1.基于電池全生命周期數(shù)據(jù),挖掘影響電池安全和電池壽命的關(guān)鍵因素,并對(duì)電池安全風(fēng)險(xiǎn)和壽命衰減進(jìn)行預(yù)測(cè)
2.基于電池實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和車(chē)輛環(huán)境數(shù)據(jù)以及售后維修數(shù)據(jù)等,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)電池質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行影響分析,并進(jìn)行故障/失效預(yù)測(cè)
3.應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,挖掘影響電池生產(chǎn)質(zhì)量波動(dòng)的關(guān)鍵因素,從而提高生產(chǎn)質(zhì)量和良品率
4.應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,基于電芯試驗(yàn)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)過(guò)程中的測(cè)試數(shù)據(jù),結(jié)合電池機(jī)理建模,進(jìn)行電池性能預(yù)測(cè)和壽命估計(jì),從而減少電芯試驗(yàn)次數(shù),加快生產(chǎn)過(guò)程
5.基于電池實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、車(chē)輛使用數(shù)據(jù)以及其它用戶(hù)相關(guān)的數(shù)據(jù),提供電池畫(huà)像和用戶(hù)畫(huà)像,開(kāi)發(fā)推薦性算法,提升用戶(hù)體驗(yàn)
6.通過(guò)信息檢索、文本挖掘、NLP處理和圖像識(shí)別等方式,建立電池領(lǐng)域知識(shí)庫(kù),結(jié)合計(jì)算機(jī)仿真、機(jī)理建模等方式,為新材料、新產(chǎn)品的研發(fā)提供智能決策,賦能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新