2026泰达论坛【新技术生态专场】丨江吉兵：AI Battery重塑商用车运力价值

由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办的第二十二届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛（以下简称“泰达汽车论坛”）于2026年9月17日至9月20日在天津市滨海新区举办。本届泰达汽车论坛将围绕“智绿筑基·生态蓄势·共创共赢”的年度主题，邀请重磅嘉宾展开深入研讨。

在9月18日“新技术生态专场：下一代电池重塑产业生态”中，惠州亿纬锂能股份有限公司副总裁、商用车电池产品线总裁江吉兵发表题为“AI Battery重塑商用车运力价值”的演讲。

以下是演讲实录：

大家上午好！我是亿纬锂能的江吉兵，我报告的题目是《AI Battery重塑商用车运力价值》。

商用车是近年来高速发展的细分领域，作为交通、生产、运输工具，经济性居于首位，我们将运力价值作为剖析商用车的核心要点。传统燃油车的运力价值已逐步逼近性能边界，电动化打破了原有边界。但实现突破之后，如何让运力价值真正回归应用场景、回归用户，创造更大价值，持续拓展性能边界？今天我将结合亿纬开源电池第四代产品AI Battery展开分享。

开源电池是亿纬锂能面向商用车细分市场打造的子品牌，品牌命名灵感源自开源代码。当下飞速发展的AI与智能化技术，均离不开开源代码。我们也希望开源电池能够借鉴开源代码的思路，为商用车电动化赋能，未来还可辐射更多应用领域，创造独特价值。

本次报告主要从两大维度展开：一是站在商用车电池技术路线角度，解析AI Battery的内涵与未来发展路径；二是探讨对应的商业模式创新。

一、商用车电池技术路线：从能量载体走向能量智能体

过去十年，电池作为能量的载体，我们投入大量精力开展技术、材料、工艺工程的研究开发。围绕着能量密度，磷酸铁锂从早期140Wh/kg，第四代已经达到190Wh/kg，磷酸铁锂第五代做到195200Wh/kg，接近了磷酸铁锂这个材料体系的性能天花板。再看快充倍率，早期以1C、2C为主，现在做到3C以上，在部分领域里面做到4C级以上都能够实现。

体积利用率方面，早期MTP模组方案，模组规格很小，MTP电量标准箱仅有20、30度电；发展到CTP之后体积利用率进一步提升，做到75%；面向整车的CTC、CTB技术，体积利用率达到85%。大家知道，商用车内部体积空间相对确定，在有限空间内，我们对电量、电性能提出了更高要求。过去的十年，性能不断提升走到今天，已经趋近性能极限。

面对这样的情况怎么办？是继续在硬件层面去“卷”，还是寻找新的突破？概括来讲，过去十年行业围绕硬件、硬核实力不断拓展，但不管是电池企业还是整车企业，思考更多立足产品自身，思考我们要把这个产品做成什么样子。展望未来十年，AI Battery定位为能量智能体，我们希望研发视角从产品自身逐步转向用户价值维度，重新思考我们的产品要如何升级。想要打造能量智能体，就要让电池成为能量智能管理专家，从能量载体转变为能量智能管理专家。也就是说，电池要能够管好自身，充分掌握自身所处的状态，同时读懂用户对它提出的使用需求。

如果把电池看作一个黑匣子，明确输入、输出之后，关键就在于中间的模型和运行逻辑。

首先，是神经元感知维度，传统电池只采集VIT（电压、电流、温度）信号。目前磷酸锰铁锂已经实现量产，能量密度做到215Wh/kg。想要进一步感知电池内部变化，借助EIS技术，我们希望能够捕捉到极片级别的细微变化。

其次，要关注膨胀力带来的压力问题。在电池发展过程当中，膨胀力对于寿命、结构的影响非常大，电池膨胀力最高可达5万牛，会抬高结构设计要求，增加材料用量，直接推高成本。多颗电池成组之后，我们既要管控单体内部压力，也要保障成组后的压力一致性。为什么电池在使用后期差异性如此之大？正是因为单体发生副反应、产气，内部压力各不相同，改变极片之间的接触状态。放到固态电池场景，这一问题会更加突出，极片接触状态不同，阻抗就会产生差异，电池工作过程当中一致性必然变差。想要打造能量智能体，感知采集的信息一定要足够丰富。有了充足的感知神经元，还需要拥有中央大脑，依靠算法模型解析、处理电池内部温度异常、副反应、析锂、微短路、密封漏液等各类数据。

