新能源产业增长背景下，锂电池制造面临质量管控难、效率提升慢、成本压力大、研发周期长的共性问题。以下结合行业案例，解析 AI 技术在生产各环节的应用方式。

质量检测：替代人工的全流程识别逻辑

西安某汽车电池企业的 AI 视觉检测系统，通过产线高清工业相机采集极片图像，实时传输至分析模块。系统对比预训练缺陷样本库，快速完成缺陷判定，可识别 0.1mm 级极片划痕，漏检率控制在 0.3% 以下。

同时，AI 会关联实时工艺参数，当检测到缺陷增多时，自动调取同期设备参数判断异常原因，提前发出质量波动预警。

这种 “检测 + 预警” 模式也在合肥某储能电池工厂落地，帮助其实现良品率稳定提升。

工艺优化：多环节的动态调整路径

参数自优化

广东某电池企业注液工序中，AI 系统实时采集注液压力、电解液温度、电芯尺寸等数据。当检测到电芯尺寸偏差时，系统自动调整注液压力与时间，确保电解液均匀覆盖极片孔隙，减少浪费。

设备维护

江苏某工厂的 AI 预测性维护系统，接入设备振动、温度、电流数据，分析近期运行曲线。当识别到参数异常前兆时，系统生成短期维护工单，避免突发停机，降低维护费用。

物料调度

AI 智能物流系统实时追踪工位物料消耗、AGV 位置、仓库库存。当正极极片工位剩余物料仅够生产 15 分钟时，系统优先调度最近 AGV 调运物料，避开其他配送路径，减少等待时间，效率较人工调度提升明显。

研发加速：材料筛选的计算驱动模式

某研究院的 AI 材料筛选平台，整合上万种正极材料的晶体结构、电化学性能数据。AI 先排除不符合基础性能的材料，再对候选材料进行虚拟性能模拟，后续仅需少量实验验证即可确定配方。

评估耗时 3 个月，较传统 “制备 - 测试 - 调整” 模式大幅压缩，成果已应用于国内电池企业的电池量产线。

从生产环节的质量管控、工艺优化，到研发阶段的材料筛选加速，AI 已深度融入锂电制造核心流程，成为破解行业痛点的关键力量。

后续，AI 将进一步助力行业构建从原材料到成品的数字孪生全流程闭环，通过精准预警实现 ppm 级零缺陷制造，同时基于能耗数据优化碳足迹，推动绿色智造。

目前，头部电池企业 AI 技术覆盖率已超 75%，但行业整体仍面临数据孤岛、复合人才短缺等挑战，制约技术规模化落地。

随着相关政策逐步落地，将进一步推动 “AI + 锂电” 的深度融合，未来有望持续破解应用难题，为新能源产业智能化转型注入更强动力。