guī)模的存儲和算力，BMS并不具備，而且BMS的算法模型無法解決多類型、多任務(wù)、全周期的電池服務(wù)問題。

電池AI大模型PERB2.0采用了基于MAE（Masked Autoencoder）的自研架構(gòu)，這是一種非對稱的編碼解碼結(jié)構(gòu)，擴(kuò)展性和泛化能力極強(qiáng)。利用這種掩碼技術(shù)，PERB2.0僅用25%的電池時序數(shù)據(jù)，就可以還原全部電池信息，還原度達(dá)到99%以上。

這樣的架構(gòu)使PERB2.0完全通用化，一是適用所有電池類型，三元 、鐵鋰、圓柱、方殼、軟包、10Ah、280Ah……通通都可以；二是同時解決多個任務(wù)，之前，一個任務(wù)需要一個模型，現(xiàn)在一個模型可以同時解決不同任務(wù)，如安全預(yù)警、故障溯源、健康狀態(tài)評估、早期壽命預(yù)測等等。

PERB2.0帶來生產(chǎn)效率的大幅提升。首先，相比傳統(tǒng)模型，整體的準(zhǔn)確率提升了20%。異常檢出率從75%提升到了93%，誤報率從2%降低到了0.1%以下，壽命評估誤差率低于2%，比Nature論文報道的誤差率還低了30%。其次是效率提升了3倍，對于同樣的電池壽命的計算，僅需原來三分之一的數(shù)據(jù)量就可以達(dá)到相同的精度，比如做電池壽命的估計，之前必須要得到60%的DOD，現(xiàn)在只要20%。最后是成本降低，在訓(xùn)練中，獲取有效標(biāo)簽成本極高，大模型能夠利用極少標(biāo)簽完成訓(xùn)練。為了達(dá)到相同的故障檢出精度，原來需要100個故障的標(biāo)簽，現(xiàn)在只需10個，成本降低了10倍。

開啟廣泛應(yīng)用，賦能行業(yè)伙伴

電池AI大模型的出現(xiàn)，將會催生更多的商業(yè)模式，也將會走進(jìn)我們每個人生活，解鎖全新的新能源生活體驗。

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| 小滿用電，儲充檢智能服務(wù)新體驗 |

“我們已經(jīng)與中國最大的財險公司人保財險簽署合作協(xié)議，并同步簽出首張“光儲充檢”項目保單，未來人保財險出具的電池保險背后都有電池AI大模型提供技術(shù)支撐；我們已經(jīng)在幫助國內(nèi)的軟包電池龍頭孚能科技，不斷提升電池的研發(fā)效率，幫助它精準(zhǔn)分析和預(yù)測電池性能；我們在持續(xù)賦能國際能源集團(tuán)殼牌，打造0事故充電網(wǎng)絡(luò)，大模型安全保障了近千萬個充電訂單，有效防護(hù)了上百次高危充電；我們正在幫助國家電網(wǎng)打造安全儲能網(wǎng)絡(luò)，為超過200MWh的儲能站提供精細(xì)化風(fēng)險管理解決方案；我們已經(jīng)在與中國汽車流通協(xié)會一道，共同破解二手車電池評估的難題”，昇科能源CEO褚政宇博士介紹，“大模型也將為宜賓的數(shù)字經(jīng)濟(jì)添磚加瓦”。

電池AI大模型是一項意義深遠(yuǎn)的革命性技術(shù)，它抹平了不同電池類型之間的鴻溝，大幅降低了工作門檻和成本，原來需要十幾個人干幾個月的事，現(xiàn)在1個人幾天就完成了。昇科能源認(rèn)為，使用電池AI大模型構(gòu)建人工智能服務(wù)平臺是大規(guī)模電池服務(wù)的必然選擇，作為一項基礎(chǔ)設(shè)施，它就像一個大潮，電池AI大模型這個潮能把所有的上下游伙伴都往上推。

機(jī)理Know-How積淀深厚，參數(shù)量行業(yè)第一

褚政宇博士強(qiáng)調(diào)，電池大模型不是語義模型，與ChatGPT相比，采用了類似的思想，但解決的問題完全不同，是一個新物種。

由于電池系統(tǒng)是一個具有高度非線性、偽周期性的電化學(xué)系統(tǒng)，和傳統(tǒng)機(jī)械電氣系統(tǒng)是有本質(zhì)差別的，導(dǎo)致電池系統(tǒng)的監(jiān)控預(yù)警和狀態(tài)估計算法開發(fā)難度遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)機(jī)電系統(tǒng)。昇科能源依托歐陽明高院士團(tuán)隊與清華大學(xué)車輛學(xué)院電池安全實驗室進(jìn)行了多年科研探索，有著深厚的機(jī)理沉淀，這是大多數(shù)AI團(tuán)隊所不具備的優(yōu)勢。

在成果轉(zhuǎn)化及業(yè)務(wù)推進(jìn)過程中，昇科能源建立了完備的實驗及實車數(shù)據(jù)庫，積累了海量不同類型、不同階段的電池數(shù)據(jù)，支撐大模型全流程開發(fā)及驗證。目前，PERB2.0用來訓(xùn)練的電池數(shù)據(jù)量超過2.5TWh、覆蓋了442種電池類型和60GWh的電池規(guī)模，大模型參數(shù)量達(dá)到了12億，位列行業(yè)第一。