综述：用于电池预测的大型语言模型

《Journal of Energy Chemistry》：Large language models for battery prognostics

智能电池健康管理：大语言模型与物理融合的范式转变

　　### 智能电池健康预测：从数据驱动到认知系统

随着电动汽车、可再生能源集成和大规模储能需求的快速发展，电池健康预测的准确性和可解释性已成为全球能源转型中的重大挑战。传统的方法，无论是基于数据驱动还是基于物理模型，都受到了电池非线性、耦合和异构动力学的限制，这些因素影响了它们在不同化学体系、使用周期和环境下的泛化能力。近年来，大规模语言模型（LLMs）和基础模型人工智能的突破为这一领域带来了新的视角，推动了机器学习多模态信号、物理定律和跨尺度推理的能力。本文综述了这些进展，提出十个基础方法论，构建了一个新兴的智能电池预测框架：迁移学习、知识增强、物理信息与可解释人工智能、集成融合、因果推理、持续适应、多智能体协调、数字孪生耦合，以及追求人工智能通用性。这些维度将电池从被动的电化学设备转变为具有自我优化、可信赖性和应对不确定性的认知能源系统。在向工业5.0演进的大背景下，我们提出了一个融合物理、数据和推理的自主电池管理路线图，确立了人工智能作为下一代具有韧性和可持续性的能源系统的技术基石。

电池健康预测的核心在于将多模态数据与领域知识进行有效对齐。例如，将电压、电流、温度、电化学阻抗谱（EIS）和dQ/dV等信号编码为嵌入向量，并通过轻量级卷积和概率稀疏注意力对通道进行对齐，从而提升诊断的准确性和鲁棒性。此外，将退化知识图谱编码为嵌入向量，并通过稀疏感知适配器与序列重编程嵌入向量进行融合，可以聚焦于关键机制，提高电池健康预测的准确性和泛化能力。同时，概率建模和不确定性量化为电池诊断和预测提供了统一的设计和评估基础。在应用层面上，LLMs将退化机制和化学先验知识嵌入到上游表示的推理过程中。结合物理引导的测试时训练与LLM驱动的序列建模、重编程和前缀提示，可以在有限的无标签目标数据下显著提升跨领域电池健康状态（SOH）的预测能力，并已扩展至300安时（Ah）的能源存储系统（ESS）电池管理系统（BMS）部署。同时，基于LLM的RAG（检索增强生成）技术能够精确地从材料发现、电池制造和系统管理中进行信息检索和知识整合，随着多模态扩展的进一步发展，其性能预计会有进一步提升。此外，ChatBattery框架结合了链式推理和领域检索，并在“设计-合成-表征”循环中得到了验证。其机制驱动的推理和证据追踪架构可以扩展到SOH和RUL应用中，帮助识别关键退化因素并提供可审计的决策支持。

将这些进展置于更广泛的历史和技术背景中，我们提出了一个M10框架，追踪了从工业1.0到工业5.0电池诊断和管理的协同演进过程。该框架揭示了从基于规则的阈值和手动检查到多模态数据融合、基础模型嵌入、因果推理和生命周期整合的逐步转变。通过将电池视为学习系统，该框架将电化学与智能相结合，为更安全、更可持续和更自主的能源技术铺平了道路。

### 从材料到使命化：LLM赋能的M10框架在实践中的体现

电池诊断和管理的演变与整个工业从机械化向人机共生的转变相呼应。为了映射这一进程，我们提出了M10框架，追踪了从工业1.0到工业5.0的十个相关维度。这些维度涵盖了材料、机制、模式、建模、指标、监测、管理、多模态、智能体和使命化等，揭示了电池智能发展的科学基础和认知跃迁。从工业1.0到工业5.0，电池材料的发展与每个工业阶段的转型并行推进。在工业1.0和2.0时期，机械和早期电化学系统（如由加斯顿·普兰特发明的铅酸电池和由乔治·勒克兰谢开发的锌碳电池）支持了第一波电气化。1991年索尼商业化锂离子电池标志着工业3.0，推动了便携电子设备的信息时代。随后，工业4.0中的正极化学（如锂镍钴锰氧化物（NMC）和锂铁磷酸盐（LFP））以及硅碳负极的发展，为数字经济和电动交通革命提供了动力。进入工业5.0，材料科学和技术发展正朝着更安全、更可持续和更具适应性的方向迈进，如固态电池、钠离子电池和结构电池，这些技术不仅平衡了安全性、可持续性和适应性，还推动了能源系统的共进化，并有望成为电气化交通、便携电子设备和电网存储的基础。

