大模型杀入电池管理！一次预训练解决数据稀缺、泛化差三大痛点，效率飙升还能看懂机理！
Large Models for Battery Prognostics and Health Management: A Review and Future Roadmap
📖 AI 总结
本文系统综述了大型模型（LMs）在电池健康管理（BPHM）领域的应用现状与未来发展方向。文章指出，传统基于物理模型和任务导向深度学习的BPHM方法存在计算效率低、跨域泛化能力弱、依赖大量标注失效数据以及可解释性不足等瓶颈。大型模型凭借Transformer架构和自监督预训练技术，为突破这些局限提供了新范式。综述首先梳理了支撑大型模型的基础技术，包括自监督学习、多模态数据集和参数高效微调（PEFT）等；随后从缓解数据稀缺、增强泛化鲁棒性、融合领域知识提升可解释性以及实现系统级自动化四个维度，系统归纳了最新研究进展。尽管初步成果显著，但数据获取、智能验证、可信度和部署可行性仍是主要挑战。作者据此提出构建协作数据生态、强化工业级智能验证、融合物理信息提升可信度及优化端侧部署效率的路线图，为下一代电池管理系统的自主安全运行提供了关键参考。
🔑 关键词速览
| Battery Prognostics and Health Management (BPHM) | 电池健康与寿命管理，指对电池状态进行监测、预测和管理的技术体系，以确保其安全可靠运行。 |
| Large Models (LMs) | 大型模型，基于Transformer架构和自监督预训练的大规模神经网络模型，具有强大的表示和泛化能力。 |
| Transformer | 一种基于自注意力机制的神经网络架构，是大型模型的核心基础。 |
| Self-supervised pre-training | 自监督预训练，利用未标注数据通过构造辅助任务来学习通用特征表示的方法。 |
| Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) | 参数高效微调，一种仅调整少量参数即可适配下游任务的技术，降低计算和存储成本。 |
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