伴隨（suí）電動汽車、智能電（diàn）網及便攜（xié）電子（zǐ）設備的產業（yè）化滲透，鋰離子電池作為核心（xīn）儲能載體（tǐ），其健康狀態直接錨定係統運行的安全邊界與經濟效能。剩餘使用壽命（RUL）的精準預判，是實現故障前瞻預警、運（yùn）維策略動態優化、全生命周期成本（běn）管控的核心技術支撐。本文（wén）從全生命（mìng）周期（qī）視角出發，係統解構模型驅動、數據驅動及混合驅（qū）動三大類RUL預測技術體（tǐ）係，結合工程落地實踐拆解核心技術瓶頸，研判（pàn）未來發展方向，為技術研發與產業轉（zhuǎn）化（huà）提供係統性參考。

鋰離子電池老化本質是電化（huà）學、熱、機械多（duō）物理場耦合作用下的漸進（jìn）式退化過程，核心演化機製涵蓋SEI膜的動態生長與破裂、鋰（lǐ）枝（zhī）晶的不可逆沉積、正負（fù）極（jí）活性材料的相變流失及電解（jiě）液的分解（jiě）損耗，其退化軌（guǐ）跡受溫度、充放電倍率、荷電狀態等多因素交叉調控，呈現顯（xiǎn）著的（de）非線性、多（duō）階段遞進及路徑依賴特征。高質（zhì）量數據集是RUL預測模型構（gòu）建的基礎，當前主（zhǔ）流公開數據集各有（yǒu）適配場景：NASA數據集以多維參數完整性（xìng）見長，適配全場景健康狀（zhuàng）態管理；CALCE數（shù）據（jù）集覆蓋多放電倍率工況，適合動態負載場景下的模型驗證；Oxford數據（jù）集含完整的健康狀態（SOH）與RUL標注，助力長周期退化建模；MIT數據集聚焦LFP電池快充（chōng）場景（jǐng），適（shì）配早期壽命（mìng）衰減預測研究。

RUL預測技術已形成三大差異化技術（shù）路徑。模型驅（qū）動（dòng）方法依托物理化（huà）學機理構建數學表征模型，具備強可解（jiě）釋（shì）性，但對參數標定精（jīng）度要求極高且計算複雜度突出，典型技術包括P2D電（diàn）化學機理模型、指數/多項式經驗（yàn）擬合模型及分數階等效電路模型。數據（jù）驅動方法擺脫對（duì）機理認知的依賴，通過挖掘曆史退化數據中的隱含規律實現（xiàn）預（yù）測，適配複雜動態工況，但其性能高度依賴數據質量與樣本規模，核心技術涵蓋SVR、GPR等小樣本非線性（xìng）回歸方法，LSTM、Transformer等時序特征捕捉工具，GAN、VAE等生成式AI樣本增（zēng）強技術，以及（jí）ARIMA、灰色模型等傳（chuán）統時序統計方法。

混合驅動方（fāng）法通過融合前兩類技術的核心優勢，實現預測精度與泛化能力的協同提升，本文提出三級耦合分類框架：鬆散耦合通過模塊串行交（jiāo）互實現協同（如RVM+PF）；緊（jǐn）密耦合將物理約束（shù）方（fāng）程嵌入神經網絡架構，實現機理與數據的聯（lián）合優化（如物理信息神經網絡PINN）；動態耦合依據實時預測誤差與環境工況，自適應調整耦合交互邏輯（如WOUKF+BiLSTM-AM）。需重點關注的是，實際應用（yòng）中日曆老化（靜（jìng）置（zhì）狀態衰減）與循環老化（充放電過程衰減）存在顯著的耦合疊加效應，忽略二者交（jiāo）互機製將（jiāng）導致預測偏差放大（dà），亟需（xū）構建協（xié）同建模框架實現全場景覆蓋（gài）。

當前技術落地麵臨四大核心瓶頸：多物理場（chǎng）多尺度耦合的（de）老化機製難以精準表征；全生命周期退（tuì）化數據稀缺，且實驗室與現場工況數據存在顯著分布（bù）差異；邊緣設備算力約束限製複雜模型的實時（shí）部署；電池個體（tǐ）差異顯著，導致模型跨型號、跨工況泛化能力不足。未來發展需聚焦四（sì）大突破方向：通過（guò）模（mó）型剪枝、量化壓縮、知識蒸餾實現技術輕（qīng）量化，適配邊緣智能部署需求；融合光纖（xiān）傳感、電化學阻抗譜（EIS）等多模態數據與數字（zì）孿生技術，構建高（gāo）維狀態鏡（jìng）像；基於聯邦學習技術打破數據壁壘，實現跨機構隱（yǐn）私保護式模型共建；構建分階（jiē）段預測框架，適配全（quán）生（shēng）命周期不同老化階段（duàn）的退化特性。
關鍵詞：狹縫（féng）塗布機
鋰離子（zǐ）電池RUL預測是保（bǎo）障儲能係統安全高效運行的關鍵技術支撐，三大（dà）技術路徑（jìng）各有優劣：模型驅動強（qiáng）於（yú）機（jī）理（lǐ）解釋，數（shù）據（jù）驅動適配複雜工況，混合（hé）驅動實現優勢（shì）互補。未來研究需以多源（yuán）數據融合、邊緣（yuán）-雲協同計算、跨場景遷移學習、全（quán）生命周期分階段預測為核心突破點，破解技術落地瓶頸，推動RUL預測技術從實驗室研發走向規模化產業應用（yòng）。