新能源產業增長背景下，鋰電池制造面臨質量管控難、效率提升慢、成本壓力大、研發周期長的共性問題。以下結合行業案例，解析 AI 技術在生產各環節的應用方式。
質量檢測：替代人工的全流程識別邏輯
西安某汽車電池企業的 AI 視覺檢測系統，通過產線高清工業相機采集極片圖像，實時傳輸至分析模塊。系統對比預訓練缺陷樣本庫，快速完成缺陷判定，可識別 0.1mm 級極片劃痕，漏檢率控制在 0.3% 以下。
同時，AI 會關聯實時工藝參數，當檢測到缺陷增多時，自動調取同期設備參數判斷異常原因，提前發出質量波動預警。
這種 “檢測 + 預警” 模式也在合肥某儲能電池工廠落地，幫助其實現良品率穩定提升。
工藝優化：多環節的動態調整路徑
參數自優化
廣東某電池企業注液工序中，AI 系統實時采集注液壓力、電解液溫度、電芯尺寸等數據。當檢測到電芯尺寸偏差時，系統自動調整注液壓力與時間，確保電解液均勻覆蓋極片孔隙，減少浪費。
設備維護
江蘇某工廠的 AI 預測性維護系統，接入設備振動、溫度、電流數據，分析近期運行曲線。當識別到參數異常前兆時，系統生成短期維護工單，避免突發停機，降低維護費用。
物料調度
AI 智能物流系統實時追蹤工位物料消耗、AGV 位置、倉庫庫存。當正極極片工位剩余物料僅夠生產 15 分鐘時，系統優先調度最近 AGV 調運物料，避開其他配送路徑，減少等待時間，效率較人工調度提升明顯。
研發加速：材料篩選的計算驅動模式
某研究院的 AI 材料篩選平臺，整合上萬種正極材料的晶體結構、電化學性能數據。AI 先排除不符合基礎性能的材料，再對候選材料進行虛擬性能模擬，后續僅需少量實驗驗證即可確定配方。
評估耗時 3 個月，較傳統 “制備 - 測試 - 調整” 模式大幅壓縮，成果已應用于國內電池企業的電池量產線。
從生產環節的質量管控、工藝優化，到研發階段的材料篩選加速，AI 已深度融入鋰電制造核心流程，成為破解行業痛點的關鍵力量。
后續，AI 將進一步助力行業構建從原材料到成品的數字孿生全流程閉環，通過精準預警實現 ppm 級零缺陷制造，同時基于能耗數據優化碳足跡，推動綠色智造。
目前，頭部電池企業 AI 技術覆蓋率已超 75%，但行業整體仍面臨數據孤島、復合人才短缺等挑戰，制約技術規模化落地。
隨著相關政策逐步落地，將進一步推動 “AI + 鋰電” 的深度融合，未來有望持續破解應用難題，為新能源產業智能化轉型注入更強動力。