今年以来，多家新能源汽车品牌接连发生车辆自燃事故，再次将动力电池安全推向舆论焦点。动力电池安全成为影响新能源汽车消费的重要因素，而电池安全重在运行过程中的监控，“充电”这一曾被忽视的环节，正悄然成为行业破局的关键——据业内人士透露，国内头部充电桩运营商特来电已通过大数据技术，提前预警13.8万次安全事故隐患。
充电桩的“第二重身份”
传统认知中，充电桩仅是能量传输的“搬运工”，但伴随新能源汽车保有量突破2000万辆，其作为车辆高频交互节点的价值被重新审视。“车辆每次充电时，电池的电压、温度、SOC等数据都会在充电桩上‘留痕’。”某新能源车企电池工程师向记者解释，“这些动态数据若能实时分析，相当于为每块电池建立了‘充电心电图’。”据了解，目前国内已有企业将边缘计算、AI诊断模型植入充电系统，构建“充电即体检”的新模式。当车辆充电时，系统可通过大模型完成数百项参数分析，并与云端历史数据比对，捕捉电池异常征兆。
特来电电池大数据总监尹玉鹏表示，“公司投入对充电过程的安全防护已经有10年之久，从最初仅依赖于电压/温度异常数据的被动响应，到目前已经能够通过大模型技术，完成20亿参数神经网络分析256维电池特征，高危充电阻断准确率已达到99.9%。”这也就意味着只要车辆在特来电充电，有电池高危特征基本都能识别并阻断充电。
记者发现存在安全防护功能的充电桩品牌并不在少数，滴滴旗下的小桔充电官网也有关于充电安全防护的描述，能够实现车型级、车辆级、电池级、电芯级等四级防护，能够通过实时监控，并触发防控手段。
如何从数据中“预判”自燃风险？
记者调查发现，该技术的核心在于两层防护逻辑：充电设备的防护和充电大数据的防护。充电桩内置高精度传感器和算法模型，在充电过程中采集并分析电池包温度、电压等关键指标，有电池过压、压差、过温、温升、温差等明显的参数异常直接终止充电。不过，有些车辆自燃前的数据异常特征更加复杂，就需要算力更大的云平台进行深度计算，这就是基于充电大数据的防护。先进的AI大模型，通过将地域、气温、充电倍率、加热状态、历史数据等多维度充电数据进行综合分析计算，发现埋在复杂数据里的充电隐患。
充电数据分析是否真的有效？尹玉鹏通过后台充电日志，向我们展示了一个便于直观分析的防护案例：“这是一位山东临沂的车主，在2024年5月27日充电时，温差达到16度，高于了该地区同车型的平均最大温差（4.94度），6月4-11日的充电日志看到最高温度到56度。而且，这个指标明显在近一个月内有持续上升恶化的趋势。我们第一时间向他发送了高危预警信息，提醒他及时到4S店进行检测。该车主检查后发现，电池包里有几块电池已经鼓包漏液，再开下去后果不堪设想。”
一次预警避免了一次灾难。上海车主李女士向记者展示了手机中的一条特来电预警短信：“您的车辆在3月18日充电时检测到电池电压异常，建议立即检修！”经4S店检查后表示，确实有存在电压一致性问题，其中一节电芯存在问题，若继续使用极可能引发热失控。“有这个系统很放心，现在我每次充电都会查看APP里的电池健康评分。”李女士表示。
新能源领域专家表示，“充电桩网络的分布式特性，使其比车载BMS更易实现跨品牌、跨车型的数据联防。充电运营商的数据能力恰好填补了车企单一监控的盲区。”“充电运营商作为第三方，会更客观的向用户预警风险，而不会过多考虑是否对车辆口碑造成影响，很适合作为行业监督角色。”
当电动车自燃事故刺痛公众神经时，一场以充电桩为支点的技术革新正在重塑安全防线。在新能源汽车的下半场竞争中，充电基础设施的智能化程度和安全防护能力，将比续航里程更能定义行业市场成熟度。
上一篇 超快充技术平权时代，要来了
下一篇 没有了
