隨著新能源汽車的保有量越來越多，新能源汽車安全成為越來越重要的話題。而最近幾起電動車起火事故也說明，電池熱失控已經成為不可忽視的新能源安全問題。

在11月3-4日NE時代主辦的“2025第五屆xEV電池技術論壇暨2025第三屆固態電池技術產業大會”上，來自汽車研發總院的汪卓文博士就東風汽車在動力電池安全領域的工作進行了介紹，并在論壇現場首發了其“自適應主動應急冷卻系統”。

01. 東風新一代AI智能電池管理系統將搭載全系車型，實現“事前預警”

東風研發總院在基于大數據的動力電池故障診斷領域深耕已久，構建了端云協同閉環體系，從云端預警、風險識別，到店端處置、數據回傳，形成了完整鏈條。

在電池側，馬赫動力電池、天元架構等自研技術，從源頭提升了電池安全性與可靠性。

數據側，以太極大模型與銀河數據中臺為核心，為海量車輛數據的精準分析與故障智能診斷提供強大算力。

從數據預處理到連接與特征工程，到模型構建與訓練，再最后的測試結果生成。在這一整套系統的驅動下，可以為海量數據的精準分析和故障智能診斷提供一個非常大的一個平臺。

通過分析一些熱失控的案例，東風研究團隊發現其實在熱失控的早期階段，有一些可以發現的特征。可以借助一些AI的方式，提前識別到一些熱失控的風險。基于此開發了一種最新的熱失控的AI方案。簡單點說，就是一個基于Informer模型的二階段檢測方法：第一階段識別異常電池包，第二階段定位異常包內具體故障電芯。

該AI預警方案的開發過程中，東風研發總院實現了幾個創新：

◎一是采用了ProbSparse自注意力機制，將計算復雜度降低75%。做這個預警算法很關鍵的一點就是做AI的時候，算力是否支持引入大批量的整車數據，于是降低計算時間是一個非常關鍵的創新。而東風研究總院通過Informer模型引入KL散度來計算query的注意力概率分布與均勻分布的概率分布的相對熵，可以將這個計算復雜度降低75%。

◎二是降低計算內存。東風研發總院采用自注意力蒸餾機制，通過特征蒸餾壓縮冗余信息，降低內存占用。

◎三是采用一次性輸出生成式解碼器，以動態采樣輸入序列作為起始符，實現長序列的一次性輸出，這種改進方式有效避免自回歸累積誤差，顯著提升預測效率與準確性。

從訓練結果來看，該系統表現出色，查全率達100%，查準率為75%，意味著能全面捕捉故障且準確性較高。測試集針對800臺車1年的數據，其中含6臺熱失控車輛，全部成功識別，相應電芯定位準確度為66%。

目前，東風這套智能電池管理系統已覆蓋奕派、風神、納米三大自主品牌的8款主力新能源車型，日均處理超30萬輛車輛數據，累計風險預警超80萬次，大幅提升了電池安全預警能力、運維效率和用戶體驗。

未來，東風計劃利用太極大模型提升算法精度，持續迭代優化。并將新增風險類型，優化研發-售后對接流程，降低售后風險，進一步提高用戶體驗，為電池安全保駕護航。

02.自適應主動應急冷卻系統有效阻斷熱失控傳導，實現“事后防護”

熱失控是指單個電池內部出現放熱連鎖反應引起的電池溫升速率急劇變化的這種過熱現象。它的誘因分為三大類：機械濫用、熱濫用和電濫用。其共性問題最終往往表現為內短路。最后都會導致電池內部熱量累積，從而引發最終的熱失控。