随着电动汽车（EV）产业的蓬勃发展，电池技术的创新成为行业核心竞争力。近日，英国公司CamMotive与Monolith宣布建立合作，共同利用人工智能（AI）技术优化电动车电池测试流程，为行业带来更高效、精准的解决方案。
通过此次合作，双方的工程团队将借助AI技术，开展更高效、深入且可扩展的电池测试。传统电池测试依赖规则检测系统，难以发现复杂场景下的潜在问题。为此，Monolith与CamMotive引入了一种“混合”建模方法，将物理仿真与机器学习算法相结合，用于电池测试中的异常检测。这种创新方式能够捕捉传统方法难以识别的细微异常，从而显著提升测试的精准度和可靠性。CamMotive将提供真实的运营测试数据，用于验证AI模型在现实场景中的表现。这些数据将帮助优化模型，确保其在多样化的实际应用中实现更高的准确性和洞察力。通过结合物理仿真与机器学习技术，双方致力于为电池测试树立新的行业标杆，加速电动车电池研发进程。Monolith首席执行官兼创始人Richard Ahlfeld博士表示：“我们与CamMotive的合作将推动电动车电池研发迈上新台阶。利用真实、可靠的数据训练机器学习模型，是AI技术发挥效用的关键。这不仅能帮助工程师节省时间，还能提升电池性能并有效降低研发成本。”
在全球清洁能源需求持续增长的背景下，电动车电池技术的突破至关重要。Monolith与CamMotive的合作，通过前沿AI技术赋能传统测试流程，不仅有望提升电池测试效率，还将为电动车行业的可持续发展注入新动能。随着AI模型的不断优化和真实数据的持续积累，电动车电池测试的效率与质量还将迎来进一步提升。
原文链接：
https://www.energylivenews.com/2025/08/13/ai-to-drive-the-way-towards-smarter-ev-battery-testing/
本文已进行编译。
如您有供稿或想订阅电力行业专题资讯，请扫码联系。
免责声明：本微信公众号所上传文章仅代表作者观点，版权归原作者所有。如文章来源标注有误或涉及作品版权等问题烦请告知，小编及时予以删除。
责编：魏星｜审核：陈庚亮丨监审：文卉
点击蓝字 关注我们