优旦uSOSight索见智能预警系统（uSOSight索见系统）以AI与电化学机理双引擎驱动，依托云端数据重构电池安全模型，实时解析每颗电芯的安全参数，精准识别风险类型并智能定位隐患设备，实现提前数周预警，防患于未“燃”。

一、uSOSight索见系统介绍

uSOSight索见系统是一个基于云端、融合AI与电化学机理的电池安全预警平台。系统以“AI+电化学机理”双引擎为驱动，通过云端海量数据重构电池安全模型，实现对每一颗电芯的实时安全解析。

在数据输入层，系统同时采集电芯状态（电压、电流、温度、内阻、SOC等）、工况数据（倍率、放电深度、使用温度、循环次数等）以及历史风险记录（故障告警、负面清单、专家经验等），形成多维特征画像。

表征学习层利用时序建模（LSTM/Transformer）、对比学习、图神经网络等方法，将原始数据映射为隐含空间表征。随后，系统通过双分支分别输出电池安全状态指数（反映自身健康） 和工况风险评分（反映工况诱因），将“电池本质老化”与“外部极端使用”分开评估，便于精准定位风险根源。

融合层采用注意力机制、贝叶斯融合或DS证据理论，自适应加权得到综合安全评分，再经决策评估层计算最终安全状态指数（SOS: State of Safety），支持阈值判定、趋势分析与置信区间估计。

得益于对电芯级数据的持续跟踪和趋势预测，系统能够提前数周识别热失控前兆，实现防患于未“燃”。最终，应用输出层提供安全预警、风险监控大屏、充放电策略优化、事件追溯与API接口推送等业务功能，为电池系统提供从风险感知到决策闭环的完整解决方案，同时会利用电池回流拆解结果迭代算法。

图 uSOSight索见系统安全治理闭环

二、安全预警案例

uSOSight索见系统会全程跟踪电池从出厂到使用的全生命周期数据，依靠多套智能子模型，持续排查电芯是否出现续航缩水、内部极化变大、电芯微短路等各类隐患。系统在云端自动融合充电数据、长期电压变化、运行熵值、材料衰减曲线等多项监测数据综合研判，最终自动识别并锁定。

2.1 uSOSight索见系统预警

uSOSight索见系统以电芯级数据为输入，在云端对在网电池包7×24小时持续滚动评分并自动排序，全程无需人工介入。在2026年5月21日最新一轮例行扫描中，系统自动识别出一台电池包风险异常并将其置顶告警——其内部6号电芯的SOS综合健康指数已跌至53.0分（Ⅳ级·危急风险），明显偏离同批次其余电芯所处的A级良好区间，触发系统自动预警。系统随即在云端自动下钻至该电芯的多维诊断，逐项核验各子算法判据，定位异常根源。

图 uSOSight索见系统安全监控大屏：全设备SOS评分排行与等级分布，6号电芯所在电池包被自动置顶告警

云端系统自动从充电过程一致性、全生命周期DV演化、DVA 增量容量、相变离群衰减趋势多个维度对该电芯做联合归因，各维度子算法均指向同一异常源。

• 充电过程一致性分析

图 充电过程一致性分析：6号电芯（红）相对群体（灰）的充电过程偏离随老化加剧

• 全生命周期电压演化分析

图 全生命周期电压演化：低荷电区负向离群随时间显著加剧（冷色→暖色表示时间推进）

• DVA增量容量分析

图 DVA增量容量分析：高嵌锂端特征峰随老化偏移并超出群体基带

• 多维相变衰减曲线分析

图 相变离群趋势分析：离群趋势持续越阈、衰减斜率显著偏离群体

综合上述四维证据，系统给出一致结论：6号电芯在低荷电区呈现活性锂损失叠加极化加重、相变特征偏离群体的组合特征，与负极界面副反应消耗可循环锂、伴随容量缓退的早期机理高度吻合，且未见内短路特有的电压骤降，判定为渐进性界面退化并存在大量析锂风险。

