AI助力锂电固废走好最后一公里

我国新能源汽车产销量大幅度增长，退役动力电池回收的问题日益突出。退役电池的问题正好遇到AI大爆发，AI的智慧让人惊艳，人们自然会想到用AI帮助解决这个难题。

在2025中关村论坛上，中国科学院过程工程研究所研究员曹宏斌分享了他的观点，AI助力锂电固废走好最后一公里。

电池循环利用的现状与挑战

电池循环利用主要包括健康检测、模组拆解、电芯再利用、再生利用等环节。然而，当前电池循环利用面临诸多挑战。

曹宏观提到，退役动力电池无论是梯次利用还是模组拆解都需要经过健康检查，然而，大家普遍面临健康检测难度大的问题。他说：“造成健康检查难度大是多种因素综合的结果。”据介绍，电池在使用过程中的健康状态难以精准快速识别，现有的检测方法时间长、成本高，且获取的信息维度较低，高质量的数据缺失。另外，电池在退役后，由于流向不明确，数据跟踪中断，导致评价维度和模型精度受限。

我国是电动汽车生产与消费大国，高度重视动力电池的回收问题，我国在电池回收技术上实现了国际引领。尽管如此，还存在一些问题。曹宏斌提到，早期的冶金方法处理电池时，能耗高、回收率低，且对其他元素的回收关注度不够。此外，电池组分复杂，金属回收过程中的分离难度大，导致三废排放高，影响产业可持续发展。

退役电池的梯次利用是一个不错的选择，但是缺乏科学评价模型，电池再利用需要考虑资源安全供给、碳排放、环境影响等多方面因素。然而，当前缺乏客观科学精准的评价模型，传统的以实验为主的科研方式效率低下，难以满足新需求。

AI助力电池循环利用

动力电池回收遇到挑战应该怎么办？随着美国ChatGpt大爆发，以及中国DeepSeek的横空出世，大家自然想到引入AI技术进入到电池循环利用之中。AI可以通过大数据分析、机器学习等方法，提高电池健康检测的准确性和效率，优化再利用技术，构建科学评价模型，推动电池循环利用的绿色高效发展。

AI在电池健康检查中能做什么？曹宏斌提到，以前让人头痛的难题，利用AI技术都能得到缓解。

AI可以提高健康检测精度。AI可通过对电池使用过程中的大量数据进行分析，建立精准的预测模型，快速识别电池的健康状态。这不仅可以缩短检测时间，降低成本，还可以提高检测精度，为电池的再利用提供可靠依据。例如，利用深度学习算法，可以实现对电池内部状态的实时监测和预测，及时发现潜在的安全隐患。

AI可以优化再利用技术。AI可以辅助开发新的分离药剂和工艺，提高电池金属的回收率和纯度。通过大数据分析，AI可以筛选出最优的分离条件和参数，减少能耗和排放。同时，AI还可以优化电池拆解和修复过程，提高再利用效率。例如，利用AI技术，可以实现对电池内部结构的精准识别和分析，指导模组拆解和电芯再利用。

曹宏斌认为，Ai帮助构建科学评价模型，可以综合考虑资源、环境、经济等多方面因素，构建科学的电池再利用评价模型。AI还可以实时监测和评估再利用过程中的碳排放和环境影响，为政策制定提供科学依据。例如，利用多目标优化算法，可以实现对电池再利用过程中的资源效率、环境风险和经济效益的综合评估。

AI助力的实践案例

AI助力动力电池回收，真有那么神奇吗？曹宏斌用几个案例说明Ai的辅助功能。

近年来，国内外一些科研机构和企业已经开始探索AI在电池循环利用中的应用，并取得了一些显著成果。

据介绍，一些企业已经开发出基于AI的电池健康检测系统，可以实现对电池内部状态的实时监测和预测。该系统利用深度学习算法，对电池使用过程中的大量数据进行分析，建立精准的预测模型。当电池出现异常情况时，系统会及时发出预警，为电池的再利用提供可靠依据。

一些科研机构和企业正在开发基于AI的智能拆解与修复技术。该技术利用深度学习算法，对电池内部结构进行精准识别和分析，指导模组拆解和电芯再利用。同时，该技术还可以利用机器学习算法，对拆解后的电芯进行性能评估和优化修复，提高再利用效率。

一些科研机构正在利用AI技术构建科学的电池再利用评价模型，并优化电池回收网络布局。该模型综合考虑资源、环境、经济等多方面因素，对不同再利用方案进行全面评估。同时，该模型还可以实时监测和评估再利用过程中的碳排放和环境影响，为政策制定提供科学依据。此外，通过优化电池回收网络布局，可以降低碳排放和资源运输储存风险，提高电池回收效率。

AI发挥效能仍需政策助力

AI兴起，正在走入行业企业，在动力电池回收领域，AI将中发挥更加重要的作用。为了推动AI技术在电池循环利用中的广泛应用，曹宏斌认为，需要政府、科研机构和企业共同努力，加强合作与交流，推动技术创新和产业升级。

曹宏斌呼吁，政府应出台相关政策，鼓励科研机构和企业加强数据共享与平台建设，提高数据质量和可用性。同时，应加强对电池循环利用相关数据的监管和保护，确保数据安全和个人隐私不受侵犯。

政府应加大对电池循环利用技术创新的支持力度，鼓励科研机构和企业加强合作与交流，推动技术创新和产业升级。同时，应加强对新技术、新工艺、新设备的研发和推广，提高电池循环利用的效率和水平。

政府应优化电池回收网络布局，降低碳排放和资源运输储存风险。同时，应出台相关政策支持电池循环利用产业的发展，包括财政补贴、税收优惠、金融支持等。此外，还应加强对电池循环利用产业的监管和管理，确保其健康有序发展。

AI技术在电池循环利用中具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。通过加强数据共享与平台建设、推动技术创新与产业升级、优化产业布局与政策支持等措施，可以推动AI技术在电池循环利用中的广泛应用，构建绿色高效的循环技术体系，促进电池及电动汽车行业的可持续发展。