在工业4.0中，电化学机制研究逐步向跨尺度、集成和预测描述发展。多物理模型现在统一了相变动力学、界面演化和应力耦合，捕捉了材料、结构和系统之间的因果关系，同时不确定性意识支持了跨化学体系、格式和使用周期的泛化能力。机制描述因此从静态叙述转向了可验证、可重复的预测框架。例如，在2025年1月，普渡大学、德雷塞尔大学和Tame R&D中心的研究团队报告了一种基于机制的锂钛电池健康评估框架。该方法结合了差分电压分析（DVA）和LLM，用于筛选放电轨迹中的异常并提取特征。在2.25–2.30 V的窗口中，DVA峰值的变化和面积追踪电极相变和可循环锂的损失，从而建立了充电时间、相行为和容量衰减之间的可审计联系。在500次循环、多条件数据集上，该方法实现了平均绝对SOH误差≤0.87%，并发布了非线性老化早期预警，提升了剩余寿命估计的准确性。与基于自定义特征或单一等效电路拟合的流程相比，该方法融合了异构时间序列与机制信号，同时保留了从原始数据到决策的可追溯路径。在实践中，所提取的指标用于指导BMS阈值和充电任务配置，以缓解锂沉积和过载，同时学习到的相变到老化映射可以用于车队级别的预测性维护和运行中的风险控制。

### 模式：从静态标签到动态可操作的诊断单元

在工业1.0和2.0时期，电池较为稀缺，主要依赖人工操作，故障识别依靠视觉检查，缺乏统一的术语和流程，且结构化的故障模式与影响分析（FMEA）几乎不存在。因此，“模式”仅作为基本故障的宽泛标签。进入工业3.0，随着电化学和传感技术的成熟，过压、过流、短路、泄漏和膨胀等故障的判定标准逐步统一，基于规则的警报系统构成了第一道安全屏障。到工业4.0，数据融合的必要性和实现方法通过数学框架得到了阐明，多样性概念和基于矩阵或张量的方法被引入，以揭示多模态整合的共享原则和潜力。进入工业5.0，电池故障机制、模式和影响分析整合了故障模式、检测方法、机制建模和寿命预测，同时通过物理失效理论在实际运行条件下进行验证。同时，人工智能驱动的FMEA能够区分因果关系与相关性，量化安全影响，并在不同化学体系、形态和使用周期下设置可操作的阈值和响应。总体而言，故障模式正从静态标签向持续更新、可由机器操作的诊断单元转变，支持标准化裁决和以安全为导向的闭环管理。

这一转变在实践中也有所体现。2024年8月，LG Energy Solution将电池缺陷标准化为运营“模式”，涵盖在线可检测的模式，包括充电/放电电压异常、微内部短路的迹象、异常锂沉积和容量分散。基于云的AI模型利用长期BMS和测试数据进行训练，实现了对非LGES电池和车队环境的检测和警报，准确率超过90%。一种以模式为中心的表示方法将分散的症状整合为可比较、可重用和可审计的单元，支持统一的阈值、一致的决策和可扩展的操作。同时，一种优化的锂离子电池FMEA采用双层犹豫模糊语言术语集进行评估，通过逐步权重评估比分析-加权模糊技术用于顺序偏好理想解，结合综合折衷解解决分歧，并通过Morris单变量方法进行验证，展示了在装配案例研究中的实用性和客观性。相关研究将FMEA形式化为基于集合的标准，并构建了向量嵌入的知识图谱，使LLMs能够在“模式”上执行语义检索和因果区分，从而提高了用户研究中的精度和召回率。这些进展使该领域从随意的故障标签向基于物理的、人工智能驱动的和可审计的可靠性机制迈进。

