智能中枢（技术引擎）
电池健康卫士智能中枢是公司的技术大脑，融合多源数据、AI 大模型与专业知识，实现电池全生命周期的智能分析与决策。
平台架构总览
多数据源汇入 → 大模型分析 → 输出指标/报告 → 应用于银行/保险/储能/车队等场景。
数据到价值的闭环
- •采集OBD/BMS 实时数据 + 历史/环境/行为数据
- •分析电池大模型输出健康与风险预测
- •指标多维健康指数体系，统一口径
- •决策Agent 将指标映射为业务动作
多源数据融合
实时车载数据
来自 OBD 检测盒与 BMS 的电压、电流、温度、SOC 等动态数据。
历史与维护数据
长期充放电循环、维保记录、历史告警，为趋势分析与模型训练提供支撑。
环境与行为数据
使用工况、驾驶/充电习惯等行为特征，扩展模型对场景的认知。
数据处理与合规
通过清洗与建模，将微观传感数据与宏观行为特征结合，提升因果洞察与可解释性。采集遵循行业通讯规范（如 GB/T 32960），确保数据准确与合规。
动力电池大模型
模型架构与训练
- • 时序 Transformer 捕获老化的长期依赖
- • 机理先验 + 数据学派的混合设计
- • 三阶段训练：预训练 → 微调 → 强化学习优化预警
展开训练范式细节 ▼
- • 预训练：海量无监督时序任务学习通用特征
- • 任务微调：SOH 估计与风险预测等监督任务
- • 强化学习：将早期预警等策略目标纳入优化
输入/输出与领先性
- • 输入：静态画像 + 动态时间序列的多模态门控融合
- • 输出：健康度、容量/内阻 SOH、衰减曲线、热失控风险
- • 领先性：提前预警与预测精度在实证数据中表现优异
多维电池健康指数体系
健康度（0~100）
综合容量保持率、内阻增长等，直观反映剩余寿命与性能。
分项指数
容量健康 / 一致性 / 故障风险等多维指标，来源于模型特征提炼。
指数应用
银行：抵押物成色与授信因子；保险：精算与核赔；储能/车队：告警与运维。
多维健康指数雷达图示意
Agent 智能服务架构
指标生成 Agent
自动计算健康与风险指标，为上层评估提供统一口径。
价值评估 Agent
将指标转化为经济价值，如折旧率、残值与净值评估。
风控预警 Agent
持续监控并触发预警策略，面向保险/车队/储能场景。
金融映射 Agent
将电池状态映射到授信/费率/准备金建议，探索资产通证化。
多角色解释 Agent
按角色（银行/保险/运维/车主）自动生成解读与可执行建议。
扩展性
模块化设计，按需增配 Agent 即可扩展新场景，低成本高效率。
技术与知识产权
专利布局
- • OBD 检测与数据采集
- • 多维健康指数算法
- • 风险预测与场景映射
产学研协同
白皮书/标准化参与/行业奖项等认可，持续构建技术壁垒。
合规与安全
最小权限与审计，数据脱敏与合规要求全覆盖。