AI 驱动的电池技术：市场现状与增长势头

本周一份市场报告揭示了新的行业现实

2026年1月29日，ResearchAndMarkets 发布了一份影响广泛的预测报告，将人工智能 (AI) 驱动的电池系统置于一个快速增长行业的中心。报告预计，专门的 AI 增强型电池技术市场将从 2025 年的约 36 亿美元增长到 2030 年的 84 亿美元。该报告紧随 ResearchAndMarkets 此前的一项储能研究和一份更大规模的电池市场分析之后发布，共同勾勒出了一个竞争激烈且具有战略意义的领域。

数据计算的结果虽然严峻，但背后的逻辑却非常具体：电动汽车的普及、可再生能源的公用事业级储能、延长电池寿命的压力以及 AI 数据中心的新型机架级能源设计，都对软件和电芯提出了同样高的要求。这种融合正是人工智能 (AI) 驱动的电池系统从实验室演示转向商业价值的关键所在——以硬件本身无法实现的方式优化充电周期、发现异常并安排维护。

人工智能 (AI) 驱动的电池市场展望

各项预测在规模上有所差异，但方向一致。ResearchAndMarkets 预计，到 2030 年，狭义定义的 AI 驱动电池技术市场的复合年均增长率 (CAGR) 将达到 18.4%；另一项专注于能源存储领域 AI 应用的 ResearchAndMarkets 研究估计，更广泛的 AI 增强型储能市场在 2025 年将达到 88.2 亿美元，并在本十年末向两位数的中段增长。与此同时，Precedence Research 在审视整个电池技术市场时提出了一个更大的背景：到 2034 年，整个电池技术市场规模将超过 2500 亿美元。

这些分层的预测强调了两点。首先，AI 是一个价值层，可以应用于许多现有的电池产品和市场——从消费电子产品到兆瓦级电网储能——而非单一的新产品。其次，投资正追随问题而行：供应商和公用事业公司正在为能在系统规模上降低成本和风险的软件买单。这就是为什么 2026 年的交易和标准化对话可能会对供应商赢得客户的速度产生重大影响。

人工智能 (AI) 驱动的电池应用与机制

AI 在实践中如何改进电池？这些技术可以归纳为几个常见的类别：电芯和电池包层级的状态预测、充电曲线优化、安全异常检测以及材料研发。在运行方面，机器学习模型吸收来自数百个电芯的遥测数据，并预测数天、数周或数月后的容量衰减。这种能力驱动了预测性维护——在模块故障前进行更换，在制造过程中安排化成和校准步骤以提升良率，并量身定制充电协议以延长日历寿命。

AI 还有助于提高充电速度和安全性。自适应充电算法在快充需求与热限值之间取得平衡：AI 驱动的电池管理系统 (BMS) 不会对每个电池包应用相同的激进电流方案，而是测量内阻、温度梯度和使用历史，然后计算出最快的安全充电速度。对于电动汽车，这在不增加起火风险的情况下缓解了续航焦虑；对于电网资产，它提高了可用能量吞吐量并降低了损耗成本。

在材料和设计方面，生成式模型和高通量实验加速了电极配方和隔膜的发现，这些材料具有更好的安全余量，或更少依赖受限的关键矿物。企业和实验室利用这些方法筛选化学成分，而这些成分如果仅靠实验评估，成本高昂且进度缓慢。

标准、安全与超大规模数据中心

2025 年底和 2026 年初的行业动向表明，AI 增强型电池系统的应用范围正在超越车辆和家庭储能。KULR Technology 以白金会员身份加入了 Open Compute Project (OCP)，并正在推广专门为 800V AI 机架设计且具有严格热蔓延控制的机架级电池备份单元 (BBU)。OCP ORV3 路线图正式确定了将储能置于更靠近 AI 计算节点的位置——这是一种激进的架构转变，将安全性、遥测技术和能源智能置于价值数百万美元的 GPU 系统近在咫尺的地方。

这些进展至关重要，因为超大规模云服务商设定了规模和可靠性的事实标准。如果机架集成储能变得普遍，运营商将要求 BBU 级别的诊断、持续遥测以及跨机架和站点的 AI 协调调度。这正是人工智能 (AI) 驱动的电池解决方案可以增加持续价值的产品空间：能源质量、瞬态响应和生命周期成本节省。

谁在建造什么——参与者与策略

市场地图清晰可见：原始设备制造商 (OEM) 和电芯制造商——特斯拉 (Tesla)、松下 (Panasonic)、比亚迪 (BYD)、宁德时代 (CATL)、LG、三星 SDI (Samsung SDI)——仍然主导着电芯供应，但在 BMS、预测诊断和协调调度领域，一个蓬勃发展的软件和系统生态系统正在形成。ResearchAndMarkets 和 Precedence Research 均将主要的汽车和电池公司与专注于诊断和梯次利用解决方案的软件专家及初创公司列在一起。

企业正在通过收购获取能力：早期的收购（例如通用汽车在 2023 年收购了一家异常检测初创公司）和供应商合作伙伴关系表明，OEM 希望直接控制电池包诊断。新进入者，如专业的 BMS 供应商和能源平台公司，正凭借将遥测数据转化为服务收入的模型进行竞争——包括更长的保修期、性能保证以及针对退役电动汽车电池包（作为电网储能）的梯次利用计划。

AI 如何帮助预测衰减、延长寿命并优化充电

寿命的延长得益于更智能的充电调度、电芯均衡以及在压力运行条件下的动态降额。对于车队和公用事业公司，这意味着可以推迟更换资产的资本支出，并为梯次利用市场提供更可预测的残值。对于消费者和电动汽车，好处在于更长的电池可用寿命和更好的日常续航管理。

市场、风险与政策摩擦

监管和标准同样重要：将储能移入服务器机架会产生新的安全和互连规则。能够将热工程与基于 AI 的监控相结合的公司，将更有能力满足这些要求，并赢得超大规模云服务商和公用事业公司的信任。

下一步关注重点

预计近期会出现三个转折点。首先，围绕机架集成 BBU 和类似 ORV3 规范的标准化将决定超大规模云服务商是否会大规模采用分布式机架储能。其次，量化 AI 管理电池包在保修期延长和 LCOE（平准化能源成本）改进方面的商业试点，将决定客户是否愿意为 AI 功能支付订阅费用。第三，AI 驱动的材料筛选的持续进展可能会改变化学成分格局，降低成本并提高安全性。

对于决策者来说，核心观点是务实的：人工智能 (AI) 驱动的电池解决方案不是一种投机性的附加功能，而是一套成本和风险管理工具。当遥测和计算与制造及生命周期计划相结合时，该技术将带来可衡量的回报——这正是市场预测一致认为未来几年将实现快速增长的原因。

来源

• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI)-Driven Battery Technology Market Report 2026)
• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI) Energy Storage Solution Global Market Report 2025)
• Precedence Research (Battery Technology Market report)