過去幾十年，電池迎來了能效的有力增長，但想要準確預測其迴圈使用壽命，仍然是一件耗時且棘手的事情。

有鑑於此，耕田汽車研究院（TRI）決定與麻省理工（MIT）等機構合作，藉助人工智慧（AI）技術來更準確地預測電池的使用壽命，從而免除需要耗費多年去測試的麻煩。

【圖自：豐田官網】

在電池壽命相對較短時，測試其使用壽命的工作，倒也用不著花費多少時間。但是隨著技術的進步，這項測試工作已變得越來越繁重。

為加速這項工作，MIT 與 TRI 團隊彙集了幾億個數據點、藉助人工智慧（AI）去留意其電壓下降和其它因素，成功地將預測電池壽命低於 9% 的精度，提升到了 95% 。

【研究配圖 - 1：前百次迴圈放電容量特性預測。圖自：Nature】

研究團隊稱，只需透過觀察五次充放電迴圈，這套 AI 系統就能夠確定電池壽命的長短。

此外，全新的機器學習方法、及其公開可用的資料集，有助於加速新電池的開發、同時降低研究與生產的成本，特別是電池組裝或成型應用中。

新方法能夠減少驗證新電池所需的時間、使電池更易分類、並將其定位於所需的客戶。當然，企業也能夠藉此確定電池的剩餘壽命是否適合回收再利用。

【Toyota Battery Life Research】

值得一提的是，預測方法可以透過將充電時間減少到 10 分鐘來幫助最佳化充電，將這項工作的耗時減少到 1 / 10 。豐田代表 Patrick Herring 表示：

未來十年，在電池研發上所耗費的時間和金錢，仍會持續增長。但在最新的研究中，我們正在將其中一個耗時的步驟（電池測試），減少一個數量級。

有關這項研究的詳情，已經發表在近日出版的《自然·能源》（Nature Energy）期刊上，原標題為：

《Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation》

當然可以，判斷電池壽命的最根本方法是這款電池累計對負載的放電時常長和放電方式、電池累計充電時常長和充電方式，這句話裡的關鍵詞解釋如下：

電池累計對負載的放電時長：這個好理解，就是這款電池累計被使用了多久。

電池對負載的放電方式：這個很關鍵，專業來講，就是重負載放電還是輕負載放電，拿電動車舉例，若電動車被暴力加速稱之為電池是重負載放電，緩慢加速就是電池輕負載放電。

電池累計充電時長：這個也好理解，不解釋。

電池充電方式：這個也很關鍵，也決定電池壽命，如果經常是被均勻緩慢充電則電池損耗小，如果經常是暴力快速充電則電池損耗大。

只要ai演算法能夠獲取到上述4條行為資料，再配合環境溫度，建立一套合理的演算法就可以更準確的預測出電池壽命。