在新能源汽车产业快速发展的背景下，动力电池作为核心部件，既是推动行业升级的关键，也是制约行业突破的瓶颈所在。
目前，动力电池的数据复杂性、安全风险预警的困难性，以及全生命周期管理的缺失等问题，都是亟待解决的行业痛点。
翌擎科技凭借深厚的汽车数字化技术积累，打造的新能源动力电池监控及预警平台（以下简称“翌擎电池监控预警平台”），以 “四层技术架构 + 四大 AI 模型” 为核心，构建起覆盖电池全生命周期的智能管理体系，为行业提供技术驱动型解决方案。
翌擎电池监控预警平台以 “数据 - 校验 - 监控 - 分析” 为逻辑主线，搭建四层闭环技术架构，确保对动力电池的精细化管控。
支持国标 GB32960 数据与车企企标数据双轨接入，覆盖电池电压、电流、温度、SOC 等基础运行数据。同时拥有海量模型基础数据源，为后续分析提供全面数据支撑：
35 万辆四轮电动车（5 年 + 全生命周期电芯级数据积累）
100 万辆两轮电动车（2 年 + 全生命周期电芯级数据积累）
500 + 换电站/储能站（4 年 + 单站兆瓦级数据积累）
设置 9 大类检查项，涵盖整车信息（车速、里程等 43 项）、储能装置电压（单体电压、跳变检测等 9 项）、驱动电机信息（转速、转矩等 22 项）等维度，通过逻辑一致性校验、极值匹配检测等手段，支持实时检测（60 + 项）与历史报文回溯分析（150 + 项），将数据合规率提升至行业领先水平，从源头保障数据可靠性。
从“整体 - 单车 - 细节”三个维度构建监控网络，通过 120 余项指标实时掌控电池运行及健康状态。整体层面可监控车辆在网数量、续航里程、热失控预警统计；单车层面能呈现电池SOC、故障预警、剩余里程等；细节层面则精准监测电芯温差、压差、充电连接状态等核心参数。
集成四大类 30 余种电池数据模型，涵盖 SOX 健康预测、PHM 故障预警、TRI 热失控预警、IAM 告警优化，形成“实时监测 - 风险预测 - 动态调整”的闭环，解决传统监控“只看现状、不判未来”的痛点。
依托“数据 + 算力 + 算法”核心优势，翌擎电池监控预警平台打造四大 AI 模型，针对性解决电池健康、安全、效率三大核心问题，且核心技术已获专利认证。
基于专利技术（公开号：CN120314797A），通过充电数据清洗（筛除异常SOC与正电流）、固定电压 / SOC 区间能量计算、温度补偿建模（拟合温度与能量关系），结合指数衰减模型实现SOH预测精度 > 98%，剩余寿命（RUL）预测准确度 > 99%，帮助车企提前规划电池更换策略，优化资产配置。
针对温度不一致、压差不均衡、电瓶亏电等8类核心故障，构建多算法集。其中压差预测准确率达99.66%、召回率97.13%；温差预测准确率99.88%、召回率99.11%，可提前识别电池潜在故障，减少车企维修与召回成本。
基于专利技术（公开号：CN120327265A），融合传统机器学习与深度学习，针对热失控发生前的诱因，构建热失控短期告警模型及长期预警模型，可实现长周期提前7天预警，召回率达65%行业领先水平；短周期提前45分钟预警，召回率达78.4%，已为超100万辆车提供安全保障，成功预警多起热失控事件。
动力电池作为新能源汽车的能量核心，直接影响整车性能、续航里程与安全性，传统固定阈值方法的存在局限性，无法适应动态工况和电池老化，易产生误报或漏报，影响用户体验。动态阈值调整模型根据电池实时状态和历史数据，自动调整故障诊断阈值， 提高预警准确性和适应性。
翌擎新能源动力电池监控及预警平台的核心模型性能经百万级车辆验证，关键指标行业领先：SOH预测精度 > 98%，剩余寿命（RUL）预测准确度 > 99%；热失控长周期提前7天预警、短周期提前45分钟预警。
同时，翌擎已获得核心技术专利：“基于充电数据的动力电池的SOH计算及预测方法”、“电池热失控与安全阈值动态调整系统及方法”，结合5年+ 全生命周期电芯数据、10GWh+ 安全管理电池容量的积累，形成技术壁垒，为平台的稳定运行与持续升级提供保障。
从数据接入到智能预警，翌擎科技通过分层技术架构与精准 AI 模型，真正实现了动力电池全生命周期的“可视、可测、可预测”，为新能源汽车产业的安全化、智能化升级注入核心动力。
