这篇论文发表在 Journal of Energy Chemistry 的第113卷（2026年），标题为“AI-Augmented Electrochemical Model for Lithium-Ion Battery: Recent Advances and Perspectives”。论文作者为傅俊诚 (Juncheng Fu)、宋正祥 (Zhengxiang Song, 通讯作者)、孟晋豪 (Jinhao Meng, 通讯作者)、郭佳 (Jia Guo)、杨琨 (Kun Yang)、刘文超 (Wenchao Liu) 和 欢乐 (Le Huan)。研究团队主要来自西安交通大学的国家储能技术产教融合创新平台、电气工程学院、电力设备电气绝缘国家重点实验室，以及丹麦奥胡斯大学化学系等机构。本文是一篇综述性文章 (review)，旨在全面回顾和展望人工智能（AI）增强的锂离子电池电化学模型（Electrochemical Model, EM）领域的最新进展、挑战与未来方向。

论文主题与核心论点

本文的核心主题是探讨人工智能技术如何赋能和变革锂离子电池电化学模型的构建、参数化及动态参数辨识，从而为下一代电池管理系统（Battery Management System, BMS）的发展铺平道路。全文围绕一个核心论点展开：尽管电化学模型能高保真地刻画电池内部复杂的物理化学过程，但其在BMS中的实际应用面临参数耦合性强、计算复杂度高、静态参数无法适应动态工况等关键挑战。而AI技术，特别是机器学习（ML）、深度学习（DL）和物理信息神经网络（PINN）等，为解决这些挑战提供了创新性的解决方案，并正在推动EM向智能化、实时化、高适应性的方向发展。

主要观点及其论据

主要观点一：高保真电化学模型的简化与降阶是其在BMS中应用的前提，而AI技术为模型简化与重构提供了高效且具备泛化能力的新途径。

传统的电化学模型，特别是准二维模型（Pseudo-Two-Dimensional, P2D）及其简化模型（如单粒子模型SPM及其扩展SPME），虽然机理清晰，但因其包含大量偏微分方程和耦合参数，求解计算量大，难以满足BMS的实时性要求。传统的简化方法（如时间域/频率域重构、函数逼近法）虽然能提升计算速度，但在极端工况（高倍率、复杂温度变化）下精度下降，且泛化能力有限。

本文指出，AI技术为模型重构注入了新的活力，主要体现在三大类方法：1）机器学习方法：通过离线生成大规模仿真数据集，训练神经网络直接学习模型输入-输出映射关系，绕过在线求解微分方程的过程。例如，集成学习模型结合多种简化模型，并通过粒子群优化算法优化权重系数，以实现高效的模型降阶。2）物理信息神经网络（PINN）：将电化学机理方程（如菲克扩散定律）的残差嵌入神经网络的损失函数中，构建出兼顾物理一致性与数据拟合精度的“灰箱”模型。这种方法不仅提升了计算效率，还确保了模型遵循基本的物理规律。3）进化算法（EA）：将模型重构过程转化为全局优化问题，自适应地优化模型结构和参数。论文列举了稀疏适定广义分解（S-PGD）和本征正交分解（POD）等方法，能够将复杂的P2D模型转变为可部署、自学习的AI降阶数字孪生模型，计算时间可减少99%以上，同时保持毫伏级的电压误差。这些AI驱动的简化方法，在保证精度的同时，显著降低了计算复杂度，并赋予了模型更强的工况适应能力。

主要观点二：电化学模型的参数化（参数确定）是模型部署的基础，AI技术可作为传统实验测量与数值模拟方法的有力补充和增强工具。

EM的参数获取主要依赖直接实验测量和数值模拟计算。论文系统总结了各类参数的测定方法：几何参数（如电极厚度、孔隙率）可通过拆解测量、扫描电子显微镜（SEM）、X射线显微CT等技术获得；电化学参数（如反应速率常数、开路电压、固相扩散系数）可通过电化学阻抗谱（EIS）、恒电流间歇滴定技术（GITT）、循环伏安法（CV）等技术测定；化学参数（如活性物质成分、电解质组成）则依赖能谱分析（EDS）、电感耦合等离子体发射光谱法（ICP-OES）等技术。数值模拟方法，如密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）模拟和蒙特卡洛（MC）方法，可以从原子/分子尺度计算材料属性，减少对部分实验的依赖。