以上全部的分析，系统据此自动锁定该PACK中的6号电芯——其SOS值已达到召回阈值。

2.2 客户端报警接收与处置

平台对高风险电池包自动锁定，禁止使用，并且及时推送报警消息到客户手机。

三、准确性验证

3.1 电池召回拆解

为了验证算法准确性，按照预警结果，客户停用并且召回了存在风险的整套电池设备，将其送往苏州某CNAS实验室进行检测。现场检查发现：整套电池外观完好，6号电芯表面没有鼓包、破损等肉眼可见问题，无法通过外观直接判断故障，因此需要进一步深入检测。

图 PACK级拆解：风险电芯物理定位与外观初检

3.2 电池CT影像检测

对召回模组执行CT全检扫描，在不破坏电芯的前提下整体筛查内部结构异常分布，锁定异常电芯及异常区域，作为uSOSight索见系统预警结果的第二重独立证据（无损验证）。

图 模组CT全检：异常电芯与异常区域筛查

我们选取问题6号电芯，以及左右相邻的5号、7号正常电芯做对比检测，重点观察内部结构差异。

俯视图观察

可以看到，#5、#6、#7三颗电芯整体排列中，#6电芯中部区域CT影像出现明显异常。红框区域内可见极片层间存在局部低密度间隙，内部结构连续性较差。与两侧#5、#7正常电芯相比，#6目标电芯中部极片之间的贴合状态明显变差，局部存在类似“空隙”“分层”或“层间剥离”的影像特征。该现象说明#6电芯内部极片堆叠结构已经发生非均匀变化，可能存在局部产气、析锂或极片受力不均等问题。

侧视图观察

进一步确认，#6电芯中部区域存在明显的层间异常。红框区域内可见局部极片之间出现空隙或结构疏松现象，与正常电芯的均匀堆叠状态存在明显差异。该形貌说明#6电芯内部并非单纯外观鼓胀，而是极片层级结构已经出现异常变化，可能已经影响局部电流分布、离子传输路径和界面接触状态。

结合前期电化学分析中#6电芯表现出的充高放低、高SOC端电压正偏、DV/DQ末端抬升等特征，综合判断#6电芯存在明显容量窗口收窄和极化增大问题，并高度怀疑发生严重析锂。

3.3 电芯拆解与FA分析：找到风险真正来源

我们对6号电芯进行拆解，观察内部极片细节，最终锁定故障根源——电池在生产制造环节出现工艺问题。

基于拆解极片形貌分析及历史运行数据比对，推断该电芯在化成排气与抽真空制程中存在工艺异常。核心原因为化成期间抽真空压力不足、夹具保压不均或气密性不良。在产气高峰期，电解液分解产生的副反应气体无法有效抽离，在极片层间积聚滞留，形成大面积局部气袋。

图 极片拆解形貌：局部死区、过载嵌锂区与严重析锂区

气袋的挤压与阻隔造成两个后果：

局部死区：气袋覆盖区电解液无法浸润，锂离子液相传导路径被切断，对应石墨负极无法嵌锂，满充态下仍呈初始灰黑色。

局部过载析锂：有效反应面积骤减，未覆盖区域（金黄色嵌锂石墨区）承受数倍于设计值的局部电流密度，负极极化电位被压低至0伏（相对锂电位）以下，最终在金黄区表面及气袋边缘出现严重的银白色金属锂析出。

这些大面积的严重析锂为电芯埋下高概率热失控隐患：表面析出的金属锂在后续循环中易生长为高活性锂枝晶；锂枝晶沿负极片方向生长，跨过隔膜后在JR肩部富集，引发正负极物理性微内短路；短路产生局部焦耳热，诱发固体电解质界面膜分解、电解液氧化及链式放热反应，最终演变为不可控的热失控，存在起火、爆炸风险。

总结

本案例完整呈现了优旦uSOSight索见智能预警系统从云端评分预警到拆解机理归因、再到算法回灌进化的全链路闭环。Cell#6由uSOSight索见系统多源机理子算法识别为Ⅳ级·危急风险，经CT无损验证与极片拆解真值标定，最终确认为化成抽真空工艺异常导致的局部死区与严重过载析锂，在顶部OH位置也有大量析锂，存在进一步演化为热失控的严重风险——算法预警与物理真值高度一致。