“我们认为这是一种借助选择性人工智能技术的基于物理建模的方法。” Genc 博士说，“对此，了解人工智能的局限性至关重要。首先，AI 系统有很高的内存和处理能力需求，这无疑会增加成本和能耗。其次，AI 技术的应用仍处于早期阶段，因此通常被认为并非万无一失。目前，任何完全依赖 AI 技术的关键功能系统都很难独立通过汽车行业的标准验证。”

在一家未公布名称的德国一级供应商以及英国和土耳其的工程团队的支持下，Eatron 开展了与汽车底盘管理系统和 SAE L2 级自动驾驶辅助系统相关的初始生产项目。不过，如今电池管理系统已经成为了Eatron 的重点研发项目之一。Eatron 声称，公司应用选择性 AI 技术的直接好处是无需再对电池进行过度管理，但同样可以保护电池耐用性，从而降低保修成本。

“目前，对电池寿命影响最大的因素是荷电状态变化窗口，也就是电池过冲和过放的极限，其次就是充电速率。” Kurtulus 表示，“正是如此，如今的大多数量产电池管理系统均经过专门校准，会坚决避免电池出现过冲或过放的情况，即使车辆几公里外就有充电站也无法多行驶一公里，并始终严格限制快充功能的使用，从而最大限度地避免发生保修索赔的情况。”

Genc 指出，将车辆的电池管理系统接入云可以让公司的选择性 AI 技术充分发挥其主要优势。“电池剩余使用寿命预测功能允许车辆 OEM 及时发布 OTA 校准更新，以最大限度地保护客户利益，例如放开快速充电和提升续航里程等，但同时有效控制保修索赔成本，保证电池的耐用性。”

举个例子，如今车主在购买二手车时很难确定车辆的电池剩余使用寿命。Genc 说，“在处理转让车辆时，能否查看并验证电池剩余使用寿命非常重要，特别是对于车队来说。我们可以在车辆仪表盘上增加显示电池的剩余使用寿命。” Eatron 的业务发展总监 Amedeo Bianchimano 补充说，“人工智能和云连接的结合可以让电池管理软件发挥更重要的作用，不仅可以最大限度地优化电动汽车的性能，还有助于提供主动保修管理等更多附加软件服务。”

按照 Eatron 的说法，车主还可以借助电池管理系统校准技术，享受到更长的续航里程和更快的充电速度，“并同时降低车辆临时故障抛锚的风险。”Genc 表示，“我们的方法是使用经过验证的基于模型的控制技术，创建一个稳健的系统，然后根据具体需求有针对性的应用人工智能技术。人工智能技术在电池健康管理中的应用只是一个起点，真正令人兴奋的是之后即将发生的事情！” 

作者：Stuart Birch

来源：SAE《汽车工程》杂志