### 建模：从无正式表示到物理数据协同设计

电池建模的发展经历了从无正式表示、启发式控制、物理描述，再到由在线校准数字孪生赋能的物理-数据协同设计。在工业1.0，正式模型几乎不存在。工业2.0时期，规则集和阈值逻辑支持日常操作，但缺乏统一的动态基础。工业3.0时期，一个结构化的基准逐渐形成：等效电路模型以紧凑且可解释的网络形式捕捉电池动力学，成为BMS用于状态估计和性能预测的基础。工业4.0时期，数据驱动模型被引入以表示非线性行为和老化，而物理信息神经网络（PINNs）将电化学和热力学守恒定律嵌入模型，以提高外推能力和鲁棒性。进入工业5.0，一个三层框架——数字孪生、基于Transformer的预测和多尺度耦合建模——已成熟，为跨化学体系和使用周期的健康预测和诊断提供可审计的、可移植的决策支持。最近的研究展示了这一转变：SOH-TEC模型是一种基于Transformer编码器的方法，利用真实世界的电动汽车驾驶数据进行训练，提供了高精度的SOH估计，并在实践中表现出强可靠性与泛化能力。

以Electra Vehicles（美国）的商业平台EVE-Ai为例，其核心是将LLM Copilot/AI代理作为健康预测、诊断解释和操作脚本与策略执行的知识与决策中心，同时提供了风险和推荐行动。该平台通过应用程序编程接口/软件即服务（API/SaaS）方式接收车队和储能数据，包括电压、电流、温度、驾驶条件和维护日志，并通过离线预训练-在线校准-云反馈循环进行更新。EVE-Ai车队分析模块在Amazon Web Services Marketplace上提供SOH/RUL推理和预测性维护，而其在电池展和消费电子展上的公开演示则突显了云-车辆协作的可行性。总体而言，这种方法从知识生成到模型开发和战略决策形成闭环，降低了维护和通信成本，同时提升了跨化学体系的可迁移性和工程可扩展性。

### 指标：从视觉检查到概率、可解释的决策系统

电池指标的发展从视觉检查逐步演进为一个概率性、可解释的、以决策为导向的系统。在工业1.0和2.0时期，评估主要依赖于人工读数和视觉替代物。工业3.0时期，实践围绕SOH/SOC阈值展开，而可比指标——负极能量密度、电压滞后、非活性质量分数和负极-正极质量比——则将研究与工业应用对齐。工业4.0时期，阻抗谱、容量衰减轨迹和实时热信号提供了条件感知、时间分辨的指标；结合物联网、神经网络和云计算，这些指标支持了自动化决策和资源优化的在线寿命和安全诊断。进入工业5.0，监测系统融合了时空状态矩阵和不确定性感知的神经网络；概率建模量化了预测的置信度，并在经过严格验证的平台上提高了可靠性与可信度，为关键安全能源系统提供了支持。在实践中，Geotab的MyGeotab平台集成了基于LLM的Copilot Geotab Ace。该平台利用运行中的电压、电流、温度、充放电率和里程数据，构建了一个分层的电池健康指标集（SOH、容量衰减轨迹、内部电阻演变和热余量）。Ace将自然语言查询转化为结构化分析，执行相关性和异常检查，并返回具有操作建议的可视化解释，如充电窗口优化和热管理重新校准。这不仅减少了诊断延迟，还提高了透明度和可追溯性，并量化了不确定性与风险，展示了标准化指标与基于LLM的语义推理如何在工业5.0时代推动电池健康管理从数据意识向智能行动的转变。

### 监测：从可见和离线到在线、互联和隐私保护的系统

电池监测系统从可见和离线的模式逐步演进为在线、互联和隐私保护的系统。在工业1.0和2.0时期，监测依赖于人工读数和视觉检查，提供了稀疏且反应性的信息。工业3.0时期，电压、电流和温度的周期性记录提高了状态意识，但仍未能捕捉快速变化和环境交互。工业4.0时期，云连接和车辆远程监测技术使连续报告成为可能，多传感器融合进一步提升了早期故障检测能力。现代平台中集成的光纤传感技术为化学、热力和机械监测提供了持续的监控能力，支持了锂离子电池的更高效运行和可持续操作。工业5.0时期，电池监测正朝着边缘智能和内置隐私的方向发展。一项研究利用24辆故障电动汽车的车载BMS日志（4,650,027条记录），报告了F1值高于0.91，同时保持端到端的可审计性和可追溯性。而非将原始数据池化，隐私保护方法，包括联邦学习和差分隐私，使协作训练、实时反馈和在线阈值校准成为可能，而无需暴露原始数据。

