时下，智能制造已经从装备级智能逐步演变成工厂级，最终演变为平台与数据智能，工业互联网和人工智能(AI)的引入也已成为一种趋势。锂电产业链尤其如此，作为机、电、热、化四大学科的复杂系统，以及产业链路长、波动大及高复杂性是工业互联网的绝佳战场。
在日前举办的以“聚力向上·创新未来”为主题的第三届焉知智能电动汽车年会上，章鱼博士智能技术(上海)有限公司(章鱼博士)副总经理周晓毅在接受记者专访时表示：“作为电池生产企业，有责任和义务对电池进行全生命周期监控。章鱼博士将AI和大数据技术应用到电池制造和服役环节的全生命周期，为整个行业带来了创新的解决方案”。
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蜂巢能源孵化出的章鱼
近年来，新能源行业发展非常快，锂电池作为核心存储技术在新能源汽车、储能以及数据中心等领域的应用越来越多，同时对功率密度、转换效率、可靠性等也提出了很高的要求。在这一背景下，如何借助智能化生产方式提高生产效率，降低生产成本，保证电池从制造到使用、回收的安全性迫在眉睫。
曾几何时，生产线只能实现满足功能上可用，辅以一些简单的数据采集与监控。作为一家拥有后发优势的电池制造企业，2019年蜂巢能源车规级AI智能动力电池工厂投产，也开始探索用工业互联网为制造赋能，通过不断在平台上沉淀模型和算法，并将这些知识和资产复用到制造环节，提高了生产效率和质量水平。
在匀浆、涂布、极片生产、装配焊接、化成分容等方面，没有AI+工业互联网能力的加持就很难甚至不可能精准解析电池的化学变化和制程质量控制水平。如在电池预充、K值筛查、容量预测等关键环节必须通过工业大数据进行微观趋势分析，才能实现真正意义上的工艺管控与增强拦截。
就在AI+工业互联网技术成为行业一种必需之际，2021年才成立的蜂巢能源上海研发中心更名为章鱼博士，旨在为能源互联和工业智能开发AI+大数据的边缘智能系统。类似于有着地球上最神奇的物种,科学家口中的外星生物之称的章鱼一样。
实现AI+工业互联网离不开大数据，周晓毅认为，从整个行业看，电池行业这方面的应用还不尽人意，两极分化比较严重，排名靠前的头部企业都在深挖AI+工业互联网的应用场景，而一些腰部企业还停留在传统的产线自动化。
头部企业的做法也不太一样，一些企业做AI+工业互联网只是自己使用，以此构筑壁垒和护城河。蜂巢能源则不然，秉持创新开放的企业文化，从一开始就倡导成立开放联盟。2021年8月章鱼博士成立，12月就成立了AI蜂能联盟。
“之所以要做生态联盟，首先是因为电池产业链很长，过程非常复杂，场景也非常多，我们一家是做不了的;第二，我们的特长是有场景、案例、数据和专家以及长期优化的决心和使命，但是我们缺少平台、专业算法以及跨行业的经验，因此必须要强强联合。”
据周晓毅介绍，AI蜂能联盟的使命是推动新能源行业制造模式的创新升级，目前签约合作伙伴已达80多家。联盟2025年的目标是实现1个合作共赢、互助共生的高增值商业模式;3个AI智能工厂;10+AI行业应用标准;100+发明专利;500+AI工业APP;
打通双循环数据智能
据周晓毅介绍，章鱼博士的业务板块包括能源互联和工业智能，旨在打造动力电池“健康基因”与“制造基因”的双循环数据智能。能源互联主要聚焦车端和储能BMS技术应用，包括储能场站相关控制系统。工业智能板块则分为工业硬件和工业软件，硬件聚焦运动控制和工业视觉;软件主要是边缘计算，主要包括AIOT平台和AI大数据算法，最终形成软硬结合的整体解决方案。
