电池预测与健康管理（BPHM）对电动汽车、电网储能和消费电子的安全、可靠、低成本运行至关重要。传统方法包括基于物理的模型和任务导向的深度学习，它们在计算效率、参数调优、跨域泛化、对大量标注的全寿命数据的依赖以及可解释性方面存在瓶颈。近年来，大模型（LM）基于 Transformer 和自监督预训练，提供了新的解决思路。
本文首先阐述支撑 LM 的核心技术：Transformer 架构、自监督学习、大规模多模态数据集以及参数高效微调（PEFT）。随后从四个维度梳理最新进展：缓解数据稀缺、提升泛化与鲁棒性、融合领域知识以增强可解释性、实现系统级自动化。尽管取得初步成效，仍面临数据获取、智能验证、可信度和部署可行性等挑战。为此我们提出未来路线图：构建协作式数据生态、面向工业的智能验证、结合物理约束提升可信度、实现高效的端侧部署。本文为理解和推动 LM 驱动的 BPHM 提供系统化视角，帮助研究者和工程师开发安全、可靠、自治的电池管理系统，覆盖电池全生命周期。
博主点评：本文系统梳理了大模型在电池健康管理中的潜力与难点，特别强调了自监督预训练和 PEFT 在降低数据门槛、提升跨域适应性方面的价值。未来若能实现开放数据平台并将物理约束深度嵌入模型，LM 有望成为电池管理的核心智能引擎。