电动汽车电池损耗过快的问题正减缓交通运输行业的电气化进程，且电池常作为车辆最先老化的部件，造成严重资源浪费，阻碍行业转型。为解决这一难题，汽车行业正开发基于人工智能的软件优化电池管理与控制。

近日，乌普萨拉大学研究人员传来好消息，他们开发出一种新的人工智能模型，可将电池健康状况预测的稳健性提高高达 70%，相关研究发表于《能源与环境科学》杂志。该模型有望延长电动汽车电池使用寿命并提高安全性。

这项研究的负责人、乌普萨拉大学昂斯特伦先进电池中心负责人丹尼尔·布兰德尔教授表示，深入了解电池寿命和老化情况，对未来电动汽车控制系统意义重大。不应将电池仅视为提供电力的“黑匣子”，深入探究其内部运作过程，才能更好地管理电池，使其保持良好状态更长时间。

此项研究是乌普萨拉大学与丹麦奥尔堡大学合作，历经数年电池测试的成果。研究人员通过收集大量极短充电过程的数据建立数据库，并将其与包含电池内部所有不同化学过程的详细模型相结合。进行研究的郭文迪称，这一方式不仅能让人们精确了解电池产生电力的各种化学反应，还能知晓电池在使用过程中的老化情况。

此外，这一发现对电动汽车安全性也有积极影响。电池安全问题通常由设计缺陷和副反应导致，通过研究电池充放电数据可进行预测。布兰德尔还提到，研究仅使用短距离充电路段数据是一大优势，因为电动汽车电池数据敏感，此研究表明即便无需完整数据集，也能取得显著进展。

更多信息： Wendi Guo 等，《利用短充电段揭示电池设计参数对健康和寿命的影响》，《能源与环境科学》(2025 年)。