杭州玉宇科技运营了一个边缘-云电池智能系统，用于共享两轮车换电网络，其核心是约30亿参数的车载诊断模型。计算被推送到换电柜和电池包中进行现场推理，而云管理政策和跨站点适应。该模型是无监督的，通过超过1000万次充放电序列进行预训练，并通过少样本微调适应区域和车队的异质性。统一的表示支持三项任务：早期异常检测、SOH和容量估计，以及剩余续航预测。运营报告显示异常检测准确率超过98%，容量误差低于3%，续航误差达到公里级。边缘侧的特征提取和低延迟警报，结合隐私保护的更新和在线阈值校准，可以进一步降低带宽和运营维护成本，提高站点调度和电池周转效率。这种边缘大模型方法在数据稀缺、化学多样性和设备多样性，以及环境变化下仍保持稳健，符合工业5.0对在线、互联、隐私保护和透明监测的优先事项。

### 管理：从人工开环到预测、网络化和可优化的闭环

电池管理正在从人工开环向预测、网络化和可优化的闭环转变。在工业1.0和2.0时期，维护主要依赖于人工更换和定期充电，反馈有限。工业3.0时期，关于移动和固定BMS的研究评估了架构和安全标准，识别了差距，提出了在结构、操作参数、集成和安装方面的改进，并概述了下一代安全和运营风险的框架。阈值规则和比例积分微分控制仍然提供基本保护，表明需要基于模型或数据驱动的自适应策略，在可验证的约束下运行。工业4.0时期，模型预测控制（MPC）逐渐成熟。在一个优化的J通道架构上，自适应神经网络将峰值温度和热分布保持在1.33 K附近，提高了约15.8%的能效，为轻型电动汽车提供了一种有效的空气冷却热管理方案。进入工业5.0，自适应BMS强调实时故障响应和多目标优化，政策持续校准到数据，以在不同化学体系和应用场景下平衡续航、寿命、安全和成本。

2025年4月10日，在2025年能源存储国际展览与会议（Energy Storage International Exhibition and Conference 2025）上，宁德时代（CATL）推出了TENER智能存储，用于站点级别的BMS和能源管理系统，标志着大规模模型驱动的存储管理工程落地。该平台统一了数据基础、AI基础模型和电化学机制模型，并包含对话助手Xiao Heng，用于诊断解释、健康评估和操作建议。它还自动生成检查报告，并在资产之间同步政策更新，以支持跨站点优化。站点数据被汇总到云端进行健康评估和异常检测，从数据采集到诊断、政策和反馈形成闭环。一个数字孪生工作流模拟耦合的热电响应，以提高在不同环境和使用周期下的鲁棒性。演示报告称可提前7天发出预警，算法准确率高达99.99%，通过虚拟计算机断层扫描（CT）定位根本原因的时间约为5分钟，可减少约75%的非计划停机损失，平均效率提升约3%，可用性损失减少约25%。这一案例展示了如何将LLMs与物理模型结合，产生可解释、可审计的决策支持，通过对话界面降低操作负担，并将操作从被动监控转向大规模的主动优化，提供了一个可复制的扩展路径。

### 多模态：从孤立的单流感知到跨尺度、模态无关的表示

从工业1.0到工业5.0，电池数据系统经历了从孤立的单流感知到跨尺度、模态无关表示的演进。在工业4.0中，多传感器融合和电热校准提高了异常检测的敏感性。工业5.0进一步扩展了这一转变，通过将大型预训练基础模型嵌入到数据和系统生命周期中。一个社会框架——感知、计算、连接和演化——将基础模型作为服务，统一工业互联网物联网任务，连接最新模型与噪声感知、边缘约束、设备间协调和长期模型演化，并提炼关键的整合挑战和未来方向。在X射线CT的进展中，电化学不活跃相（EIP）的形态和分布减少了活性特定表面积αa，并驱动电化学和热非均匀性；薄膜状EIP更容易覆盖活性材料表面，且在低温下影响更为显著。同时，预测性维护系统开始融合文本（维护日志、工作指令）与传感器，使多模态基础模型框架成为语义对齐、可扩展操作和跨场景迁移的工具。