最后，要形成决策输出。电池出厂之后会面对各式各样的应用场景，不同场景的使用要求各不相同，电池需要具备自适应能力，伴随寿命变化动态调整，做到越用越好用。用一句话概括，未来十年的发展方向，就是从过去单纯追求硬件性能提升，转向智能化管理，让产品在每一类场景当中，都能够为用户创造极致的价值，这也是我们希望在AI智能化领域持续拓展的方向。

二、商业模式创新思考

过去市场上占主导地位的是直接购买，我们叫购置模式。现在租赁模式也大量兴起，这也是运力价值讨论当中绕不开的话题。运力价值可以分成经济价值和情绪价值，在经济价值当中，成本是非常重要的一环。采用租赁模式，能够很好降低用户的初始购车投入，减轻前期购车资金压力。但也存在相应代价，用户长期租赁，每公里租金都会纳入运力成本核算。这套模式在TCO维度上是否具备竞争力，和每一位用户自身经营核算直接相关，这是站在用户角度看到的现实。

再从技术创新和潜在收益层面进一步剖析。采用租赁模式之后，电池和车辆之间是相互割裂的。就像智能驾驶不断迭代，车辆购置两年之后依然可以升级，用户能够收获技术进步带来的红利。但租赁模式会造成电池技术创新与整车迭代相互割裂；同时电池接口、标准化的硬性要求，也会对技术产品开发带来约束。不可否认，租赁模式在短时间内具备一定经济优势，当前已经有很多企业在采用这条路线。

今天我想分享另外一种模式，就是在传统购置模式的基础之上，借助AI Battery进一步放大智能化的赋能作用：

一是数据开源。让整车客户、终端用户都能够看到电池全生命周期的状态和控制策略，开放电池相关数据。

二是风险降低。实现电池状态、寿命情况乃至残值的可感知。

三是收益提升。搭载AI Battery之后，电池可以实现自进化、自适应，适配不同场景下的能耗需求，后面我会具体介绍如何实现。

AI Battery能够让电池变得更加可控。我们认为，智能化可以消除风险，电池最大的风险来自状态不可知。更换电池时，我们无法确认替换电池的实际状态，不能保证每一块更换电池都是全新的，难免会有已经使用五六年的旧电池再次投入使用。我们希望通过智能化，提升经营与收益的确定性。可以说，AI Battery正是从技术路线、商业模式这两个维度，开拓出全新的发展路径。

三、AI Battery能量智能体核心能力

我们对于AI Battery能量智能体有一个定义：以AI算法为核心，融合全维感知、多层思维和主动进化能力，电池自主进行全生命周期能量智能管理，简称“Energy Agent”。想要实现Energy Agent，先要做到全感知，除传统端侧VIT采集之外，还要感知电芯内部副反应等微观变化；同时感知外部道路环境以及用户的使用需求，真正做到知己知彼。拿到全感知输出的海量数据之后，接下来就是“深思维”环节，完成信息和数据的处理。

首先，是电芯AI边缘计算。过去电池采集数据频率很低，云端往往10秒返回一组数据，大量电芯内部细节被掩盖。电芯端侧要实现毫秒级高频捕捉，只有毫秒级数据，才能看清电芯内部发生的变化。电芯端产生的数据量巨大，无法全部直传云端，带宽难以承载。

其次，开展BMS边侧协同运算。对电芯边缘计算的数据做有序处理，完成电池包系统级别的分析之后，再将特征数据上传到云端大模型。从过去简单固化程序升级到多层思维协同，才能有序处理海量数据，输出因时制宜的判断和决策。

再者，是自进化能力。电池在全生命周期当中会出现老化衰减，智能化的目标，就是电池在全生命周期都能够维持最佳状态，无论什么时刻都输出最优结果，车辆在各类场景下，都可以拿到最优控制策略，实现最低能耗。自进化分为几个层面，一是云端大模型本身持续进化；二是BMS控制策略库自主进化，不需要出现问题就触发OTA升级；三是健康度自进化，让电池健康状态时时刻刻和实际应用工况相匹配。

