电池寿命的精准预测在电动汽车、储能设备以及可再生能源领域具有重要意义，但由于老化过程涉及循环协议、环境温度、电极材料等多种复杂因素，传统预测方法难以兼顾精度和广泛适用性。
微软研究院Han Zhang、李钰琦
（博士毕业于中科院物理所，目前为斯坦福大学博士后研究员
）、Shun Zheng、 Jiang Bian等联合发布的最新研究成果，近日发表在
Nature Machine Intelligence
。
该研究提出了一种全新的深度学习框架 BatLiNet，专注于解决复杂老化条件下的电池寿命预测难题。
1. 引入跨电池学习机制，通过对目标电池与参考电池的特征对比，捕捉两者之间的寿命差异，从而提升预测性能。
2. 大幅提高预测精度，相比传统模型，平均误差降低超过40%。
3. 具备跨化学体系迁移能力，能有效从数据丰富的电池类型推广至资源稀缺的化学体系。
研究团队通过整合多个公开数据集（如 MATR 和 CALCE 数据集），对模型进行了全面测试。结果表明，BatLiNet 在多样化老化条件下均表现出卓越的预测能力，并展示了深度学习在能源领域应用的巨大潜力。此次研究的发布，再次为电池与人工智能的交叉领域注入了新动力，也为未来储能技术的智能化发展提供了重要参考。
值得注意的是，这是李钰琦博士一作发表的第四篇 Nature 大子刊论文，此前他已在 Nature Energy 连续发表三篇文章。
本研究涵盖多个数据集，包含多种循环协议（如快速充电与常规充电）、环境温度（从低温到高温）及电极材料（LFP、NMC 等）。通过数据分析，研究揭示了不同老化条件下电池容量退化的显著差异。这些数据为 BatLiNet 的开发提供了可靠的基础。
1. 单电池分支：
提取目标电池早期循环的容量-电压曲线特征，分析其内部退化模式。
2. 跨电池分支：
通过目标电池与多个参考电池的特征差异，捕捉寿命关联并增强预测能力。
两条分支的结果通过共享的线性层融合，最终形成高精度的寿命预测。
BatLiNet 在多个公开数据集上的表现全面优于传统方法（如随机森林、CNN）。实验结果显示，无论是在复杂老化条件下还是在跨化学体系的迁移任务中，BatLiNet 的误差（RMSE 和 MAPE）均显著低于其他模型，展现出卓越的稳定性和鲁棒性。
图4 展示了 BatLiNet 的通用性：研究通过丰富的 LFP 数据训练模型后，成功将其知识迁移至 NMC 和 LCO 等化学体系。这一能力显著提升了模型在稀缺数据条件下的适用性。
为验证 BatLiNet 的有效性，研究进行了多项消融实验。结果显示，跨电池学习分支对预测性能的提升尤为显著，而单电池学习分支则为复杂条件下的鲁棒性提供了重要保障。
与传统的线性模型和统计学习方法相比，BatLiNet在复杂老化条件下的表现尤为突出。例如，在MIX-100和MIX-20数据集上，BatLiNet的预测误差显著低于其他模型，尤其是在仅使用前20个循环数据的情况下，BatLiNet依然能够提供准确的预测。
研究人员发现目标电池的参考电池选择对其预测误差有显著影响。通过采样一批参考电池并使用它们的中位数预测，可以显著减少性能变化。此外，随着参考电池数量的增加，推理速度显著下降。然而，鉴于电池循环时间较长，这些推理速度的差异可以忽略不计。使用64个参考电池可以在保持合理的推理速度的同时提供稳健的预测。
BatLiNet的推出为电池寿命预测领域带来了新的突破。通过引入跨电池学习机制，BatLiNet不仅提升了预测的准确性，还能够在多种老化条件下表现出色。这一研究成果不仅对电动汽车和可再生能源领域具有重要意义，还为未来电池研究提供了新的思路。
在电动汽车领域，通过准确预测电池寿命，可以有效减少用户的“里程焦虑”；对于电网储能，先进的电池技术能够显著提升电网的稳定性，避免因电池老化导致的电力波动；此外，这些技术还能加速新兴电池技术的研发和应用，如固态电池和钠离子电池，推动整个电池行业的创新和发展。
尽管BatLiNet在电池寿命预测方面取得了显著成果，但研究人员指出，未来还需要进一步探索电池老化的物理机制，以提升模型的解释性和预测能力。此外，随着电池技术的不断发展，BatLiNet有望在更多领域发挥其潜力。
