以AI賦能電池安全，欣旺達全場景電池產品圖譜發布

新能源產業加速迭代的當下，安全始終是動力電池的核心生命線。如何突破傳統電池技術瓶頸，實現更智能可靠的安全防護，成為業內外共同關注的話題。

在4月16日舉辦的欣旺達動力技術日活動上，欣旺達給出明確答案——將AI技術深度融入動力電池全生命周期，以“AI+電池”的創新融合，讓每一塊電池更聰明。此外，欣旺達還發布了包括混動、純電、商用車和儲能等領域全場景電池產品圖譜。

自1997年成立以來，欣旺達經過近30年奮進，從消費電子“老兵”，成長為覆蓋乘用車、商用車和儲能電池等全場景的動力電池企業。2025年，欣旺達累計裝車量24.35GWh，市場份額提升0.28個百分點至3.17%，位居行業第六位。

過去很長一段時間，欣旺達在行業內頗為低調，屬于悶頭做事的電池企業。但隨著AI賦能安全和全場景電池產品圖譜發布，加之逐步打通理想和嵐圖等新能源車企的供應鏈體系，欣旺達已成為動力電池領域不可忽視的一部分。

“AI不是選擇題，而是生存題”

早在三十年前，欣旺達便以消費類電池為核心，在智能手機、筆記本電腦等對能量密度、充電速度與安全性要求嚴苛的領域扎根。隨著新能源浪潮興起，欣旺達從HEV起步，并由此延伸至BEV、PHEV/EREV等全域動力場景。

如今，站在“AI+電池”的新起點，欣旺達正完成第三次關鍵蝶變：從一家電池制造商，向覆蓋動力、儲能、低空經濟、機器人等全場景進化。這條“消費-動力-全場景”的獨特發展路徑，構成欣旺達“技術復利”戰略的堅實底座，也使其對“做好電池”的理解，升級至電池全生命周期價值的智能管理。

“AI不是選擇題，而是生存題?！毙劳_集團創始人王明旺的一席話揭示了變革的緊迫性——AI與電池的融合已從“錦上添花”的優化選項，升級為決定未來十年產業格局的生存之戰。欣旺達的解法是將三十年“用心做好每一塊電池”的物理經驗，與AI的數據智能深度融合。

王明旺指出“AI+電池”戰略的三重躍遷邏輯：第一重，從經驗驅動轉向數據驅動，以AI算法重構研發流程，實現精準計算與優化，縮短研發周期、提升產品穩定性；第二重，從單一場景延伸至全場景，覆蓋乘用車、商用車、儲能、低空經濟等多領域，以場景數據反哺AI技術迭代；第三重，從產品共創到生態價值共生，推動產業鏈協同。

以第一重躍遷為例，通過構建電池數字孿生模型，AI能在虛擬世界中對成千上萬個工藝參數進行海量模擬計算，在納米尺度上尋找材料、設計、配方的最優解；在生產環節，AI通過對數千個控制點的實時監控與智能分析，能在瑕疵發生前預警，實現“PPB級”品質。

從研發、制造、質量、產品等多個維度，欣旺達以AI賦能重新定義“好電池”的標準：會思考、會溝通、會自我管理的智慧能源體。這就意味著，搭載欣旺達AI智控系統的電池，從上車那一刻就進入“全生命周期管理”。

據介紹，在使用階段，AI系統實時監控電芯健康狀態，通過算法提前24小時預測潛在故障，實現先知式維護；退役階段，基于對電池歷史數據的精準分析，AI可以準確評估其剩余價值，為梯次利用或高效回收提供科學依據。

“我們不僅要造更聰明的電池，更要用AI兌現欣旺達三十年的承諾，那就是用心做好每一塊電池?！蓖趺魍鷦忧榈乇硎?。

以全場景產品破解“不可能三角”

在“AI+電池”戰略的指引下，欣旺達同步揭幕全場景電池產品圖譜，系統呈現了從HEV混動到鋰金屬電池、超低溫鈉電池等八大領域技術布局，搭配8款全場景電池新品，破解長壽命、高比能、超快充和高安全的行業“不可能三角”。

相比行業常見的“拼圖式”布局，欣旺達一口氣推出全場景電池產品圖譜的底氣，在于“技術同源，場景共生”，起點是在消費電池領域三十年深耕練就的“高倍率基因”。

當欣旺達進軍HEV電池市場時，這項“高倍率基因”與車規級的高安全、長壽命要求相結合，形成兼具功率與耐久性的核心技術：在BEV領域，演化出支持超快充的解決方案；在PHEV/EREV領域，提供高功率、長循環的電池包；在儲能領域，對長壽命和高安全性的追求找到新的用武之地。

以超充為例，欣旺達此次推出欣星馳超充電池2.0，采用方形磷酸鐵鋰電芯，最大電流達1800A，峰值15C充電能力。官方數據顯示，這款電池從5%—95%的SOC充電時間僅需9分鐘；低溫情況下也只需15分鐘。

更為重要的是，不同場景應用催生“反哺”過程，儲能電池對循環壽命的極致要求、無人機電池對高功率和輕量化的需求，真實場景中產生的海量數據，源源不斷地回流，用于訓練和優化AI模型，讓AI“更懂電池”。

由此形成增長飛輪：技術在不同場景間復用，降低成本、加速迭代；場景數據反哺技術，使其更精準、更智能。欣旺達的“技術復利”模式，構建了極高的競爭壁壘，形成跨場景、自我強化的技術生態系統。

欣旺達的“AI+電池”戰略，為中國動力電池產業在“后規模時代”的轉型，提供了可供參考的樣本。它清晰地指出，下一階段的產業競爭，將不再是產能數字的比拼，而是數據獲取能力、算法迭代速度、跨場景技術復用效率，以及生態構建能力的綜合較量。

當然，這條道路并非沒有挑戰，數據的安全與隱私、跨行業數據打通的標準、AI模型的可解釋性與可靠性、以及初期巨大的研發投入，都是需要行業持續攻堅的課題。

但正如王明旺所言：“如果我們還在用經驗、用試錯、用人工去管研發、制造和質量，那么我們失去的不只是效率，而是未來。欣旺達的‘AI+電池’戰略不是追風口，而是我們這一代人交給電池行業的答卷?！保▓D并文/中國經濟網記者 姜智文）