以上是对Energy Agent逻辑框架的整体概述，下面我再分别对全感知、深思维、自进化这三大核心能力做进一步展开说明。

第一，是全感知能力。核心就是从被动的检测升级为主动的探测，在原有VIT采集基础上新增EIS和气压传感器，依托采集的数据解析内阻、析锂、副反应、微短路等现象，评估电池状态、剩余寿命，实现故障预警，反向优化控制策略。借助EIS和气压检测，我们可以捕捉很多关键信号。一是通过EIS动态过程捕捉电芯特征信号；二是EIS阻抗幅值和电芯温度直接关联，依靠这组数据感知电池温度异常；三是在电池充放电的“呼吸效应”当中，捕捉电池内部气压和SOC特征点的匹配关系，以此完成SOC校正。磷酸铁锂传统SOC校正难度很高，往往要等到电压拐点出现才能够识别，引入内部气压信号之后，就拥有了新的SOC校正手段，同时还可以识别异常连接、副反应等问题。总而言之，全感知就是实现从被动检测到主动探测的转变，依靠电芯微观层面的数据，判断电池真实健康状态，支撑后续电池管理。

第二，是深思维能力。深思维本质就是搭建分析模型，对输入的数据开展解析运算。我们重点关注SOC、SOH、SOP这三个和电池状态直接关联的参数，分别对应电池实时状态、健康状态、整车动力输出可靠性，我们也在持续追求更高评估精度。在SOC维度，现在已经能够把误差控制在1%。未来还会出现更多新型传感器，当前传感器大多只能采集单一信号，往后光纤这类传感器，可以同时采集温度、电压、气压等多类信息。传感器集成之后，即便是零下20℃环境，SOC误差也可以做到1%2%，这是非常高的水平。再看SOH，我们积累全生命域EIS数据，通过SVM回归的方法，可以把SOH评估误差控制在1.5%。最难处理的是SOP，要保证司机踩下油门时，电池输出动力可以满足整车需求。过去行业依靠DCR检测，电池本体按100分计，到系统层面直接打八折处理。但电芯本身存在一致性差异，DCR衰减特征各不相同，铁锂跟磷酸锰铁锂、铁锂跟三元体系表现均不一样；功率和DCR相关，但和SOH并不直接相关，SOH衰减80%不代表DCR也同步衰减至80%。我们通过模型预测控制、DCR校正以及历史数据自适应自学习的方式，提升SOP评估效率，这就是深思维的核心逻辑。

第三，是自进化能力。目前边侧AI芯片已经进入调试阶段，将于明年5月份推出。依托边侧AI芯片加上BMS本地数据，实现精准诊断，完成模型协同迭代，做好和整车之间的协同适配。AI电池不是一个独立零部件，这也是开源电池的设计初衷，实现AI与整车充分协同、融为一体，而不是电池交付装车之后，被动去适配整车需求。云端搭建整车与电池厂双向协同平台，支撑云端大模型持续进化。整个过程严格满足功能安全要求，区别于传统单核运算模式，过去策略发生改动，往往需要车辆停机完成OTA升级，会损害用户使用权益。我们采用多核架构，软件库、控制策略全过程自适应调整，做到无感升级，不需要车辆停机，真正实现协同进化。覆盖充电策略、SOP策略、热管理策略，还有整车协同多个维度，最终实现故障可预测，能耗做到最优。

四、产品价值与行业展望

这款AI电池产品，前不久在德国汉诺威车展对外展示，我们称之为“大电池，大智慧”。电芯容量是815安时，材料体系为磷酸锰铁锂，单体电压3.57伏，单颗电芯电量2.9度电。放到重卡场景，600多度电的电池包，可以实现极致的结构简化。正是电芯尺寸足够大，才有充足空间为每一颗电芯集成AI电池芯片。同时在成本维度上也具备优势，除基础电化学参数之外，同步设计智能参数，最大化电池可控度。

落到实际产品价值上，这款产品面向重卡场景，可以打造605度电、641度电不同规格的电池包，我们希望持续优化能耗表现。现在重卡百公里能耗大致在100度电，我们希望通过AI电池结合整车协同，把百公里能耗做到80度电。641度电版本能量密度高、重量轻，包体重量只有3.7吨，能够把车头总重控制在10吨以内。同等整车条件之下，641度电电池包可以实现800公里续航，中途补能一次，就可以做到日行千里，为长途干线运输打造全新的发展路径。

产品紧紧抓住商用车“重量更轻、能耗更低、故障更少”这三大痛点持续深耕。我们所说的重塑运力价值，并不是简单的性能加减，而是为运力价值赋予全新附加值，实现本质层面的突破。我相信，下一个十年，全球商用车电动化浪潮，会迎来全新的增长点，走向蓬勃发展的新阶段。

谢谢大家！

本文根据泰达汽车论坛现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅，仅供参考。