全球能源轉型與電動車市場迅速擴張，電池安全防護、研發效率以及車載管理架構正面臨深刻的產業變革。隨著整體技術鏈的推進，數據量能與智慧演算法正重構電池的運作邏輯，促使產業從硬體防禦轉向全生命週期的預測與管理。
安全防護升級，以智慧預測打造安全防線
過去業界處理電池安全議題時，多半將資源投注於事故發生後的損害控制、防爆隔離與災後處置，屬於被動防禦機制。如今，以三星 SDI（Samsung SDI）預計在 2026 年底導入儲能系統（ESS）產品的 Samsung Battery Intelligence（SBI）平台為代表，電池安全管理正式邁入智慧預測的新時代。
該 AI 平台具備強大的數據整合能力，能同時學習全球儲能案場累積的運轉數據與研發階段產生的模擬資料，在電芯出現異常行為前做出預測，同時評估剩餘電池壽命，實現從源頭預防的主動安全防線。
研發模式轉型：模擬技術與合成數據突破試錯瓶頸
隨著電池化學成分與應用情境日益多元，包含高鎳、磷酸鐵鋰以及固態電池等新技術相繼躍上市場舞台，使得過往仰賴反覆製作實體樣品進行測試的傳統開發模式難以為繼，昂貴的時間與資金成本成為技術突破的重大瓶頸。
三星 SDI 認為，反覆製作實體樣品測試已不敷使用，產業正轉向以模擬驅動研發，該公司也將模擬產生的合成數據納入 AI 訓練。密西根大學等研究團隊發表於《Nature》的發現式學習（Discovery Learning）系統，則展現了模擬結合歷史數據的潛力：僅需新電池前 50 次充放電循環（約數天到數週）的實驗數據，再結合歷史數據與物理模型模擬，便能預測電池容量降到設計值 90% 前可循環的次數；相較動輒 1,000 次循環、耗時數月到數年的完整測試，研究團隊估計只需約 5% 的能源與 2% 的時間。
車載架構落地，無線監控賦能單一電芯數據採集
在車載電池應用的實際落地層面，智慧化監控與數據擷取架構亦迎來顯著突破。
現代汽車（Hyundai Motor）在旗艦大型電動車 Genesis GV90 上首度導入亞德諾半導體（Analog Devices，ADI）開發的無線電池管理系統（wBMS）。這項技術透過直接附著於各電芯上的晶片傳輸資料，實現單一電芯層級（cell-level）數據的即時追蹤，建構出無縫且高度精細的數位數據串流。
這些極致精細的電芯層級即時數據，可望為雲端與邊緣端的 AI 安全演算法提供動態訓練集與即時分析基礎，讓潛在故障診斷與系統狀態評估更精準。
當電池安全預測、虛擬測試與車載數據採集逐步串連，產業競爭的關鍵也將不再只是電池能量密度或充電速度，而是能否及早從數據中辨識風險，並將分析結果回饋至設計、製造與使用管理。對電池業者而言，真正的挑戰則是如何讓分散在研發實驗室、車載系統與實際運行環境中的數據形成有效閉環，讓電池在投入使用前就能預判潛在問題，並在使用過程中持續修正對其健康狀態的判斷。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《The Elec 1》、《The Elec 2》、密西根大學，首圖來源：密西根大學
（責任編輯：張哲瑋）