在2024年12月，Qnovo推出了SentinelX，一个汽车级的电池安全和健康平台，能够从车载遥测中进行实时诊断，报告了在大型车队测试中故障预测准确率超过98.7%。2025年9月3日，Sonatus推出了AI Director，一个车载AI编排平台，原生支持SLMs、LLMs和基于物理的网络。这两家公司于2025年10月7日整合，使持续车载诊断成为可能，并将部署周期从数月缩短至数天。联合系统追踪了超过十个健康指标，支持提前一周的预测，降低了误报率，并通过空中软件更新（OTA）进行模型更新。尽管Qnovo软件中未直接嵌入LLMs，但AI Director将文本维护记录与电热时间序列对齐，并在车载环境中启用轻量级语言模型，以提供可由人类理解的解释。这一示例说明了多模态传感和标准化模型生命周期管理如何增强预测性维护、可追溯性和保修优化。

### Mindware：从规则和阈值到深度和集成方法

电池智能经历了从规则和阈值，通过浅层学习，再到深度和集成方法的演变。工业1.0缺乏算法核心；工业2.0将操作实践编码为规则；工业3.0采用了浅层学习者用于早期分类和回归，但仍然容易受到领域变化和非线性老化的影响。例如，三个主成分分析特征驱动的神经网络用于12 V 4 Ah LFP电池的SOC估计，结合早期停止和优化器基准测试，Adafactor排名最佳，实现了高精度。工业4.0时期，深度和集成模型显著提高了在高维信号上的长期预测能力：一个代表性的流程融合了手工特征、领域知识和潜在表示，添加了非线性相关特征选择，并应用了零成本快照集成，以实现早期、准确的RUL和强大的分布外泛化。进入工业5.0，"mindware"整合为一个并行堆栈。基于Transformer的LLMs在不同领域中提高了效率和洞察力。通过将因果推理、物理信息模型和不确定性治理整合到一个跨模态基础流程中，电池智能可以从高精度预测发展为可审计、可移植和可部署的闭环决策。

Bosch Battery in the cloud展示了规模化、以云为中心的操作：在2024年CES上，Bosch宣布了升级和车队导向的洞察。车辆流式传输电热负载；云数字孪生和学习模型产生长期健康和应力概况，设置上下文感知的充电和功率限制，并保留可回滚的政策日志，从感知到诊断、策略和反馈形成闭环。标准化接口支持跨模型和跨区域整合，而一种对话式、基于证据的接口降低了诊断门槛并加速了政策实施。自2019年7月以来，公开测试表明在前瞻性估计剩余寿命和性能的情况下，电池寿命可延长约20%。这些进展将管理从阈值保护提升为一个透明、可治理和可移植的决策系统：基于LLM的、基于证据的接口提供了可追溯的诊断和指导，而云协调、OTA支持的多智能体控制将操作从被动监控转向大规模的主动优化。

### 使命化：从外围到核心的电池应用

电池应用已从外围向核心转变。在工业1.0时期，电池几乎不存在，而工业2.0时期，它们作为独立的电源单元存在。工业3.0时期，电池成为便携电子设备的移动能源基础。工业4.0时期，电池储能是电力和交通系统中的核心灵活性资源，提供削峰填谷、频率调节和容量储备。前期研究强调了三个主要的电网存储路径：商业化钠硫电池、低成本流电池，以及锂离子电池从消费和电动汽车使用扩展到电网级应用。进入工业5.0，电池-电网管理转向生命周期协调：将健康和功率约束嵌入V2G和聚合器调度，支持退役电池的二次使用，并采用可衡量、可审计的循环设计以平衡安全、成本和可持续性。一项预先指定的文献计量扫描（1970–2023）绘制了V2G研究的全景：2000年后快速增长，美国和中国领导地位，合作模式和场地的变化，以及主题从“二次电池/EV”向“充电、智能电网和温室气体”的转变，揭示了开放的空白和政策方向。

在工业层面，美国能源部的ARPA-E CIRCULAR项目在2024年10月宣布了13个项目。其中由丰田北美公司、橡树岭国家实验室、国家可再生能源实验室和Waygate Technologies主导的项目，将大规模模型和机器人整合到核心回收步骤中。目标是建立一个基于美国的3R（减少-再利用-回收）范式，用于电动汽车电池：自主机器人拆解以提高安全性和吞吐量，以及采用标准化分级的高级诊断以支持再利用、维修或回收的证据决策。同时，经过认证的单元预计将进行再制造和二次使用应用的演示，建立一个涵盖拆解-诊断-再利用的运营链和实际指南，从而为电池的规模化、合规化循环利用提供技术与程序基础。将语义推理与物理生产线结合，将回收从经验驱动的工作提升为标准化、可衡量和可移植的操作。最终，成果很可能依赖于公共试点和验证，而扩展则取决于模型异质性、数据访问和监管约束。

