电动汽车热失控事故引发的智能动力电池发展与思考

原文发表于《科技导报》202 6年第15期《 电动汽车热失控事故引发的智能动力电池发展与思考 》

随着电动汽车产业快速发展，对动力电池的安全性、能量密度和使用寿命提出了更高要求。《科技导报》邀请北京科技大学洪吉超副教授团队撰写文章，以电动汽车热失控为问题导向，围绕材料本征安全、制造与感知体系、智能管理3条路径，系统分析了智能电池的关键技术，包括高能量密度和高安全性材料研发、长寿命材料优化、精密制造工艺及智能传感架构，并阐述了智能电池管理系统在故障诊断、状态预测和自适应优化中的关键功能。展望未来，智能电池技术将朝着更高智能化与绿色化方向发展，为电动汽车提供安全高效的能源解决方案。

近年来，动力电池热失控和起火事故已成为制约其规模化应用与高能量密度发展的关键瓶颈。传统电池管理系统（BMS）主要依赖电压、电流和温度等有限参数，难以感知电池应力、压力、气体析出及微结构损伤等早期异常信号，导致局部异常检测与干预滞后。因此，传统防护策略已无法满足当今电池系统在高安全性、自适应性等方面的性能要求，亟待发展具备原位感知、智能诊断和快速响应能力的主动安全电池管理体系，实现从被动防护到主动安全的技术转型。从事故机理看，动力电池热失控通常经历局部异常、热源累积、失控触发和热蔓延4个阶段。针对此演化链条，智能动力电池的发展可从3方面推进：材料与结构层面、加工与感知层面、系统管理层面（图1）。

图1 本研究逻辑框架示意

1 智能电池概念与功能

智能电池是一种集状态感知、边缘计算、主动反馈与通信交互于一体的新型电池系统，可实现对自身运行状态的实时监测、智能管理与故障预警（图2）。相较于传统方案，智能电池能够在单体或模组层面原位感知应力、气体和局部热异常，并对信号进行初步处理后上传至整包级iBMS。基于多源信息融合，系统可对健康状态（SOH）、荷电状态（SOC）、剩余寿命（RUL）等关键状态进行融合估计与风险预测，进而实施功率限制与热管理等主动安全控制。

图2 智能电池技术

2 智能电池的材料研发

2.1 高能量密度材料

高能量密度是智能电池的重要性能指标之一。在负极方面，硅基材料（SiOₓ与Si/C体系）因其超高理论比容量受到广泛关注，但其体积效应严重制约循环稳定性，研究者从结构设计与界面工程两方面开展系统研究。在正极方面，高镍三元材料、富锂锰基材料是当前研究热点，表1对主流正极材料进行了性能对比（表1）。锂金属负极研究通过合金化设计、三维结构构建和界面工程等策略取得显著进展。此外，黏结剂与电解液的协同创新也是提升高能量密度电池循环稳定性和安全性的重要方向。

表1 4种类型的锂离子电池正极材料性能对比

2.2 高安全性材料

全固态电解质已成为高安全性智能电池研究的核心方向，主要分为聚合物型、氧化物型、硫化物型及卤化物4类（表2）。在液态体系方面，研究者开发了阻燃电解液、原位聚合电解质及功能添加剂，通过分子设计提高电解液的热稳定性和抗滥用性能。智能隔膜通过引入自修复聚合物或纳米材料，可恢复结构完整性和绝缘性能，增强电池本征安全性。

表2 4大类型固态电解质对比

2.3 长寿命材料

延长电池寿命的关键在于优化材料性能和界面稳定性。纳米结构设计通过增加比表面积、缩短锂离子扩散路径、暴露更多活性位点提升性能；导电网络构建可显著提升电极的电子导电性和锂离子传输效率。合金化和界面稳定化技术通过形成金属间化合物或固溶体，改善电极材料的结构稳定性和电化学活性。

