時下，智能制造已經從裝備級智能逐步演變成工廠級，最終演變為平臺與數據智能，工業互聯網和人工智能（AI）的引入也已成為一種趨勢。鋰電產業鏈尤其如此，作為機、電、熱、化四大學科的復雜系統，以及產業鏈路長、波動大及高復雜性是工業互聯網的絕佳戰場。

在日前舉辦的以“聚力向上·創新未來”為主題的第三屆焉知智能電動汽車年會上，章魚博士智能技術（上海）有限公司（章魚博士）副總經理周曉毅在接受記者專訪時表示：“作為電池生產企業，有責任和義務對電池進行全生命周期監控。章魚博士將AI和大數據技術應用到電池制造和服役環節的全生命周期，為整個行業帶來了創新的解決方案”。

蜂巢能源孵化出的章魚

近年來，新能源行業發展非?？?，鋰電池作為核心存儲技術在新能源汽車、儲能以及數據中心等領域的應用越來越多，同時對功率密度、轉換效率、可靠性等也提出了很高的要求。在這一背景下，如何借助智能化生產方式提高生產效率，降低生產成本，保證電池從制造到使用、回收的安全性迫在眉睫。

曾幾何時，生產線只能實現滿足功能上可用，輔以一些簡單的數據采集與監控。作為一家擁有后發優勢的電池制造企業，2019年蜂巢能源車規級AI智能動力電池工廠投產，也開始探索用工業互聯網為制造賦能，通過不斷在平臺上沉淀模型和算法，并將這些知識和資產復用到制造環節，提高了生產效率和質量水平。

在勻漿、涂布、極片生產、裝配焊接、化成分容等方面，沒有AI+工業互聯網能力的加持就很難甚至不可能精準解析電池的化學變化和制程質量控制水平。如在電池預充、K值篩查、容量預測等關鍵環節必須通過工業大數據進行微觀趨勢分析，才能實現真正意義上的工藝管控與增強攔截。

就在AI+工業互聯網技術成為行業一種必需之際，2021年才成立的蜂巢能源上海研發中心更名為章魚博士，旨在為能源互聯和工業智能開發AI+大數據的邊緣智能系統。類似于有著地球上最神奇的物種,科學家口中的外星生物之稱的章魚一樣。

實現AI+工業互聯網離不開大數據，周曉毅認為，從整個行業看，電池行業這方面的應用還不盡人意，兩極分化比較嚴重，排名靠前的頭部企業都在深挖AI+工業互聯網的應用場景，而一些腰部企業還停留在傳統的產線自動化。

頭部企業的做法也不太一樣，一些企業做AI+工業互聯網只是自己使用，以此構筑壁壘和護城河。蜂巢能源則不然，秉持創新開放的企業文化，從一開始就倡導成立開放聯盟。2021年8月章魚博士成立，12月就成立了AI蜂能聯盟。

“之所以要做生態聯盟，首先是因為電池產業鏈很長，過程非常復雜，場景也非常多，我們一家是做不了的；第二，我們的特長是有場景、案例、數據和專家以及長期優化的決心和使命，但是我們缺少平臺、專業算法以及跨行業的經驗，因此必須要強強聯合?！?/p>

據周曉毅介紹，AI蜂能聯盟的使命是推動新能源行業制造模式的創新升級，目前簽約合作伙伴已達80多家。聯盟2025年的目標是實現1個合作共贏、互助共生的高增值商業模式；3個AI智能工廠；10+AI行業應用標準；100+發明專利；500+AI工業APP；

打通雙循環數據智能

據周曉毅介紹，章魚博士的業務板塊包括能源互聯和工業智能，旨在打造動力電池“健康基因”與“制造基因”的雙循環數據智能。能源互聯主要聚焦車端和儲能BMS技術應用，包括儲能場站相關控制系統。工業智能板塊則分為工業硬件和工業軟件，硬件聚焦運動控制和工業視覺；軟件主要是邊緣計算，主要包括AIOT平臺和AI大數據算法，最終形成軟硬結合的整體解決方案。

