谈到AI模型，很多人想到的是大语言模型，即帮助实现机器和人对话，按要求写文章等等。但随着人工智能商业化、产业化的步伐加快，AI模型逐渐转向为垂直领域服务的趋势。

它也许并不具备大模型的超大参数量，不具备广泛的通用性，却更适用于需要深度的行业Know-how才能实现智能化的领域。

今天翌擎小编就想跟大家聊聊，什么是AI模型，以及我们为什么认为，AI模型可以应用于动力电池领域，而我们又是如何实现的？

一、AI模型是“何方神圣”？

AI模型，可以类比为人类的大脑神经网络，拥有处理信息和输出信息的能力。

但人类的大脑是大自然的“生物奇迹”，AI模型是人类智慧的“孪生作品”。我们通过机器学习和深度学习等技术构建出一个强大的计算程序，然后让它经过大量的训练和算法，自动从输入数据中学习和提取特征，最后基于这些特征做出预测和决策。

这个强大的计算程序，就是AI模型。而“数据+算力+算法”是它的核心要素。这些核心要素越强，AI模型的能力就越大，越能精准、广泛地解决现实中的问题，比如提高生产效率、改善用户体验，甚至是输出具有创造性的作品和成果。

二、AI模型还分大小？

AI模型的大小主要以参数量和计算资源需求作为区分。AI大模型通常具有数亿甚至数十亿个参数，需要更多的计算资源来进行训练和推理。相比之下，AI小模型的参数量一般在数百万到数千万个参数之间，计算需求较低，可以在有限的计算资源下进行训练和部署。

因此，AI大模型的训练过程往往需要较长时间，可以更好地拟合数据，模型精度也更高。但这并不意味着，小模型没有存在优势。

在实际应用场景中，AI小模型由于训练时间较短，可以提高训练和推理效率，更适合处理轻量级的任务。同时，小模型可以针对某个特定领域进行深入研究和应用，从而构建出更加精确、有效的模型。

三、动力电池为何需要AI模型？

海恩法则指出: “每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。”

在新能源车动力电池领域，安全事故问题重点体现在热失控问题。但造成热失控的原因有很多，比如过高温度下使用就是直接的原因，此外过低温度下使用、过大倍率下使用，以及过充或过放电使用等也都是导致热失控发生的风险场景。

如何在多种事故因素、多项风险场景、大量数据参数中做到及时、准确地预测事故发生，从而保障新能源车的使用安全？

BMS系统虽然已经可以实现对温度、电压等的监控及热管理功能，但往往是针对特定车型的单车电池进行管理，而大规模电池的服务需要超大规模的存储和算力，目前BMS并不具备。

因此，具备强大算力和自学习能力的AI模型成为了动力电池管理的“新思路”。基于获取的电池各项数据，计算、推理并预测热失控的发生，让车主或厂商可以对潜在风险及时做出防范。并在此基础上，深入电池管理体系，实现电池的寿命预测和预测性维护等功能。

四、5类核心AI模型，构建动力电池全生命周期管理体系

翌擎科技Next Power——动力电池全生命周期AI数字强化解决方案，由5类AI模型组成。基于每类AI模型对电池不同生命阶段下的规律探索和深入研究，构建起动力电池性能及工况的全生命周期管理体系。

五、Next Engine（翌擎科技）展望 Next Power

翌擎科技 Next Power的应用，一方面，可以更精确地识别潜在电池安全风险，提高车企运营效率，减少故障发生，避免损失。另一方面，可以把控车企生产或采购的电池质量，提升电池寿命，减少产品缺陷，提高质量。

此外，随着电池的安全性、可靠性得到保障，消费者将会对车企品牌产生更高的信任度和忠诚度。车企将会吸引到更多消费者选择其产品，从而实现市场份额和品牌价值的提升，提高市场竞争力。

目前，基于强大的AI模型基础，Next Power已经累积了完整且成熟的模型库，覆盖工况全，具有很强的通用性。因此，翌擎科技（Next Engine）展望AI模型能为动力电池领域提供更多“新能量”。

除了构建动力电池全生命周期管理体系外，还能涉足新能源车的保险及换电等重要领域。比如，基于AI模型，完善车辆风险评估体系，实现更加科学、合理的车辆定损和理赔制度；通过AI模型，实现换电站的智能运维，减少人工成本，提高维护效率和准确性等等。

翌擎科技Next Power基于AI模型原理，关注动力电池实际业务场景，致力于推动电池智能化变革。同时积极寻求和行业伙伴合作，共创汽车技术生态圈。