随着电动汽车（EV）的快速发展，电池健康状态（State of Health, SOH）的精准评估成为保障车辆安全与性能的核心挑战。然而，受限于真实场景数据的稀缺性，现有电池管理系统的算法往往难以应对复杂多变的实际工况。为此，实验室联合重庆大学、新加坡国立大学团队在《Nature Communications》发表了题为《Multi-modal framework for battery state of health evaluation using open-source electric vehicle data》的研究论文，提出了一种基于开源数据的多模态深度学习框架，为电动汽车电池健康管理提供了全新解决方案。

一、研究亮点
       大规模真实数据支撑：团队分析了300辆不同型号电动汽车的三年运营数据，涵盖随机充放电行为、复杂驾驶场景及多样化环境条件，为研究提供了坚实的数据基础。
       创新多模态框架：首次提出融合二维电压特征图、一维充电容量序列与多维度统计特征的多模态深度学习模型（ResNet架构），显著提升SOH估计精度（平均绝对百分比误差仅2.83%）。
       开放数据集促进研究：团队首次公开了大规模、高质量的电动汽车电池全量数据集，包含完整驾驶放电数据与充电数据，旨在推动学术界与工业界在电池健康管理领域的协作创新。

二、方法与成果
       研究团队从充电过程中提取多模态健康指标（HIs），包括：
       二维特征图：可视化电池组内96个单体电压的不一致性；
       一维序列：分析固定电压区间的充电容量与温度变化趋势；
       多维统计特征：涵盖累计里程、充电电流、温度极值等15项关键参数。
       通过残差网络（ResNet）实现多模态特征的高效融合，该框架在低SOH（<85%）场景下的估计误差较传统方法降低23.7%，且可适配不同电化学体系电池（如NCM与LiFePO₄）。

三、意义与影响
       学术价值：揭示了实验室数据与真实场景数据的差异，为电池老化机制研究提供了新视角。
       工业应用：支持云端电池监控系统开发，降低大规模电池检测成本与能耗，助力车企延长电池寿命并优化保修策略。
       社会效益：通过提升SOH估计可靠性，增强消费者对电动汽车续航与安全的信心，加速全球交通电动化进程。

四、数据公开与代码共享
       为促进领域发展，团队在本官网首次公开大规模、高质量电动汽车锂电池全量数据集（访问链接：http://ivstskl.changan.com.cn/?p=2697），并开源了算法代码（访问链接：https://github.com/HoraceLiu1010/Multi-modal-SOH-estimation-framework）。

五、展望未来
       团队计划进一步整合物理模型与大规模语言模型，开发更具解释性的电池健康管理算法，并探索传感器增强型电池系统，为智能网联汽车提供下一代解决方案。

附：
具体论文及引用方式参见：
[1] Liu, H., Li, C., Hu, X. et al. Multi-modal framework for battery state of health evaluation using open-source electric vehicle data. Nat Commun 16, 1137 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-56485-7