周晓毅认为，数据对AI+工业互联网的作用至关重要，它至少可以做三件事，一是微观可视，能够通过互联数据了解设备运行情况;二是借助微观数据发现设备出现问题的根因与内在规律;三是基于这些原因更准确地找到解决方案并形成企业知识库。
除了电池制造过程，在电池使用环节数据也发挥着重要作用。利用同样的机理，通过回传电流、电压等数据可以对服役电池进行充放电策略、SOX算法、云端预警等管理。“我们目前监控了超过40万辆车的电池数据，服务涵盖安全、性能、预警、残值评估等方面。”
他坦承，虽然数据的作用至关重要，打通制造和服役环节的数据可以实现追溯和反馈，发现制造中哪些环节有问题，有助于提升产品质量，但也面临着一些挑战。其一，是否有足够的数据和足够清洁的数据做标准化建模，只有模型足够通用大家才能使用;其二，在智能制造中，目前的数据定义、一致性、数据质量还不尽人意，特别是锂电工艺的标准化、产品的标准化还有很大提升空间。
“为了实现创新，我们布局了工业互联网“硬平台”和一些相应产品，将控制与视觉终端植入装备中，将BMS终端植入到电池包中，作为载体与算法软硬结合形成了一整套方案。”他说。
章鱼博士利用AI+工业互联网和边缘计算，创新地将电池制造数据和服役数据打通，实现了真正双向互补、双向循环、双向进化的数据智能。
打造AI+工业互联网硬品牌
关于未来AI+工业互联网怎样发展，周晓毅认为，首先有三个大趋势，一是信息化、数字化互联，工业互联网将从企业转型的智能底座迈向行业融合应用，它一定不是单个系统的智能化，而是整个工业互联网平台的智能化;二是工业互联网姓“工”，必须要和工业场景和工业专知相结合，因为不同行业需要有不同的模型和算法来适配这个行业;三是借助整个产业链上一些模型和算法的融合应用，上下游合作一起在平台上开发相应算法，打通应用场景。
在周晓毅看来，行业不缺做AI的大公司，缺的是将AI与行业深度结合的企业。事实上，在工业互联网领域，像章鱼博士这种背靠大甲方或某一个赛道的内部科技公司或业务团队，既有华为、百度等赋予的一些模型平台和云资源，又能结合工业现场的机理开发相应技术，这对于AI+工业互联网的真正落地至关重要。
现在，章鱼博士也在和一些头部AI和工业互联网科技公司合作，以补足自己的能力，不过“我们的优势首先是更懂工业，因为我们一直在工业现场摸爬滚打。我们也更懂甲方，知道AI+工业互联网如何为其所用，怎么和现有的系统和设备融合。我们也更懂硬件、设备和工艺，只有这样才能做到精度达标，响应速度达标。”他说。
可以看到，章鱼博士的锂电智能制造工业互联网架构基于2硬(能源管理终端、线体智能控制器)、1平台、N应用，打造出“AI+边缘智能硬件+工业互联网”的技术组合，周晓毅称之为AI+工业互联网的“硬平台”。
他说：“我们已经完成了产品化，现在的目标是技术输出。我们欢迎大家来蜂巢能源实地考察，实地了解AI+工业互联网的巨大作用，然后把它复制应用到电池行业。章鱼博士的技术能够解决用户的问题，让客户少走弯路，提升产品竞争能力和安全水平，这一技术的输出对行业来说也是一种贡献。”
展望未来
周晓毅最后强调，未来，动力电池智能制造将与新一代AI快速深度融合，基于工业互联网加速上下游协同创新，而工业系统必将由“数字信息化支撑的互联智能”向“知识驱动的自主智能”发展。
他指出：“只有将AI技术和工业互联网的具体应用场景和经验紧密结合才能发挥其优势。虽然新能源动力电池行业的AI+工业互联网应用起步较晚，但在产业生态支撑下潜力很大。”
