不到2个月，清华大学周光敏团队，连发3篇Nature大子刊!

让退役电池“重获新生”：人工智能驱动的全生命周期管理革命

在全球能源转型与电动化浪潮推动下，锂离子电池已成为支撑新能源汽车与可再生能源系统的关键基础设施。然而，大量电池在仍保留70%–80%容量时即被退役，导致资源利用效率低下，并在产业链上引发一系列经济与环境挑战。与此同时，电池在退役阶段普遍面临数据缺失、信息不透明以及使用历史不可追溯等问题，使得“何时再利用、如何再利用”成为亟待解决的核心难题。

在此，清华大学深圳国际研究生院的周光敏副教授、张璇副教授联合瑞典查尔莫斯理工大学邹长福教授共同发表综述论文，系统综述了人工智能（AI）在电池再利用、回收与再制造中的关键作用，指出AI能够通过数据驱动的方式突破数据稀缺与异构瓶颈，实现电池全生命周期的智能决策。从制造、使用到退役与循环利用，AI不仅能够提升状态评估精度，还可优化分选、拆解、材料回收及系统重构等关键环节，为构建高效、安全且可持续的电池循环体系提供新范式。相关成果以“Artificial intelligence for battery reuse, recycling and remanufacturing”为题发表在《Nature Reviews Clean Technology》上,第一作者为陶晟宇。

值得一提的是，这是周光敏副教授以通讯作者身份在短短两个月内发表的第三篇大子刊论文。

文章首先围绕电池全生命周期中的数据约束展开分析。如图1所示，不同阶段的数据障碍呈现出显著差异。在制造阶段，虽然数据丰富，但多为企业专有信息，难以共享；在使用阶段，数据虽持续积累，但受隐私与平台割裂影响严重；而在再利用与回收阶段，历史数据往往缺失，且电池来源复杂、状态未知，导致数据稀缺与异构问题叠加（图1）。这些障碍不仅体现在材料组成、结构设计与使用环境的差异上，还包括测量噪声、测试标准不统一以及二次损伤等因素，使得跨场景数据难以对齐，从而限制了模型的泛化能力与可靠性。进一步地，文章指出材料与设计差异是数据异构的重要来源。例如，不同电化学体系（如LFP、NCM、NCA）在电压特性与老化机制上存在本质差异，而圆柱、软包与方形电池在热分布与机械应力上也表现不同。这些差异使得基于单一数据集训练的AI模型难以直接迁移。此外，不同应用场景（如电动车与储能系统）对应的容量设计与运行策略不同，进一步放大了电池性能的不一致性。与此同时，温度、充放电倍率及用户行为等环境与使用因素，也会显著影响电池衰退路径，使数据分布更加复杂多变。

图1 电池再利用、回收与再制造中的数据障碍。不同生命周期阶段（制造、使用、再利用、回收、再制造）存在不同程度的数据稀缺与数据异构问题，影响电池管理决策

在此背景下，人工智能被提出作为关键解决方案。如图2所示，AI在不同生命周期阶段承担不同任务：在制造阶段用于缺陷检测与质量控制，在使用阶段用于状态估计与故障预警，在再利用阶段用于价值评估与分组优化，在回收阶段用于材料识别与工艺决策，在再制造阶段则用于自动拆解与系统重构（图2）。这些任务覆盖从电池荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）到剩余寿命（RUL）等关键指标，实现对电池内部不可观测状态的精准推断。

具体来看，在制造环节，AI通过随机森林、卷积神经网络等方法实现缺陷识别与早期失效筛查，并结合物理仿真生成数据以优化生产流程。在使用阶段，AI结合电压、电流与温度信号，实现电池内部状态的实时估计，并通过物理信息神经网络提升模型的可解释性与鲁棒性。在再利用阶段，AI可在缺乏历史数据的情况下，通过生成模型与聚类方法对退役电池进行分选与重组，从而提升系统一致性与安全性。在回收阶段，AI通过联邦学习与生成对抗网络，实现材料类型识别与回收路径优化，大幅提升资源回收效率。在再制造阶段，AI进一步结合机器人与强化学习，实现自动拆解与重构，显著降低人工成本与安全风险。

图2 电池生命周期中管理任务的分配。不同阶段对应不同AI任务，包括状态估计、寿命预测、材料识别、自动拆解等。

针对数据不足问题，文章提出了多种数据驱动策略。如图3所示，这些策略包括物理建模、现场测试、隐私保护计算与数据记录体系等。物理模型（如单颗粒模型与P2D模型）可在无数据情况下生成高保真模拟数据；电化学阻抗谱与脉冲测试等方法可在有限数据条件下获取关键特征；联邦学习与差分隐私则在保护数据安全的同时实现跨主体协同建模；而电池护照、开放数据库等数据记录机制，则为数据标准化与共享提供基础（图3）。这些方法共同构建了“数据—模型—应用”闭环，为AI在复杂环境下的落地提供支撑。

图3 数据驱动的电池管理策略。根据数据可用性不同，采用物理建模、测试方法、隐私保护与数据记录等多种策略。

然而，文章也指出，从数据到应用仍面临多层次挑战。如图4所示，这些挑战贯穿数据采集、模型构建、系统集成、产业落地与政策制定等多个层面。例如，数据异构与成本问题制约数据获取，模型过拟合与可解释性不足影响决策可信度，BMS系统复杂性增加集成难度，而政策层面则缺乏统一标准与激励机制（图4）。为此，研究提出通过特征对齐、迁移学习、数字孪生、区块链与扩展生产者责任等手段，实现技术与制度的协同优化。

图4 跨层级挑战与解决方案。从数据、模型、系统到政策层面，提出应对电池全生命周期管理的关键问题与技术路径

在结论部分，文章强调，数据稀缺与数据异构是制约电池循环利用的核心瓶颈，而人工智能为解决这一问题提供了系统性路径。未来的发展需要构建统一的数据标准与动态数据平台，实现从静态“电池护照”向实时更新的数字化体系转变。同时，加强跨行业数据协作、完善政策体系，并推动AI与物理模型深度融合，将是实现电池全生命周期智能管理与可持续发展的关键方向