【研究背景】
隨著新能源汽車、儲能系統和可再生能源的大規模發展，鋰離子電池正在成為支撐低碳能源轉型的重要基礎設施。然而，鋰離子電池通常在仍保留約70–80%額定容量時便從應用場景中退役。這意味著，大量退役電池并非完全失效，而是仍具有可觀的剩余使用價值。
退役電池的合理管理主要包括三條路徑：再利用、回收與再制造。再利用可將仍具有較高剩余容量的電池用于儲能、低速電車等低要求場景；回收可提取鋰、鎳、鈷、銅等關鍵材料；再制造則通過拆解、部件替換和重新組裝，使部分退役電池恢復接近新電池的性能。
然而，產業實踐中仍面臨一個核心難題：如何判斷一塊退役電池是否應該，何時，以及如何被再利用、回收，還是再制造？這一決策依賴電池在退役時的真實狀態，包括荷電狀態、健康狀態、剩余壽命、材料類型和退化機制等。但在實際回收與檢測場景中，這些信息往往不可獲得、不完整或難以互通。
【工作簡介】
近日，Shengyu Tao、Scott Moura、Daniel Brandell、Zhiyuan Han、Shafiq Urréhman、Changfu Zou、Xuan Zhang和Guangmin Zhou等學者在Nature Reviews Clean Technology發表題為“Artificial intelligence for battery reuse, recycling and remanufacturing”的Perspective 文章。該文圍繞退役鋰離子電池再利用、回收與再制造中的數據瓶頸和決策難題，從“數據障礙—AI任務—管理策略—跨層級挑戰與解決方案”四個層面展開系統分析，提出了AI賦能退役電池全生命周期管理的綜合框架。
1. 退役電池管理首先受限于數據稀缺與數據異質性
退役電池并不是簡單意義上的“廢舊電池”。許多電池在退役時仍保留較高比例的剩余容量，但其真實狀態往往難以準確獲得。文章指出，影響退役電池管理的首要障礙來自兩個方面：一是數據稀缺，即歷史運行數據、電池管理系統（BMS）數據、狀態標簽和退化信息不完整或不可訪問；二是數據異質性，即退役電池在材料體系、結構形式、容量設計、應用場景和老化路徑上高度多樣。
圖1 退役電池全生命周期中的數據障礙
圖1系統比較了電池在制造、首次服役、再利用、回收與再制造等階段所面臨的數據障礙。制造階段雖然可能產生較豐富的工藝和檢測數據，但這些數據通常具有較強的企業專屬性，難以在產業鏈中流通。首次服役階段積累了大量運行數據，但這些數據常受到隱私、商業和網絡安全因素限制。進入再利用和回收階段后，電池往往來源復雜、歷史信息缺失、狀態未知，進一步加劇了數據缺口。與此同時，不同材料體系、不同物理結構和不同容量設計造成的數據分布差異，使得模型難以在不同退役電池群體之間直接遷移。
2. AI任務需要根據電池生命周期階段重新分配
在明確數據障礙之后，文章進一步指出，AI不應僅被理解為用于健康狀態預測的單一算法，而應根據電池所處的生命周期階段承擔不同任務。不同階段的電池管理目標不同，對數據、模型和決策的要求也不同。
表1總結了制造、首次服役、再利用、回收和再制造五個階段中，數據稀缺、數據異質性、核心任務和可用AI工具之間的對應關系。制造階段側重缺陷檢測、早期失效篩查、一致性評估和工藝優化；首次服役階段側重健康狀態估計、壽命預測、異常檢測和風險預警；再利用階段側重剩余價值評估、分選重組和安全篩選；回收階段側重材料類型識別、退化機制推斷、回收路徑選擇和再生工藝優化；再制造階段則側重自動拆解、模塊重構和一致性提升。
表1的核心信息是：不同生命周期階段并不共享同一個AI任務定義。例如，制造階段的數據相對可控，AI更適合用于質量控制和缺陷發現；而退役后的再利用和回收場景往往缺乏歷史數據，AI更需要從有限測試、非侵入式信號或跨機構數據協同中提取決策信息。因此，AI工具必須與具體場景中的數據可用性、決策目標和產業約束相匹配。
表 1 電池全生命周期中的AI任務與工具
3. 全生命周期任務圖譜揭示AI的決策作用
在表1的基礎上，文章進一步通過全生命周期任務圖譜展示了不同電池管理任務在制造、服役、再利用、回收和再制造中的分布關系。
圖2 電池全生命周期管理任務圖譜
圖2展示了電池全生命周期中需要被識別、估計或決策的關鍵任務點，包括荷電狀態、健康狀態、功率狀態、溫度狀態、剩余壽命、退化軌跡、熱失控風險、材料類型、退化機制、膝點（加速衰減點）、充電行為、物理化學性質、自動拆解、數據增強以及模塊或電池包一致性等。
文章強調，AI的作用并不局限于預測一個單一指標，而是需要服務于不同層級的電池管理任務。例如，在首次服役階段，AI更關注連續狀態估計和風險預警；在再利用階段，AI更關注電池是否適合進入第二壽命應用；在回收階段，AI需要幫助識別材料體系和退化機制，以決定更合適的回收路徑；在再制造階段，AI則需要與自動化拆解、視覺識別和重組優化相結合，提升處理效率和安全性。
4. 面向不同數據條件，應選擇不同的數據智能策略
