本报记者陈燕南北京报道

    “随着汽车动力电池应用领域不断扩大和技术不断创新，围绕电池来源及材料体系多样性、溯源信息不清晰、上传云端数据质量差、故障预警体系不完备等问题，电池检测装备需提高信息溯源管理能力，结合人工智能和大数据分析，实现电池多维健康度评估，发展智能化、集成化的设备来实现动力电池在线安全管理。”近日，一汽iM高端论坛召开，中国工程院院士林君发表了关于汽车产业中智能检测装备的发展和前瞻的演讲。

    根据林君的介绍，目前，世界各国积极探索汽车产业智能检测装备，取得了新突破。例如在视觉检测装备方面，德国、日本等国家在汽车零部件视觉检测领域具有全球领先地位，其产品在精度、稳定性和可靠性方面表现出色，保障汽车产品质量和安全。在电磁计量检测装备方面，日本、德国、美国等外国企业长期垄断国内电磁计量检测装备，可实现整车电磁兼容检测与无线通信性能检测，确保汽车全生命周期的可靠性。

    在电池检测装备中，中国、欧洲、日韩、美国等动力电池产业发达国家致力于开发电池健康管理与故障诊断装备，建立适用于各自国家的动力电池安全标准体系，确保新能源汽车的安全运维。

    不过林君也指出，动力电池检测涉及参数繁多且各参数动态响应具有滞后性，动力电池失效模式千差万别，内外特征映射关系复杂，多物理场耦合机制尚未完全了解等因素共同导致动力电池内外特性解析困难。

    针对动力电池内外特征映射关系复杂的问题，林君提出使用多物理场、多尺度内外特性解析方法，针对同一批次锂电池设计多物理场正交老化实验，采集电化学行为特征参数变化趋势，基于有损及无损分析相结合的方法构建电池老化数据库。

    “基于建立的多物理场电池老化数据库及内、外特性关联关系解析方法，构建电池多物理过程耦合模型，实现电池剩余寿命精确预测，准确率达到98%。”林君表示。

    针对退役动力电池梯级利用分选效率低、评价维度单一问题，林君提出基于溯源信息的容量、内阻(欧姆、极化及扩散内阻)、电参数等多维度综合评价方法，研制多维度退役动力电池快速分选装备。

    “动力电池测试存在诸多安全性挑战，部分实验在真实条件下进行难度大、测试周期长、实验成本高，需通过仿真系统进行验证。”林君表示。

    根据林君的介绍，吉林大学自主研发了多维度退役动力电池快速分级装备和边云协同管理预测系统：实现对退役动力电池智能化测试与全面评估，提升退役动力电池利用率，满足当前对退役动力电池快速、精准的检测需求；实时检测动力电池运行状态，满足多场景动力电池安全预警与健康管理的需求。

    值得注意的是，林君还指出了汽车电磁计量检测装备当前面临的瓶颈。他表示：“现有汽车电磁计量检测装备长期被国外垄断且建设成本较高；其应用于汽车电磁兼容检测时在前期开发阶段难以暴露问题，后期整改浪费大量成本，检测方法待完善；其应用于通信性能检测时测量动态范围不足、检测效率低下。”

    另外，林君也表示，一体化铸造技术作为新能源汽车的必然应用趋势，带来了更高的铸件尺寸缺陷检测需求和在线检测需求，亟须突破超大件集成化在线检测技术、智能缺陷检测技术和国产大靶面传感器技术瓶颈。

    林君认为，面向国内日益增长的汽车工业检测需求，由机器代替人工在生产、维护过程中进行质量和参数检测，将使得汽车相关产品质量更加稳定，助力车辆企业智能化发展，提高国家自主高端仪器保障。

    另外，他还认为，应顺应汽车产业电气化的发展潮流，开展汽车电磁计量检测装备研发，完善典型环境与典型场景下汽车电磁兼容性能检测方法，推进汽车多源数据感知融合信息检测并构建协同架构数字孪生检测平台，助力汽车电磁计量检测装备自主可控地快速发展。

    （编辑：张硕审核：童海华校对：燕郁霞）