各位共青团小伙伴大家好，今天给大家介绍一群致力于破解新能源电池检测难题的北京理工大学青年大学生。

近年来，我国新能源汽车产业蓬勃发展。中国新能源汽车产销量已连续10年位居全球第一。动力电池作为占整车成本40%以上的核心部件，其技术突破已成为产业高质量发展的关键。

在今年中国青年科技创新“揭榜挂帅”擂台赛上，国家市场监督管理总局技术创新中心（新能源汽车数字监管技术及应用）提出了“基于AI大模型的新能源汽车动力电池安全预警与健康监测技术研究”课题。

看到课题后，北京理工大学机械与车辆学院2024级的博士研究生王紫煦和团队选择接下这个难题。为实现目标，团队搭建了跨学科团队，通过大模型分析检测到的电池运行时的外部表征数据给出电池健康状况的检测与预警。

团队成员把训练大模型的过程形象地称为“炼丹”。要想找到那个能实现最高准确率、更早预警时间、更精准衰退轨迹预测的具体参数组合，依赖于大量、反复的试验。

经过反复研究，团队最终提交了《基于大模型的新能源汽车动力电池安全预警与健康监测方法》，并成为发榜选题的学生赛道擂主项目。

与当前已有的解决方案相比，该项目提升了模型的泛化能力，即便面对训练数据中从未出现过的车型，对故障的识别准确率也能稳定在80%以上。

同时，传统方法的预警时间多在分钟级别，该项目模型能将预警提前量提升至小时级别，为人员疏散和应急处置赢得关键窗口，实用性显著增强。

在王紫煦看来，“揭榜挂帅”是一次难得的经历。“它要求我们在有限的时间内，去攻坚一个相对前沿的技术问题，这既是一种挑战，也是对科研执行力与效率的极大锻炼。”