### 电池健康预测的挑战

可靠的电池健康预测对于确保从电动汽车到电网存储等应用的安全性、寿命和效率至关重要。然而，尽管取得了显著进展，该领域仍面临一些根本性挑战，这些挑战限制了科学理解和实际部署。这些挑战并非源于单一瓶颈，而是电化学复杂性、数据限制、非线性退化机制和预测框架在化学体系和现实系统中的扩展困难。解决这些问题对于将健康预测从实验室演示转化为稳健、可泛化和自适应的下一代电池管理系统至关重要。

电池电化学行为的内在复杂性是主要挑战之一。锂离子电池受到耦合、非线性反应和高度敏感于温度、充电速率和放电深度的影响，使得动力学难以建模；性能和安全性主要由电极-电解质界面控制，这需要有针对性的化学、结构和热-动力学工程以克服快速充电和高电压限制。一种化学无关的快速充电方法，结合不对称热控制和双盐电解质，能够在11–12分钟内将265 Wh kg?1电池充至70%–75% SOC，并维持>900/2000次循环。在匹配的平均电流和电压下，反映真实使用的动态放电可将寿命结束的完整循环延长高达38%。因此，机器学习建议在真实负载下评估新化学体系，并重新审视退化机制。在此背景下，一个基于LLM的自动化框架将ChatGPT整合到SOH流程中，利用结构化提示进行任务对齐和提高泛化能力。分布偏移在化学体系、电池组架构和使用周期中的挑战，使得单一数据驱动估计器难以捕捉跨周期、温度和负载的动态。LLMs通过增强表示和数据治理来补充这一点。自监督预训练和长上下文建模从电压、电流和温度流中提取依赖关系，而RAG整合了机制知识，减少了对噪声和不一致数据的敏感性。参数高效调优和少样本学习能够快速适应新化学体系和条件，不确定性估计和分布外检测提高了鲁棒性。这些进展依赖于高质量数据、仔细的知识整理和透明的验证，将LLMs定位为机制模型的补充，而非替代。

在数据稀缺、噪声和不一致的环境中，LLMs提供了有价值的补充，前提是严格的整理和知识整合。通过结合多个充放电周期的特征集与预训练LLM的微调，可以获得比传统方法更高效、更精确和更灵活的SOH估计。例如，使用检索增强助手（如ChatSSB）进行文献搜索、可配置专家知识和多智能体工具，可减少对噪声和不一致定义的敏感性，提高固态电池的健康诊断和寿命预测。为了提高结构和一致性，带有清晰提示的检索增强LLMs可以处理大规模数据集，并提取高精度的材料和操作属性，解决结构化数据稀缺问题并加速数据库发展。对于测量序列，一个混合提示框架将传感器时间序列编码为硬提示，通过软提示注入任务知识，并使用适配器进行参数高效对齐，从而在锂离子类型和低温条件下提供更稳健的SOC估计。这些能力依赖于严格的质量控制：单位、采样和语义的变化需要在摄入前进行同步、去噪和调和，而知识整合则保持可追溯和可审计。

