廣州車展前夕，阿爾特汽車展臺發(fā)生起火事故，經(jīng)調(diào)查為車輛調(diào)試人員操作不當引發(fā)了電氣短路。雖然只是車展的一段小插曲，但“這把火”無疑又燒起了人們對新能源汽車自燃的擔憂。

經(jīng)過近幾年的發(fā)展，新能源汽車市場出現(xiàn)了許多關鍵詞：增長超過預期、自主品牌向上、出海成為趨勢……不過喜人態(tài)勢之下，卻是越來越引人關注的續(xù)航問題和起火風險，尤其后者被視為電動化時代的“流量密碼”——只要起火，品牌印象就先扎根了。 

火勢現(xiàn)場視頻截圖

與燃油車火災不同，新能源汽車起火的主要原因在于電池部件老化、外部碰撞、氣溫過高、電池熱失控以及高負荷利用率。而當一項新產(chǎn)品新技術擺在人們眼前大力推廣時，所有隱患和風險都會被無限放大。 

當然這并不意味著，車企可以對自燃事故的責任說“no”。如何避免此類事故的發(fā)生，降低消費者買車而止步新能源的可能性，并給予其更高安全感，對于汽車行業(yè)加快電動化轉(zhuǎn)型、社會層面普及新能源至關重要。

這里，就不得不提到電池管理系統(tǒng)（Battery Management System，BMS）。小到智能手機，大到電動汽車、航空航天等領域，只要有鋰離子電池的身影，一定少不了它。

動力電池背后的“軍師”

BMS有四項主要功能：計算充電狀態(tài)（SOC），計算電池健康狀態(tài)（SOH），實現(xiàn)電池電芯均衡以及保護電芯安全。

對于優(yōu)化續(xù)航里程，延長電池壽命而言，BMS起到至關重要的作用。BMS通過計算SOC預測剩余可行駛里程，一定程度上能夠避免電池過充過放，進而帶來不良影響；而對SOH的計算可以預測電池剩余使用壽命。

不過，SOC無法直接測量，需要通過電池組端側(cè)電壓、充放電電流以及放電倍率等參數(shù)進行估算，對溫度傳感器、處理芯片都提出了較高要求。而這些參數(shù)也往往會受到電池老化、溫度等因素影響，使得估算出的SOC存在些許誤差；

SOH代表了電池容量、健康狀態(tài)等綜合指標，從數(shù)值上說是電池組的性能參數(shù)和最初標定參數(shù)的比值。與SOC估算方法相同的是，SOH也會受到個別因素的影響。要實現(xiàn)這兩個目標，BMS需得具備極高的精度。

而在電池均衡方面，BMS更像一位“協(xié)調(diào)官”。由于制造工藝的微小差異、使用過程中不一致的老化程度，電池電芯的電氣性能不盡相同。

舉個例子，當串聯(lián)電池系統(tǒng)中的電芯電荷量有高有低時，電芯A電量馬上就要充滿，電芯B只充到80%，如果繼續(xù)充電對于A來說便會過充，但B無疑會一直處于饑餓狀態(tài)。這個問題在放電電路中同樣存在。電芯A電量放到30%，電芯B馬上就要被放光電量，此時會觸發(fā)保護機制，導致整個電池系統(tǒng)不能繼續(xù)放電使用。

要么為每節(jié)電芯配置獨立的充電電路，否則隨著充放電循環(huán)次數(shù)增多，電池本身的不良影響會愈加凸顯。BMS通過平衡各電芯的電荷量，從整個電池組角度避免個別電芯過充過放。

電池組主動均衡與被動均衡技術；圖片來源：ION Energy

最后一點，無論是三元電池還是磷酸鐵鋰電池，由于鋰的化學性質(zhì)活潑，易與空氣結(jié)合發(fā)生氧化反應，內(nèi)部采用的有機電解質(zhì)又是易燃物，因而如果電池本身質(zhì)量不過關，極易發(fā)生自燃，甚至爆炸。

鋰離子電池雖然應用廣泛，其本質(zhì)卻不那么穩(wěn)定，尤其循環(huán)穩(wěn)定性依然是產(chǎn)業(yè)亟待解決的課題。BMS通過監(jiān)測電池模塊，能夠確保每顆電芯都在安全工作范圍（SOA）內(nèi)工作。