然而，传统方法存在设备昂贵、操作复杂、部分参数难以直接测量等局限性。AI的引入有效弥补了这些不足：1）AI辅助实验分析：深度学习算法（如卷积神经网络CNN）可以自动从复杂的显微图像（如XCT、SEM图像）中提取孔隙率、微结构变化等关键特征，甚至识别裂纹，极大加速了微观结构的定量分析。2）AI增强参数提取：物理信息框架，如贝叶斯模型集成神经网络（BMINN），可以直接从电流-电压数据中学习石墨电极的化学势和吉布斯自由能，精确表征相变、能垒等，减少了对XRD、GITT等传统实验的依赖。3）AI加速数值模拟：机器学习势函数（MLPs）或机器学习力场（MLFFs）通过学习第一性原理计算数据，可以快速且准确地预测原子行为，从而高效获得离子扩散系数、电子电导率等参数，克服了传统DFT、MD模拟计算量巨大的瓶颈。AI充当了连接微观模拟与宏观性能的桥梁，提升了多尺度电化学模拟的效率和精度。

主要观点三：动态参数辨识是使电化学模型适应电池实时状态变化的关键，AI驱动的智能方法相较于传统模型基方法展现出更强的灵活性和处理非线性、多目标优化问题的能力。

静态参数化方法假设参数恒定，无法反映电池在实际动态工况（不同SOC、温度、老化阶段）下的变化。动态参数辨识分为两大类：模型基方法和智能方法。模型基方法如卡尔曼滤波器（KF、EKF、UKF）、观测器（如反步观测器、自适应观测器）和最小二乘法，依赖于对物理化学过程的深刻理解，能够提供具有明确物理意义的参数估计。例如，扩展卡尔曼滤波器（EKF）可用于估计SPM中的固相锂离子浓度和SOC；连续–离散无迹卡尔曼滤波器（CD-UKF）可有效降低测量噪声，提高实时性。

但是，模型基方法通常只能识别与特定运行状态相关的少数参数，且对模型初始条件和参数化假设依赖性强。相比之下，智能方法（尤其是启发式算法和机器学习）在处理非线性、高维、强耦合的参数辨识问题上更具优势：1）启发式优化算法：如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）及其改进算法（如自适应PSO、多群组PSO），通过定义成本函数（如最小化模型预测电压与实际测量电压的残差），在复杂的参数空间中全局搜索最优解。研究比较表明，教与学优化算法（TLBO）等在精度和计算负载方面表现优异。2）应对参数耦合挑战：EM的参数之间存在强耦合性，导致基于有限输入-输出数据无法唯一确定所有参数。对此，研究者采用敏感性分析（如有限差分法、Fisher信息矩阵、Sobol指数）将参数分为敏感/不敏感组，或使用代理模型（如Kriging模型、多项式混沌展开PCE）替代原模型进行高效分析。基于此，辨识策略可分为单步优化（使用一组实验数据同时优化所有或部分参数）和多步优化（设计针对性的电流输入曲线，分步识别不同动态特性的参数群）。例如，通过结合脉冲放电、混合脉冲功率特性测试等不同实验，分步骤辨识热力学参数、慢动态参数和快动态参数，从而提高辨识效率和准确性。分类模型辅助的贝叶斯优化（CMABO）等先进方法还能预测可能导致仿真失败的参数组合，避免计算资源浪费。

主要观点四：AI增强的电化学模型未来发展前景广阔，需建立多阶段协同辨识框架，并积极探索数字孪生、深度强化学习和大语言模型等新兴技术的融合应用。

论文最后展望了未来研究方向。作者指出，当前AI增强EM的研究仍处于发展阶段，关键挑战包括：多种AI技术与EM的高效集成、训练效率和预测精度的提升、统一建模框架和标准化方法的缺失等。未来的重点方向包括：1）建立多阶段协同辨识框架：将离线参数测量、在线动态辨识与模型更新有机结合，形成闭环系统，以应对电池全生命周期的状态演变。2）融合新兴AI范式：数字孪生（DT） 可以构建电池的高保真虚拟副本，实现实时状态监测、预测和优化；深度强化学习（DRL） 可用于探索最优的充电策略和BMS控制策略，最大化电池寿命和安全性；大语言模型（LLMs） 有望在整合多源异构数据（文献、实验报告、仿真结果）、自动生成模型代码或解释复杂电化学现象方面发挥作用。这些技术的融合将推动BMS向更智能、更自主的方向进化。

论文的意义与价值

本综述论文具有重要的学术价值和工程指导意义。在学术上，它首次系统性地从“模型简化”、“参数化”和“动态参数辨识”三个紧密关联的层面，全面梳理了AI技术在锂离子电池电化学建模领域的最新应用，填补了现有综述文献大多只关注孤立主题（如仅关注模型简化或仅关注优化算法）的空白。论文清晰勾勒了从第一性原理模型到嵌入式BMS部署的完整演进路径中，AI所扮演的变革性角色。在工程应用上，该文为电池研究人员和BMS开发者提供了清晰的技术路线图，指明了如何利用AI工具克服电化学模型实用化的瓶颈，从而设计出更高性能、更安全、更长寿命的电池管理系统。论文提出的未来展望，特别是关于多阶段框架和新兴AI技术的探讨，为该领域的后续研究指明了富有潜力的方向，有望加速下一代智能BMS的研发与落地。