CATL“探索”AI重构了动力锂电池制造

高拱锂电池获悉，赣丰锂业与百度合作，搜索飞桨开源系统深度神经网络开源平台，升级其原有充电电池缺陷质检生产线，为动力锂电池质量保障设立智能防御。在生产制造阶段，智能系统和互联网大数据的引入，也很有可能在可充电电池的生产加工方面做出更具颠覆性的创新，不仅提高了生产率，还在更多方面提高了动力锂电池的质量和安全系数。

产业链的自主创新迫切需要新技术应用的引入。在制造阶段，智能系统和互联网大数据的引入也很可能能够更好地颠覆创新型充电电池的生产和加工。

如何依靠ADM1030ARQ人工智能技术和深度神经网络技术颠覆目前电力锂电池的生产和制造，已经成为顶尖电力锂电池公司探索的关键阵地。

高拱锂电池获悉，赣丰锂业与百度合作，搜索飞桨开源系统深度神经网络开源平台，升级其原有充电电池缺陷质检生产线，为动力锂电池质量保障设立智能防御。

动力锂电池的质量极其重要，一旦出现缺陷，可能会出现安全隐患。赣丰锂业CEO曾玉群在多个地方明确指出，动力锂电池产品的不合格率已经由PPm级(百万分之一)保证到PPb级(十亿分之一)，提高了三个数量级。

在可充电电池制造阶段，金属焊接产生的颗粒是否落在表层，是否有涂层泄漏，焊接方法是否一致等，立即危及商品最终质量，所以每道工序后都是重点检查，总检查监督主要参数超过3000。

行业内传统检验方法的基础是人们用有眼光的人来看待。不同的生产线在各个领域有不同的规定，每个规格都必须手工确定。整体步骤极其复杂且效率低下。

为了应对十亿美元的挑战，赣丰锂业不仅采用了传统的机器视觉技术，还探索了基于深度神经网络的更智能的检测对策的开发与设计。

一个实际问题取决于新应用中应用了迁移学习、无监督学习等多种AI相关技术，并快速应用人类在各种网络上的工作经验来判断测试是否达标。但是具体业务流程的发布对人工智能技术优化算法的实体模型的精度和速度要求非常严格，这也导致赣丰锂业对AI和行业的融合有了更多的思考。

赣丰锂业严格的质量管理技术与产品质量可靠性之间不无关系:生产线上充电电池的缺陷漏率低于1DPPB；在自动化生产线上，检查率几乎是有限的，商品图像的缺陷检查的平均时间不到2毫秒。

为了更好的达到上述规格，赣丰锂业的数据工程师和百度搜索飞桨的技术工程师投入了大量的心血，根据具体情况分析数据信息特征，优化模型，提升生产线的自然环境，与原生产线步骤衔接。

此外，赣丰锂业根据百度搜索PP-YOLO和ResNet系列产品优化算法，提高了优化算法的精度，调整了预测分析的批次，选择了线程同步数据预处理，改进了初步处理后的数据信息，运行内存复制实践活动，最终提高了预测分析的检验精度和高效性，满足具体制造要求。

与行业内传统的检测优化算法相比，赣丰锂业动力锂电池高精度质量检测的查杀率提高了一倍，优化算法在Duosheng.com转移部署的高效性也得到了全方位的提高，不仅为保证赣丰锂业动力锂电池的质量提供了进一步的服务保障，也在一定程度上降低了生产线上的产品研发成本。

除了赣锋锂业，另一家动力锂电池公司蜂巢能源也在根据AI技术考虑制造阶段的颠覆性创新。

在2020年底的蜂窝充电电池日主题活动上，其对外开放详细介绍了利用AI技术提高动力锂电池质量的方法。

一是AI+成交量预测分析。传统动力锂电池生产工艺的最后阶段是容量划分。逻辑是，因为制造的一致性不太可能很高，所以要根据转化准确的测量出准确的体积，选择体积相同的产品。在这里的整个过程中，充电电池需要不断充电，需要大量的机器设备，消耗电能。

AI+成交量预测分析的总体目标是取消成交量分割。这项技术是由蜂巢和西门子PLC共同开发的。根据生产过程中加载的数据信息，他们创建一个预测模型来计算电池电量。

目前，该体积模型的预测精度已经达到98%以上。蜂巢将再次提高体积预测分析的准确性，计划将于2020年3月发布运营。预计2023年将立即取消容量共享。

二是AI智能焊接技术，分为激光焊接技术和超声波焊接技术。这项技术的目的是完成100%无损在线检测。

在激光焊接阶段，AI技术会对每个工艺流程中不同零件的主要参数进行监督，从而即时采集电焊数据信息，全面自动校准数据信息，即时对电焊零件进行预测分析；在线监测+自学培训+主要焊接参数修正；在超声波焊接阶段，可以根据AI技术实时监控系统及时反馈和报警；不合格率降低50%；

根据计划，2022年将推出AI激光焊接技术；2021年第三季度，智能超声波焊接技术将进行批量生产认证。

三是验证AI锂电池寿命。该技术不仅可以检查工作电压，还可以检查漏电流，应用互联网大数据做AI分析，动态预测分析电池状态。这项技术应用有望将可充电电池的静电放电时间减少50%；货位总数减少50%；工厂总面积减少50%，运营费用减少200万元。预计2021年进行量产认证。

针对赣丰锂业、蜂巢能源等公司的技术探索，高拱锂电池认为，动力锂电池的进一步发展趋势应注重与AI智能、互联网大数据、云计算技术等紧密融合。产业链的自主创新迫切需要新技术应用的引入。在生产制造阶段，智能系统和互联网大数据的引入，也很有可能在可充电电池的生产加工方面做出更具颠覆性的创新，不仅提高了生产率，还在更多方面提高了动力锂电池的质量和安全系数。

此外，动力锂电池涉及原材料、武器装备、加工工艺等几个阶段。只有将不同阶段的自主创新和开放结合结合起来，摆脱目前的产业链堡垒和自主创新边界，创造新的产业生态，才能以更多的方式推动充电电池的颠覆性创新。