周曉毅認為，數據對AI+工業互聯網的作用至關重要，它至少可以做三件事，一是微觀可視，能夠通過互聯數據了解設備運行情況；二是借助微觀數據發現設備出現問題的根因與內在規律；三是基于這些原因更準確地找到解決方案并形成企業知識庫。

除了電池制造過程，在電池使用環節數據也發揮著重要作用。利用同樣的機理，通過回傳電流、電壓等數據可以對服役電池進行充放電策略、SOX算法、云端預警等管理。“我們目前監控了超過40萬輛車的電池數據，服務涵蓋安全、性能、預警、殘值評估等方面。”

他坦承，雖然數據的作用至關重要，打通制造和服役環節的數據可以實現追溯和反饋，發現制造中哪些環節有問題，有助于提升產品質量，但也面臨著一些挑戰。其一，是否有足夠的數據和足夠清潔的數據做標準化建模，只有模型足夠通用大家才能使用；其二，在智能制造中，目前的數據定義、一致性、數據質量還不盡人意，特別是鋰電工藝的標準化、產品的標準化還有很大提升空間。

“為了實現創新，我們布局了工業互聯網“硬平臺”和一些相應產品，將控制與視覺終端植入裝備中，將BMS終端植入到電池包中，作為載體與算法軟硬結合形成了一整套方案?！彼f。

章魚博士利用AI+工業互聯網和邊緣計算，創新地將電池制造數據和服役數據打通，實現了真正雙向互補、雙向循環、雙向進化的數據智能。

打造AI+工業互聯網硬品牌

關于未來AI+工業互聯網怎樣發展，周曉毅認為，首先有三個大趨勢，一是信息化、數字化互聯，工業互聯網將從企業轉型的智能底座邁向行業融合應用，它一定不是單個系統的智能化，而是整個工業互聯網平臺的智能化；二是工業互聯網姓“工”，必須要和工業場景和工業專知相結合，因為不同行業需要有不同的模型和算法來適配這個行業；三是借助整個產業鏈上一些模型和算法的融合應用，上下游合作一起在平臺上開發相應算法，打通應用場景。

在周曉毅看來，行業不缺做AI的大公司，缺的是將AI與行業深度結合的企業。事實上，在工業互聯網領域，像章魚博士這種背靠大甲方或某一個賽道的內部科技公司或業務團隊，既有華為、百度等賦予的一些模型平臺和云資源，又能結合工業現場的機理開發相應技術，這對于AI+工業互聯網的真正落地至關重要。

現在，章魚博士也在和一些頭部AI和工業互聯網科技公司合作，以補足自己的能力，不過“我們的優勢首先是更懂工業，因為我們一直在工業現場摸爬滾打。我們也更懂甲方，知道AI+工業互聯網如何為其所用，怎么和現有的系統和設備融合。我們也更懂硬件、設備和工藝，只有這樣才能做到精度達標，響應速度達標?！彼f。

可以看到，章魚博士的鋰電智能制造工業互聯網架構基于2硬（能源管理終端、線體智能控制器）、1平臺、N應用，打造出“AI+邊緣智能硬件+工業互聯網”的技術組合，周曉毅稱之為AI+工業互聯網的“硬平臺”。

他說：“我們已經完成了產品化，現在的目標是技術輸出。我們歡迎大家來蜂巢能源實地考察，實地了解AI+工業互聯網的巨大作用，然后把它復制應用到電池行業。章魚博士的技術能夠解決用戶的問題，讓客戶少走彎路，提升產品競爭能力和安全水平，這一技術的輸出對行業來說也是一種貢獻?！?/p>

展望未來

周曉毅最后強調，未來，動力電池智能制造將與新一代AI快速深度融合，基于工業互聯網加速上下游協同創新，而工業系統必將由“數字信息化支撐的互聯智能”向“知識驅動的自主智能”發展。

他指出：“只有將AI技術和工業互聯網的具體應用場景和經驗緊密結合才能發揮其優勢。雖然新能源動力電池行業的AI+工業互聯網應用起步較晚，但在產業生態支撐下潛力很大。”