由于退役電池場景下的數據可用性差異很大，文章進一步提出了數據驅動管理策略。其基本思想是：不是所有問題都能由同一種AI方法解決，而應根據數據是否充足、物理機理是否清楚、現場測試是否可行、數據是否可共享等條件選擇合適工具。
圖3 面向數據約束的智能管理策略
圖3提出了面向退役電池管理的數據智能決策流程。當實驗數據缺失但物理理解較充分時，可采用電化學模型、等效電路模型、經驗模型和物理仿真模型生成或補充數據；當歷史數據不足但可以進行有限現場測試時，可采用電化學阻抗譜、脈沖測試、部分循環和生成式學習等方法提取高價值信息；當數據分散在不同企業或機構且不能直接共享時，可采用數據加密、知識蒸餾、邊緣計算和聯邦學習等隱私保護方法；當需要長期提升數據基礎設施時，則需要依賴開放數據集、電池檔案、云端車輛監測、電池護照和電池數據基因組等數據記錄機制。
這一框架的意義在于，它將AI從“模型訓練”擴展為“數據條件判斷—數據獲取—模型建立—模型部署—生命周期決策”的完整流程。文章特別強調，數據充分性評估是其中的重要環節。對于不同任務，應判斷當前數據是否足以支撐目標精度、穩定性和可遷移性，而不是盲目追求更大數據量或更復雜模型。
5. AI賦能退役電池管理仍需跨越數據、模型、系統、產業和政策多重層級
文章最后指出，即使有了AI方法，退役電池全生命周期管理仍然面臨跨層級挑戰。數據問題會影響模型可靠性，模型問題會影響系統部署，系統部署又會進一步影響產業實踐和政策治理。因此，AI賦能電池循環經濟不能只停留在算法層面，而必須同時考慮數據治理、模型建立、BMS集成、產業實施和政策機制。
圖4從五個層級總結了相關挑戰和潛在解決方案。在數據治理層面，需要解決數據異質、測試侵入性、數據稀缺和高成本問題，可通過特征對齊、非侵入式監測、生成式學習和成本感知數據采集等方法緩解。在模型建立層面，需要解決過擬合、基準測試不足、遷移能力弱和可解釋性不足等問題，可通過開放數據集、多指標評估、遷移學習、持續學習、少樣本學習和可解釋AI方法提升模型可信度。
在BMS集成層面，AI需要面對多任務并行、單體與模組不一致、私有通信協議和拆解重組等挑戰，因此需要多任務學習、圖學習、標準化接口和機器人輔助自動化等技術。在產業實施層面，AI還需要適應有限硬件算力、傳感器噪聲、用戶行為差異和生命周期優化需求，因此需要模型剪枝、云邊協同、傳感器融合、不確定性量化和生命周期評價等工具。在政策層面，文章指出，電池全生命周期責任尚不清晰，數據記錄標準不統一，數據協同缺乏激勵，數字化程度不足，未來需要通過擴展生產者責任、區塊鏈、元數據標準化、電池數據資產化和數字孿生等機制推動產業協同。
【核心觀點】
本文的核心思想可以概括為：退役電池再利用、回收與再制造的關鍵瓶頸，并不僅是單一檢測技術、回收工藝或再制造流程的不足，而是在數據稀缺、數據異質、狀態未知和責任分散的現實條件下，如何建立可信、動態、可部署的電池全生命周期決策體系。
文章指出，退役電池管理首先面臨跨材料體系、結構形式、運行工況、環境條件和所有權變化所帶來的數據障礙。這些障礙限制了電池健康診斷、壽命預測、剩余價值評估和路徑選擇，使得“是否再利用、何時回收、如何再制造”等關鍵問題難以獲得可靠答案。因此，AI的作用不應被簡單理解為提高某一個模型的預測精度，而應被放置在電池全生命周期管理的系統框架中加以理解。
從方法層面看，本文強調AI工具必須與數據可用性相匹配。當實驗數據缺失但物理機理較清楚時，應優先利用物理模型、等效電路模型和仿真模型構建可解釋的先驗；當數據有限但現場測試可行時，可通過脈沖測試、阻抗譜、部分循環和生成式學習提取高價值信息；當數據分散在不同企業、機構或應用主體中且無法直接共享時，則需要采用聯邦學習、知識蒸餾、邊緣計算和加密計算等隱私保護方法，實現跨主體協同建模。
從應用層面看，本文將AI的作用擴展到制造、首次服役、再利用、回收和再制造等多個階段。在制造階段，AI可服務于缺陷檢測、早期失效篩查和一致性控制；在服役階段，AI可用于狀態估計、壽命預測和風險預警；在再利用階段，AI可支撐剩余價值評估、分選重組和安全篩選；在回收階段，AI可輔助材料識別、退化機制判斷和回收路徑優化；在再制造階段，AI可進一步結合視覺識別、機器人拆解和模塊重構，實現更高效、更安全的系統恢復。
更重要的是，本文強調AI賦能退役電池管理不能僅停留在算法層面，而必須同時面向數據、模型、系統、產業和政策五個層級展開。未來的AI模型不僅要準確，還要穩定、可解釋、可遷移，并能夠在BMS、檢測產線、回收工廠和再制造系統中實際部署。與此同時，電池數據標準、電池護照、開放數據平臺、數字孿生、擴展生產者責任和隱私保護機制，也需要共同支撐這一數據驅動的全生命周期管理體系。
因此，本文提出的核心觀點是：面向電池循環經濟的AI，不是替代傳統電池科學和產業流程的獨立工具，而是連接物理機理、有限測試、隱私數據、系統部署和政策治理的關鍵橋梁。 只有將AI嵌入退役電池從狀態識別到路徑決策的全過程，才能真正釋放退役電池在安全利用、資源回收、經濟收益和環境減排中的綜合價值。