### LLM在电池健康预测中的基础技术

前述挑战表明，电池健康预测需要一场范式革新，超越准确性和适应性，同时提升跨化学体系和操作环境的可解释性和可扩展性。人工智能正成为推动这一转变的主要驱动力：它提供了系统化的途径来表征非线性动力学，从稀疏和异构数据中提取价值，并将物理和因果先验直接嵌入预测框架中。而不是取代传统模型，这些进展扩展并融合了它们，使得电池被视作智能、自我优化的系统。为了统一多样的整合路径，我们总结了框架的两个维度，如图3所示。图3(a)展示了方法在系统架构（水平轴）和认知功能（垂直轴）上的映射：水平轴描绘了从L1（传感器采集和融合）到L10（自主科学推理）的十层智能堆栈，而垂直轴则反映了从低级信号处理到高级假设生成、决策和发现的认知复杂度提升。关键要素包括传感器融合、物理一致性学习、多模态表示、校准的不确定性量化以及基于领域知识的智能体协作。图3(b)详细描述了一个三级闭环——感知、认知和自主。在感知层，异构的边缘/云数据被以低延迟摄入、去重并跨时间和模态对齐，然后在治理的数据湖中进行特征提取和整合，形成可追溯和可靠的基础。在认知层，实时推理和不确定性评估驱动政策生成和模型选择；所有决策均在明确的安全、计算和延迟约束下进行，以产生可执行的控制和维护动作。在自主层，人类在环监督、模型验证和审计，以及可适应的基础模型支持了通过参数高效微调、持续/联邦学习和回放的在线进化，同时监控仪表板和审计追踪保持了可解释性和问责性。基于这些双框架，本文聚焦于下一代电池健康预测和管理的十个核心方法，并追踪了研究轨迹如何从传统机器学习向通用机器智能的前沿演进，实现了从原型级演示到可扩展、可解释和协作的电池智能的转变。

### 迁移学习：实现通用电池健康预测

随着生命周期数据的扩展和多样化，LLMs和迁移学习构成了一个统一的流程：LLM提供通用表示，而迁移学习在最小数据和计算下适应新化学体系和条件，从而在小样本、分布偏移和边缘约束下实现可审计的SOH和RUL。在预训练阶段，模型将不规则的电压、电流和温度序列与实验过程和退化定律配对，结合自监督目标（如掩码重建和对比预测）与物理约束（如电荷一致性、热安全）。大型时间序列AI模型非常适合捕捉这些复杂信号中的短期波动和长期退化趋势。例如，一个具有领域适应能力的深度学习框架能够在不依赖目标电池退化实验标签的情况下实现高精度的健康状态估计，为下一代电池管理系统算法的快速开发提供了一条新路径。在适应阶段，领域对齐损失（通过对抗或相关性对齐）缩小了源-目标差距。结合迁移学习和部分权重冻结，模型能够从有限数据中达到化学级别的准确性。这种方法已使一个大型电池循环数据集和一个迁移框架能够为锂离子电池在新放电协议下的实时、个性化健康预测提供高精度的容量和寿命估计。RAG通过在提示链中注入机制先验、程序和安全阈值，执行规则一致的推理，从而减少目标域标签和计算。指令调优将LLM转变为一个任务求解器，统一了SOH回归、RUL预测和根本原因分析。一个大型模型特征提取器与小模型融合回归器结合，再加上早期故障注意力掩码，提高了外推和鲁棒性。在个性化和部署方面，采用少样本、在设备上的更新和部分层冻结，以及经验回放、弹性权重保留和知识蒸馏来缓解遗忘。在车队规模上，联邦迁移聚合知识，在隐私约束下进行知识共享，而混合专家或化学感知路由器在推理时选择适当的子专家，以平衡准确性、延迟和可扩展性。例如，依靠电池互联网进行少样本调优，能够实现高泛化和低开销的车队电池在线监控，显著减少了对标签数据和计算资源的需求。在此基础上，一个深度神经网络方法可以仅从数据的有限部分准确重建完整的充电曲线，具备迁移学习能力，从而实现电池寿命退化的快速和通用监控。

同时，研究人员应用了基于提示的微调方法，利用LLM估计锂离子电池的SOC和SOH，实现了在不同操作条件和电池类型下的高精度状态估计。为了联合预测健康指标和寿命特征，一种双模态“大-小模型”协作范式提取了时频/拓扑特征，然后通过轻量级小模型进行跨融合回归，关注早期退化微特征，并通过注意力掩码增强SOH/RUL预测的外推和鲁棒性。这些方法利用参数效率、领域适应和任务特定微调策略，实现了在有限数据下的高精度电池健康预测。它们提供了强大的泛化能力和灵活的部署，为BMS的个性化和大规模应用奠定了基础。