SOA由電壓、電流和溫度所決定，如果其中某個數(shù)值超出電芯生產(chǎn)商規(guī)定的安全閾值，就可能引發(fā)電池故障、熱失控等風險。因而一個好的BMS會主動采取行動，將系統(tǒng)導向安全狀態(tài)，切斷電池組接觸器。

最完美狀態(tài)下，BMS能夠確保電池組的安全工作，妥善管理電池充放電過程，從而提升續(xù)航里程和電動汽車的使用性能。與此同時，還能夠通過估算SOH、調(diào)節(jié)電池組溫度等方式延長電池使用壽命，降低整車生命周期的成本。

然而，傳統(tǒng)嵌入式BMS很難滿足上述需求，尤其在故障診斷和測量精度方面，仍和理想狀態(tài)存在差距。正因如此，BMS逐漸走向云端。

云控BMS才是真正救星？

48V輕混系統(tǒng)BMS參考設計；圖片來源：恩智浦

“一方面是來自OEM和車企的需求，采集存儲電池數(shù)據(jù)不僅可以更好地進行電池管理，還可能會有一些其他用途。另一方面，一些國家和政府對于數(shù)據(jù)有相關的監(jiān)管要求，比如在云端、在本地存儲數(shù)據(jù)有最低要求，或者在云端和車端存儲數(shù)據(jù)有最高標準?！?/p>

恩智浦半導體電池管理系統(tǒng)總監(jiān)Andreas Schlapka認為，就像歐盟推出的“電池護照”概念一樣，云端BMS可能也會成為業(yè)界未來的一個標準實踐。

實際上，BMS上“云”與自動駕駛系統(tǒng)有著相似的發(fā)展邏輯，車端BMS系統(tǒng)專注于邊緣側(cè)的電池數(shù)據(jù)采集，并儲存部分有用數(shù)據(jù)，而大量數(shù)據(jù)則會被上傳至云端，用以訓練算法模型，提升BMS的估算精度。不僅如此，云端數(shù)據(jù)還可以被用于電池故障診斷、充電策略優(yōu)化等特性。

以恩智浦的高壓電池管理系統(tǒng)（HVBMS）為例，其在車端采集的電池數(shù)據(jù)通過S32G GoldBox汽車網(wǎng)絡參考設計傳送到云端，并基于Electra Vehicles提供的 EVE-Ai? 360 度自適應控制技術，在云端生成電池組的數(shù)字孿生模型，也就是“云端電池”。

該模型可以做模擬、預測，同時由于具備實時更新能力，“云端電池”可以將新的算法和模型應用于車端BMS，實現(xiàn)更精準、更高效的計算目的，進而提升電池使用安全性能，改善電池健康狀態(tài)，以此延長電池使用壽命。

在Electra的云端算法支持下，恩智浦將電池健康狀態(tài)提升了足足12%，同時可以更加精確地計算電池充電情況。這帶來了兩個明顯好處，一來可以幫助用戶更準確了解電池使用情況，二來消費者在掌握了電池相關信息后，可以選擇快慢充或者是更加省電的駕駛模式。

不過這里面依然要考慮到數(shù)據(jù)所帶來的不確定性。通常數(shù)據(jù)的質(zhì)量會最終決定BMS的準確性和所謂精度，而數(shù)據(jù)的質(zhì)量又取決于上傳數(shù)據(jù)的頻繁性，包括數(shù)據(jù)上傳前在車端對數(shù)據(jù)的管理和預處理也是一個因素。

“數(shù)據(jù)上傳的頻率取決于OEM車廠和網(wǎng)絡的可用性，隨著4G、5G應用得更廣，理論上可以實現(xiàn)更加頻繁的數(shù)據(jù)更新?！睋?jù)Andreas Schlapka稱，有時用戶并非是上傳一臺車的電池數(shù)據(jù)，而是要上傳整個車隊中搭載同一類型電池的數(shù)據(jù)。

這種情況下，就需要生成一個自適應的大數(shù)據(jù)模型，而恩智浦提供的云端BMS解決方案可以支持整個電動汽車車隊的管理。從14V低壓電池BMS，到48V輕混系統(tǒng)的BMS，再到PHEV、BEV需要的800V高壓BMS，恩智浦的產(chǎn)品線鋪陳開來，同時還能夠提供從模擬前端IC到MCU的完整芯片組。

在AI、云計算和大數(shù)據(jù)等技術的支持下，BMS正在突破傳統(tǒng)局限，朝著電動汽車時代該有的模樣生長。這里誕生出機遇，也充滿挑戰(zhàn)。

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