Введите большие модели в управление сроком службы с помощью питания с CSIA

«Нынешняя эра искусственного интеллекта с большими моделями, как и ядро.

Построить большую модель питания батареи

В настоящее время индустрия питания китайской батареи вышла на стадию высококачественного развития. Несмотря на то, что отрасль быстро развивается, она также сталкивается с такими проблемами, как замедление темпов роста установленных мощностей, снижение валовой маржи батареи и ускорение итерации продукта. В связи с этим Оуян Мингао отметил, что интеллектуальная технология заказа батареи является важным средством и инструментами для решения связанных проблем.
Он сказал, что нынешняя эра искусственного интеллекта с большими моделями, как и ядро. Силовые батареи могут извлечь уроки из этой концепции, чтобы создать большую модель батареи.
Понятно, что большая модель развивалась из трансформатора, количество ссылок может достигать 100 миллионов. В настоящее время число основных крупных моделей составляет от 10 до 100 миллиардов, что может сформировать интеллектуальные результаты и профессиональные выводы знаний.
'После сбора массивных данных, посредством предварительного обучения, формирование механизма трансформатора и внимания в качестве ядра масштабного параметра 10 миллиардов. Примеры включают CHATGPT для естественного языка и DriveGPT для Smart Mobility. '' Поэтому мы также можем предварительно обучать нейронную сеть и основываясь на трансформере, создать нашу большую модель, создавая нашу мощность, и применить ее к интеллектуальному дизайну батареи, интеллектуальному производству, интеллектуальному управлению, интеллектуальному переработке и другим ссылкам.

Основываясь на большой модели батареи, чтобы реализовать весь интеллект жизненного цикла

На встрече Оуян Мин интерпретировал дорожную карту интеллектуальной технологии всего жизненного цикла батареи на высокой глубине. Он сказал: «С точки зрения интеллектуального дизайна и интеллектуальных батарей, мы в основном используем высокую, многомасштабную технологию моделирования и многомерное зондирование внутри батареи; в интеллектуальном производстве и интеллектуальном оборудовании; в основном полагаются на производственную линию, расширенные технологии производства, единичные интеллектуальные и многократные сотрудничества, с точки зрения интеллектуального управления и интеллектуального переработки, это основные модели, основываясь на основе, на основе на основе, на основе носителей, основываясь на основе, на основе носителей, основываясь на основе, на основе на основе носителей, основываясь на основе,
на основе носителей, основанных на основе, основанных на номинальных моделях, основанных на основе и активных моделей, основанных на основе, основанных на номинальных моделях, основанных на основе и активных моделей. Индустрии индустрии батареи в Китае проходила экспериментальную пробную версию и ошибку, стадия моделирования движения движется в направлении интеллектуальной автоматической разработки. Интеллектуальная автоматическая конструкция включает в себя две основные технологии: высокое моделирование моделирования и эффективный алгоритм интеллектуальной оптимизации. Он может установить точную взаимосвязь структурно-активности между параметрами проектирования и производительностью ядра, и автоматически найти оптимальный и самый быстрый путь для процесса проектирования. Эта технология может повысить эффективность исследования и разработки аккумуляторов на 1-2 заказа величины и сэкономить от 70% до 80% от затрат на исследования и разработки.

Интеллектуальный процесс изготовления батареи может быть реализован с помощью технологий цифровой технологии цифровых технологий, технологии интеллектуального мониторинга и технологии анализа больших данных производственной линии. Ouyang Minggao Inveded: »« Процесс цифровой технологии Twin может способствовать эффективности разработки процессов и обычно используется в производственном процессе фронтального сегмента батарейного полюса; интеллектуальная технология мониторинга дефектов интегрирует механизм эволюции дефектов батареи и технологии искусственного интеллекта, которая может сделать качество батареи и управление более высоким уровнем уровня, и часто используется на средней батареи. Процесс, который может снизить затраты и повысить эффективность за счет полного интеллектуального производства данных производства аккумуляторов для интеллектуального прогнозирования и принятия решений. »
Интеллектуальное управление является незаменимой частью интеллектуальных технологий во всем жизненном цикле батарей. 'Мы можем поставить датчики в батарею, чтобы оценить, оценивать и предсказать температуру, потенциал, давление и другие условия в батареи, а затем управлять аккумулятором через большую модель, чтобы дополнительно повысить безопасность, мощность и долговечность батареи. ' Оуян Минггао отметил. В качестве примера, принимая тепловое использование безопасности безопасности, было очень трудно достичь теплового управления безопасности в прошлом, потому что тепловой пожарная авария от батареи питания была относительно редкой, и было трудно сформировать крупномасштабные данные. Сегодня можно генерировать большую базу данных, основанную на небольшом количестве данных с помощью технологии Twin Twin в искусственном интеллекте для достижения теплового безудержного прогнозирования и регуляции тепловой реакции.
Рециркуляция батареи также требует интеллектуальных технологий. Интеллектуальная переработка аккумулятора включает в себя интеллектуальную разборку, расширение и ремонт срока службы, реорганизацию и использование шага, разборку мономера и переработку материалов. «Мы можем сделать неразрушающий ремонт с помощью интеллектуальных технологий, и мы также можем сделать прогнозы о времени автономной работы. »,-сказал Оуян Мингао.
Оуян Мингао сказал, что с появлением эпохи искусственного интеллекта 2.0 крупная модель значительно повысит производительность, интеллектуальную для канун быстрого развития, но индустрия питания по -прежнему сталкивается с некоторыми проблемами в процессе интеллектуального развития всего жизненного цикла, таких как дефицит данных, как интегрироваться с новой развитием электронной системы. «Электрохимические системы продолжают итерацию и обновлять, и еще предстоит изучить, как большая модель батареи может быть быстро применена к новым системам, таким как батареи в целом.