运用人工智能筛选锂离子电池材料。
斯坦福大学的研究职员以材料的稳定性、本钱、丰富度、导电性以及在电池电路中为电子重新方案线路的能力等指标为筛选标准，建立了锂离子材料数据库。
该数据库涵盖了目前已知的几千种锂离子材料，并构建了预测模型和打算机算法，利用机器学习的方法，辨认含锂化合物的利害。
目前，其利用人工智能技能已经筛选出了超过12000种含有锂元素的化合物，终极找到了21种可作为固体电极的空想材料。

运用人工智能评估电池组的康健状况。
人工智能在评估电池组康健状况时，采取粒子群优化遗传算法，构建一种神经网络，并对电池的各种信息（如电池容量、荷电状态、开路电压间的关联性及电池的不一致性）进行共享和有效信息的主动筛选，末了以粒子滤波的形式对电池荷电状态以及开路电压进行预估。
该方法的上风在于能准确地检测到电池各种性能指标的临界点，并通过电池实际利用条件作为算法标准，进行康健状况预测，如电池组最大能量存储的变革，同时，可避免噪音等成分对测试结果的影响，效率和精确性大大提高。

运用人工智能开拓新型电池催化剂材料。
丰田汽车公司2017年投资3500万美元，采取人工智能、机器学习、材料信息学等方法，对新一代动力电池催化剂材料展开研究。
目前，该项目已经初步完成了新型化合物质料的智能开拓，来替代铂作为新型燃料电池催化剂材料。
下一步将进行打算机测试，以缩小研究职员的仿照测试范围。
该项目将助力丰田汽车在清洁能源领域打下坚实根本，并尽早达到“2050年减少新车90%的CO2排放量”的预定目标。

预期不愿定导致风险较高。
斯坦福大学在利用人工智能探求空想电极材料项目中，做事器组建、现有动力电池数据搜集、预测模型构建、材料筛选等过程，耗资千万美元，但筛选出的材料只是通过人工智能仿照得出的空想结果，还没有进行材料的实际合成和检测，推广运用有一定风险。
对付人工智能技能评估电池康健状况来讲，目前，也只在实验室条件下，完成了对部分锂离子电池组最大储能进行考验，并以此来预测电池康健状况，还没有对电池组康健状况的其余两个指标——直流阻力和互换阻抗进行评估验证，以是该方法还未实际运用。
丰田汽车公司基于人工智能和机器学习技能的新一代电池催化材料的研发项目，目前并没有取得创新性进展，未来能否盈利还是未知。

我国动力电池领域人工智能技能运用的研究起步较晚，支持力度不敷，短缺必要的资金勾引和数据做事。
部分研究机构对人工智能打算短缺实验数据支撑，动力电池生产企业还没有布局人工智能技能。
为加快在动力电池领域引入人工智能技能，提出以下建议：

加快人工智能在动力电池领域运用技能研发。
一是发挥政府资金勾引浸染，利用高技能家当发展专项、动力电池家当发展基金等资金渠道，加大对“人工智能+动力电池”的研发支持力度。
二是将人工智能在动力电池领域的运用技能纳入到《节能与新能源汽车技能路线图》《促进汽车动力电池家当发展行动方案》等方案支持范畴，推动人工智能在电池材料筛选、检测等方面关键技能的迅速起步。
三是搭建动力电池人工智能测试平台，严格依据电池利用性能标准制订统一的测试规范，及时反馈产品测试结果，勾引人工智能在动力电池领域的更深层运用。

建立并完善人工智能在动力电池领域的运用支持体系。
一是联合动力电池科研机构、企业、行业协会，以过去几十年来的丈量和实验数据为根本，建立国家级动力电池材料数据库，补充材料物理化学性子、稳定性、能量密度、导电性等属性数据的空缺，完善数据利用和共享制度，为人工智能打算的准确性供应可靠依据。
二是鼓励动力电池企业及研究机构建立实验与人工智能打算互为补充的研究模式，重点支持新型电池材料开拓、电池智能检测创新技能研究，加强产品测试验证等干系数据积累，为人工智能在动力电池领域的运用供应支撑。

深度挖掘人工智能在动力电池领域的商业代价。
一是动力电池企业可在现有研究成果的根本上，加快人工智能技能的布局，尽快完成筛选的空想固体电极材料的实验验证、电池组康健状况的全面检测等研究，加速干系研究成果的实际运用。
二是拓展人工智能技能运用领域，如具备电池利用数据读取、智能检测功能的充电桩，电池性能远程检测，售后改换提醒等，构建得当的商业模式，加速人工智能技能运用步伐。