3 智能电池的加工技术

3.1 精密制造技术

激光切割与焊接技术通过高能束聚焦实现微米级精度的无接触加工；3D打印技术支持定制化电池外形和电极排列，缩短研发周期；薄膜技术通过沉积均匀薄层实现纳米至微米级的精确厚度与结构控制，显著提升能量密度、循环寿命和安全性。

3.2 传感架构搭建与布置方式

智能电池的传感系统可分为感知层、传输层和处理层3个层次（图3）。感知层负责实时获取电池的电压、电流、温度、压力、气体成分等物理和化学参数；传输层将多源数据传输至边缘处理芯片进行预处理；处理层部署在电池单体或模组侧，完成去噪、校准、特征提取及压缩编码。传感器布置方式分为外置（红外热像仪、超声传感器、气体传感器阵列等）和内置（微型热敏电阻、光纤光栅、薄膜压力传感器、三电极系统等）两种。

图3 智能电池传感技术体系架构

4 智能电池的管理

智能电池采用边缘-车端-云端闭环框架：边缘侧负责高频数据采集与初步特征提取；车端整包级iBMS负责车载模型推理与快速控制；云端利用高算力开展长周期SOH建模与模型迭代。

状态估计方面，传统方法多采用等效电路模型或电化学模型，但难以在实车复杂工况下保证精度。数据驱动方法利用机器学习与深度学习模型实现SOC、SOH、功率状态（SOP）的高精度预测，混合模型结合模型驱动与数据驱动的优势，在数据稀缺或噪声较大时保持较高精度。

故障诊断与预测方面，iBMS利用嵌入式微传感器实时监测单体内部参数，结合电-热-力-气多物理场耦合模型实现热失控预警。基于AI的故障诊断模型通过对时序特征进行联合分析，实现自动特征提取与模式识别（表3）。

表3 传统BMS故障诊断与智能电池故障诊断体系对比

自适应调度与优化管理方面，iBMS能够执行动态充放电策略调整、热管理和功率分配优化，减少过充、过热风险，提升电池组一致性与安全性。

5 工程应用场景与产业化挑战

智能动力电池在向车规级量产转化过程中面临多维约束：高镍正极、硅基负极及固态电解质受制于原材料价格波动、制程窗口窄、界面阻抗与良率一致性控制困难；多物理场传感在车规环境下需兼顾长期可靠性、封装与接口复杂度；引入复杂模型与AI算法的iBMS受限于车载算力、功耗及功能安全法规，对模型压缩、可解释性、验证与跨平台泛化能力提出更高要求。

6 结论与展望

智能动力电池正由以材料性能和被动防护为核心的传统路线，转向融合材料本征安全、多物理场原位感知与智能管理的系统级解决方案。未来需在材料层面统筹能量密度、安全性、寿命、成本与可回收性；在感知层面发展车规量产的多物理场原位传感技术；在管理层面构建数据驱动的iBMS，结合数字孪生与端边云协同实现全生命周期管理；同时推进安全标准、测试规程和评价体系建设。

本文作者：洪吉超、李萌、邓树源

作者简介：洪吉超，北京科技大学机械工程学院、北京科技大学顺德创新学院，副教授，研究方向为动力电池安全管理。

文章来 源 ：洪吉超, 李萌, 邓树源. 电动汽车热失控事故引发的智能动力电池发展与思考[J]. 科技导报, 2026, 44(15): 34-44.

本文有删改，

内容为【科技导报】公众号原创，欢迎转载
白名单回复后台「转载」

《科技导报》创刊于1980年，中国科协学术会刊，主要刊登科学前沿和技术热点领域突破性的研究成果、权威性的科学评论、引领性的高端综述，发表促进经济社会发展、完善科技管理、优化科研环境、培育科学文化、促进科技创新和科技成果转化的决策咨询建议。常设栏目有院士卷首语、科技新闻、科技评论、本刊专稿、特色专题、研究论文、政策建议、科技人文等。