在9月13日“高層峰會：協同再深化，全面提升汽車產業體系整體效能”中，LG新能源BMS研發集團長李?薰發表題為“中國與LG新能源：BMS創新合作”的演講。

LG新能源BMS研發集團長李?薰

以下為演講實錄：

大家好，我是來自LG新能源的李?薰。今天我想和大家分享LG新能源在電池管理系統BMS領域已經開展的研發工作，同時也希望提出一些與中國企業以及高校的合作方向。

如今我們正在與十多家全球主要的OEM開展項目合作。我們的BMS研發之旅始于2002年，隨后在2008年與現代汽車合作開展液化石油氣混合動力項目，并且在2010年參與全球首款增程式電動汽車，通用汽車的相關項目。多年來，LG新能源持續推動BMS技術的迭代升級。

在20多年的BMS研發歷程中，我們始終深入的思考如何為客戶打造更加安全、更加耐用的電池。基于這一目標，不僅關注傳統的硬件與軟件，更是將重點放在了BMS核心算法的優化升級上，我們持續的改進安全診斷，篩檢估算荷電狀態以及健康狀態等等核心技術。近年來，還將業務拓展至電池養護與檢測服務領域，我們始終思考如何為客戶創造更大的價值。

在接下來的內容中，我將簡要介紹在安全診斷、篩檢估算以及服務領域所取得的成果，隨后還會跟大家分享未來與中國開展合作的計劃。

第一個領域是安全診斷。在過去30年的電池研發過程中，我們面臨過各種各樣的挑戰，其中許多的挑戰都是與安全相關的，安全問題的成因是多種多樣的，可能源于電池設計、制造缺陷甚至是實際使用過程中的不當操作。因此電池安全必須貫穿從生產到實際運行的全生命周期進行管理。過去一旦電池安裝到車輛上，對于實際使用中的不當操作或故障，可采取的預防措施是十分有限的，為了解決這個問題，我們研發了一項安全診斷技術，能夠識別電池電芯的主要缺陷比如說撕裂、內部短路，準確率超過了90%。已經通過對超過13萬個電芯的拆解分析，驗證了該技術的性能。而且對它的可靠性充滿了信心。如今我們還在進一步的擴展診斷的范圍，通過實地遠程在線升級OTA數據來拓展診斷的范圍。目前我們的安全診斷軟件已經應用于全球十多家主要的OEM的產品當中。

第二個領域是篩檢、估算與預測。這是我們關注的另一個核心領域，研發BMS的同時，LG新能源一直在構建AI模型與物理機模型。如今，這些模型已經發展成為了先進的解決方案。

一是無電芯數據健康狀態模型，這個技術是不需要任何循環測試數據的。僅通過實地運行數據就能夠準確的估算電池的健康狀態，僅需要3個月的實地數據，就能夠提供可靠的SOS的估算結果，準確率誤差在2%以內。

二是活性物質損失鋰離子損失分析儀LAMLLI。這個技術通過分析實際數據，將電池的衰減分解為正極、負極和電解液各部分的衰減。因為電池各部分的老化機制是不同的，這種方法能夠讓我們更加精準的了解電池容量的衰減，內阻的增加以及整體性能下降的原因。

三是未來預測或者電池壽命模擬器。這個技術是在估算結果的基礎上開發的一項技術，既能夠確定電池當前的衰減狀態，又能夠預測電池的剩余使用壽命，這項技術結合過往使用模式與物理機模式，可以實現對未來衰減情況的預測，使用環境發生變化，僅需要少量的新數據就能夠快速重新的校準預測的結果。

這些解決方案可以分為輕量版、標準版和重度版三種類型，可應用于從七型電動車到重型商用車的各類場景，甚至也能夠部署在云平臺上。

第三個領域是電池服務的解決方案。依托上述給大家介紹的軟件技術，LG新能源已經在韓國推出了多項服務，涵蓋電池質保延長、電池檢測以及電池養護等等領域。這些服務正在穩步的拓展，旨在為客戶創造更大的價值。其中檢測服務包括車輛維修、檢測，二手車交易檢測以及電池梯次利用檢測，同時具備一次性的診斷技術，可以快速準確的評估電池的狀態。

電池養護服務包括電池健康管理服務，旨在延長電池壽命的租賃解決方案，以及為用戶提供更加高齡活性與便利性的換電服務。然而我們深知仍有更多的工作要做。正因如此，目前也在研發鋰枝晶析出診斷技術以及基于AI的診斷技術。鋰枝晶析出量化分析是頗具難度的，不過我們正在借助電化學阻抗譜以及脈沖法等技術開展相關的研究，在AI領域正與OEM合作，利用海量實地運行數據構建一套涵蓋衰減估算與安全診斷功能的AI模型。

我了解到中國已經積累了海量的電池數據，并且在電池檢測、估算、預測以及診斷領域都取得了顯著的進展，LG新能源也正在積極的探索如何與中國的高校、科研機構以及企業開展合作，共同來推動BMS的技術發展。

今年我們已經在中國啟動了一個小規模的研發工作，并且計劃進一步擴大合作規模，除了鋰枝晶析出診斷與AI診斷領域之外，我們相信還存在更多的合作機遇。我們也誠摯的期待能夠構建起此類的合作伙伴關系。

LG新能源在電池管理系統BMS研發領域擁有深厚的技術積淀，并且在安全診斷、衰減估算以及服務解決方案領域持續創新。我們堅信借助與各位的合作一定能夠研發出下一代的BMS技術。非常感謝大家的聆聽！