### 知识增强的多模态AI：电池健康预测的关键要素

准确的电池健康预测需要融合异构来源——电化学时间序列、阻抗谱、热图像和非结构化技术文本。单一模态模型遗漏了关键的退化信号。多模态架构结合时间数据与电池一致性及工程特征，能够实现跨化学体系的高精度SOH。利用一个大型开放车队数据集，它们进一步推动了智能电池管理的发展。知识增强通过将经过验证的电化学先验知识整合到训练中，以提高准确性。因果感知的知识图谱覆盖退化路径、化学体系和操作条件，作为结构先验，确保物理一致性与机制可解释性。LLMs提炼文献，将其与实验证据对齐，并充当知识条件化的预测器。知识增强不仅限于知识聚合，LLMs还作为编排层，标准化电池健康流程。结构化提示统一了数据清洗、特征排序、模型选择、超参数调整和交叉验证在一个可审计的工作流程中。在eVTOL应用案例中，该流程将锂离子SOH的平均绝对百分比误差（MAPE）降低了52%。这一协同效应也对电化学产生了积极影响：LLMs与机器学习结合，加速了反应流程——从基质筛选到数据集整理，为电池健康预测提供了高效、可重复的框架。在物理信息学习中，LLMs可以提出与电化学机制一致的约束方程，将数据驱动模型与第一性原理联系起来。利用图变换器，它们还可以从非结构化文本中推导出高保真度的知识图谱——提取材料、退化模式及其关系，以支持复杂推理。将LLM与知识图谱结合，形成锂离子材料网络，可以提高性能预测并缩短研发周期。这种自动化的图谱构建优于手动整理，将零散的见解整合到结构化框架中，以支持多模态模型训练。为了在不同化学体系和供应商之间进行泛化，LLMs使用知识引导的提示和测试时训练，缓解了新兴电池的数据稀缺问题。多物理、多尺度预测通过将开放数据集与深度学习——Transformer、迁移学习、物理信息模型、生成对抗网络（GANs）和深度强化学习——结合，实现了比传统方法更高的准确性和效率。在数据稀缺的绿色氢环境中，利用时间序列GANs、Transformer和门控循环单元（GRUs）增强锂离子数据集，提高了基于LSTM的SOH预测能力，超越了以往方法，并启用了以数据为中心的知识增强策略。

跨模态网络和对比学习将信号对齐——连接EIS到循环寿命和热成像到内部电阻增长。LLMs通过将传感器数据映射到机制上，加强了诊断灵敏度，并实现了早期故障检测。知识增强的多模态AI提高了准确性，同时增加了可解释性、可移植性和监管可信度——这对于电动汽车和固定储能系统至关重要。这些进展共同实现了自主、领域适应的电池健康预测，弥合了数据驱动学习与机制理解之间的鸿沟。

### 嵌入电化学知识的物理信息AI

物理信息AI通过将电化学和热力学先验嵌入机器学习，将噪声数据与机制模型通过物理约束连接起来。它将预测与电池动力学对齐，从而在正向和逆向任务中提高准确性和效率，为复杂的科学问题开辟了新的途径。例如，嵌入离子传输方程、Butler-Volmer动力学和热平衡可以提高长期退化的建模能力。同时，核磁共振（NMR）光谱学研究了锂金属电池中的固态电解质界面（SEI），将界面结构与性能联系起来，从而指导下一代高能量电池的发展。这些混合方法增强了寿命评估，提高了跨化学体系和操作条件的SOH和RUL预测能力。同时，神经算子作为可微分的替代模型，为复杂的偏微分方程（PDE）加速电化学模拟，同时保留机制可解释性。灰盒模型将降阶电化学方程与神经网络结合，使预测超出训练域，同时尊重物理约束。借助物理先验，不确定性量化进一步增强了安全关键任务的信任度，包括热失控风险评估和高应力疲劳。随着物理信息AI的加速发展，一个基于LLM的、以物理为基础的工作流程正在形成，将电池物理编码为可执行、闭环模型。在此基础上，一个具有物理先验和放电感知参数分组的三分支PINN缩小了微参数空间；结合电化学模型，它实现了联合参数识别和预测，超越了标准网络。检索增强使系统能够查询电池知识库以完成常数和有效性范围。生成的符号或程序方程经过单位检查、编译和在电池/电池组网格上评估，以计算PDE、边界和初始条件，以及测量残差（容量、电阻、温度上升、EIS特征），并将物理残差评分用作学习信号。

在现实世界中的预测和健康管理——包括SOH评估、RUL预测和以健康为中心的能源管理——最近的研究提供了可访问的入门指南和机器学习方法