從電量百分比到任務預測，AI重塑電動車電池管理新標準
科技產業資訊室(iKnow) - 謝欣妤 發表於 2025年10月13日
圖、從電量百分比到任務預測，AI重塑電動車電池管理新標準
隨著全球電動車市場快速拓展，其續航問題成為影響使用體驗和普及率的關鍵因素之一。許多駕駛都有這樣的經驗：即使儀錶板上顯示電量尚有30% 或40%，卻仍擔心是否能夠順利抵達目的地。而這種因為電量不確定性造成的心理壓力被稱為「里程焦慮(Range anxiety)」，亦是推行電動車過程中所面臨的一大挑戰。
為了緩解此焦慮並解決問題，美國加州大學河濱分校(UC Riverside)的研究團隊近期開發出一項名為「任務狀態 (State of Mission, SOM) 」的新技術。這項技術可望幫助駕駛更準確判斷車輛剩餘電量是否足以完成整趟行程，並在必要時提醒駕駛充電或調整路線，為電動車駕駛提供更完善的行車體驗。
傳統電池管理系統(Battery Management System, BMS)主要依據電池百分比、電壓、電流等數據來估計續航力，但這些資訊無法反映駕駛環境的動態變化，對於實際情況亦缺乏精準預測，仍需仰賴駕駛自行判斷。而SOM技術的核心在於建立「任務導向」的新指標，它結合了電池本身的充放電特性、熱力學及人工智慧模型，透過整合外部因素，包含道路坡度、溫度、交通流量、載重與行駛速度等不同條件，以預測車輛是否能依靠當前剩餘電量順利抵達目的地。換句話說，它不僅能回答剩餘電量，還能告訴駕駛這趟行程是否能夠完成。
為了驗證SOM的準確性，研究團隊進一步利用NASA與牛津大學提供的開放資料集進行模擬測試。結果顯示，相較於過去的電池診斷方法，SOM在電壓、溫度及電荷狀態等預測上的誤差均顯著降低。如此一來，SOM取代了過往只顯示剩餘電量的機制，它能提供更加智能化且貼近真實情境的電量預測，例如「適當的路線規劃」或「行駛途中是否需充電」等資訊。
儘管當前此模型仍處於開發階段，相關研究成果已發布至《iScience》。研究團隊表示，SOM的應用潛力不僅限於電動車，未來亦能拓展至無人機與電網調度系統中。這類「任務導向」的能源管理概念，將使電池不再只是儲能元件，更能成為可預測和規劃的決策型智慧裝置。（747字；圖1）
資料來源：
UC Riverside’s new AI tool predicts your EV’s true range. electerk, 2025/10/7
Smarter battery tech knows whether your EV will make it home. TechXplore, 2025/10/7
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
【聲明】
1.科技產業資訊室刊載此文不代表同意其說法或描述，僅為提供更多訊息，也不構成任何投資建議。
2.著作權所有，非經本網站書面授權同意不得將本文以任何形式修改、複製、儲存、傳播或轉載，本中心保留一切法律追訴權利。
|