圖為不同工藝類(lèi)型的刀片電池殼體
“當(dāng)前以大模型為核心的人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。我們可以借鑒這一概念，構(gòu)建電池大模型，為動(dòng)力電池全生命周期降本增效。”6月9日下午，中國(guó)科學(xué)院院士歐陽(yáng)明高在2023世界動(dòng)力電池大會(huì)主論壇上表示。
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構(gòu)建動(dòng)力電池大模型
當(dāng)前，我國(guó)動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段。產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，也面臨著裝機(jī)量增速放緩、電池系統(tǒng)毛利率降低、產(chǎn)品迭代加快等挑戰(zhàn)。對(duì)此，歐陽(yáng)明高指出，電池全生命周期智能化技術(shù)是解決相關(guān)問(wèn)題的重要手段和工具。
他表示，當(dāng)前以大模型為核心的人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。動(dòng)力電池可以借鑒這一概念，構(gòu)建電池大模型。
據(jù)了解，大模型由Transformer演化而來(lái)，參數(shù)量可達(dá)到億級(jí)別。目前主流大模型參數(shù)量在百億至千億之間，可形成智力表現(xiàn)與專(zhuān)業(yè)知識(shí)輸出。
“在收集到海量數(shù)據(jù)后，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練，形成以Tranformer和注意力機(jī)制為核心的百億參數(shù)大模型。在此基礎(chǔ)上構(gòu)成的框架型系統(tǒng)具備推理能力，可被應(yīng)用于不同領(lǐng)域。例如自然語(yǔ)言方面的ChatGPT和智能出行方面的DriveGPT等。”歐陽(yáng)明高解釋道，“因此，我們也可以預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并以Tranformer為基礎(chǔ)，來(lái)構(gòu)建我們的動(dòng)力電池預(yù)訓(xùn)練大模型，并將其應(yīng)用于動(dòng)力電池智能設(shè)計(jì)、智能制造、智能管理、智能回收等環(huán)節(jié)。”
基于電池大模型實(shí)現(xiàn)全生命周期智能化
會(huì)上，歐陽(yáng)明高深度解讀電池全生命周期智能化技術(shù)路線(xiàn)圖。他介紹道：“在智能設(shè)計(jì)與智能電池方面，我們主要采用高精度、多尺度建模技術(shù)和電池內(nèi)部多維傳感；在智能制造與智能裝備方面，主要依靠產(chǎn)線(xiàn)大數(shù)據(jù)、先進(jìn)制造技術(shù)、單機(jī)智能化與多機(jī)協(xié)同；而在智能管理和智能回收方面，則主要是靠大模型與主動(dòng)調(diào)控?！?/p>
據(jù)介紹，在電池智能設(shè)計(jì)方面，我國(guó)動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)已歷經(jīng)實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)、仿真驅(qū)動(dòng)階段，正朝向智能化全自動(dòng)方向發(fā)展。智能化全自動(dòng)設(shè)計(jì)包括高精度建模和高效智能尋優(yōu)算法兩大核心技術(shù)。借助大模型，可以建立設(shè)計(jì)參數(shù)與核心性能的精確構(gòu)效關(guān)系，并為設(shè)計(jì)過(guò)程自動(dòng)尋找最優(yōu)最速路徑。該技術(shù)可將電池研發(fā)效率提升1至2個(gè)數(shù)量級(jí)，節(jié)省研發(fā)費(fèi)用的70%至80%。
電池制造過(guò)程的智能化，則可以通過(guò)工藝數(shù)字孿生技術(shù)、缺陷智能監(jiān)測(cè)技術(shù)、產(chǎn)線(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。歐陽(yáng)明高介紹道：“工藝數(shù)字孿生技術(shù)可以促進(jìn)工藝開(kāi)發(fā)效率提升，一般被用于電池前段極片制造工藝；缺陷智能監(jiān)測(cè)技術(shù)融合電池缺陷演化機(jī)理和人工智能技術(shù)，可以使電池質(zhì)量監(jiān)控管理再上一個(gè)臺(tái)階，常被用于中段電池成型工藝；而產(chǎn)線(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)則被用于后段分容化成工藝，通過(guò)充分挖掘電池產(chǎn)線(xiàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能預(yù)測(cè)和決策，從而實(shí)現(xiàn)降本增效?！?/p>
智能管理是電池全生命周期智能化技術(shù)中不可缺少的一環(huán)。“我們可以把傳感器放到電池里，對(duì)電池內(nèi)溫度、電位、壓力等情況進(jìn)行感知、評(píng)估與預(yù)測(cè)，然后再通過(guò)大模型進(jìn)行電池管理，進(jìn)一步提升電池安全性、動(dòng)力性和耐久性?！睔W陽(yáng)明高指出。以熱失控安全預(yù)警為例，從前要實(shí)現(xiàn)熱失控安全預(yù)警非常困難，因?yàn)閯?dòng)力電池?zé)崾Э仄鸹鹗鹿氏鄬?duì)較少，很難形成大規(guī)模數(shù)據(jù)。而如今，可以通過(guò)人工智能數(shù)字孿生技術(shù)，基于少量數(shù)據(jù)，生成一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)熱失控預(yù)判和熱反應(yīng)調(diào)控。
電池回收同樣需要智能技術(shù)。電池智能回收包括智能拆解、延壽與修復(fù)、重組與梯級(jí)利用、單體拆解與材料回收四個(gè)環(huán)節(jié)?！拔覀兛梢酝ㄟ^(guò)智能技術(shù)進(jìn)行非破壞性修復(fù)，也可以對(duì)電池壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。”歐陽(yáng)明高介紹說(shuō)。
歐陽(yáng)明高表示，隨著人工智能2.0時(shí)代的到來(lái)，大模型將大幅提升生產(chǎn)力，智能化到了快速發(fā)展落地的前夕，然而動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)在全生命周期智能化發(fā)展過(guò)程中還面臨一些挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)稀缺、如何與新的電化學(xué)體系融合發(fā)展等?！半娀瘜W(xué)體系不斷迭代升級(jí)，電池大模型如何快速應(yīng)用于全固態(tài)電池等新體系，還有待研究。”歐陽(yáng)明高說(shuō)。
責(zé)任編輯：龔倩
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