AI 預測與電芯級數據監控推動電池全生命週期安全與研發轉型

全球能源轉型與電動車市場擴張帶動電池安全防護、研發模式及車載架構變革。在安全管理上，三星 SDI 預計於 2026 年底在儲能系統（ESS）導入 Samsung Battery Intelligence（SBI）AI 平台，透過結合案場運轉數據與研發模擬資料，於電芯異常前進行預測並評估剩餘壽命。 研發測試方面，面對高鎳、磷酸鐵鋰與固態電池等新技術，實體樣品反覆測試成本高昂。三星 SDI 將模擬合成數據納入 AI 訓練；密西根大學等團隊發表於《Nature》的發現式學習系統，僅需新電池前 50 次充放電數據結合歷史與物理模擬，即可預測容量降至 90% 前之循環次數，估計相較完整測試只需約 5% 能源與 2% 時間。 在車載落地層面，現代汽車於 Genesis GV90 導入亞德諾半導體（ADI）的無線電池管理系統（wBMS），藉由各電芯晶片無線傳輸，達成單一電芯層級即時監控，為邊緣與雲端 AI 演算法提供精細數據以利故障診斷。

值得帶走的重點

• 三星 SDI 預計 2026 年底於儲能系統導入 SBI 平台，結合全球案場與模擬數據預先辨識電芯異常並評估剩餘壽命。
• 密西根大學團隊以新電池前 50 次循環數據搭配物理模擬預測壽命，估計相較完整測試只需約 5% 的能源與 2% 的時間。
• 現代汽車 Genesis GV90 導入 ADI 無線電池管理系統，實現單一電芯層級即時追蹤，強化 AI 故障診斷數據基礎。