1.  什么是華為AI BMS？

華為AI BMS將新能源汽車車端BMS和云端相連，通過云端AI算法對數(shù)據(jù)進行評估，提供更好的電池管理策略和電池故障預警功能，保障新能源汽車的安全。

2. 為什么要將AI引入BMS？ 

AI正在重新定義千行百業(yè)。在新能源汽車電池領域，對于電池熱失控等故障，傳統(tǒng)BMS在低維數(shù)據(jù)空間下無法進行有效預測，華為通過“端+云+AI”協(xié)同，創(chuàng)新性運用AI算法對大量數(shù)據(jù)進行訓練，探索其內部隱含關聯(lián)性及趨勢，實現(xiàn)提前天級的熱失控預警，查全率大于90%，誤報率小于0.1%/月，有效預警電動汽車電池起火這一業(yè)界難題。

華為AI BMS為車企提供動力部件可視化安全管理平臺 

揭秘華為AI BMS四步法則，實現(xiàn)智能真AI

?數(shù)據(jù)治理：AI專家剔除誤警告，數(shù)據(jù)補齊、去重，提高模型運行準確性和效率。

?特征工程構建：結合多年電池機理經(jīng)驗，構建與電池故障強相關的高敏感度特征，實現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的升維。同時篩選特征子集，提升算法效率。

?算法設計：華為綜合采用多種行業(yè)經(jīng)典算法框架，如神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、隨機森林等。并根據(jù)經(jīng)驗自定義算法超參，形成符合電池熱失控故障的高敏感度算法模型。

?AI模型訓練及調優(yōu)： AI專家依據(jù)豐富的經(jīng)驗給訓練集的數(shù)據(jù)“貼標簽”，完成模型學習，數(shù)據(jù)模型訓練調優(yōu)成熟后，輸入測試集數(shù)據(jù)進行模型測試。通過AI模型的不斷迭代優(yōu)化調優(yōu)，快速實現(xiàn)預期的性能目標，精確預測電池安全隱患。

華為AI BMS四步法則，實現(xiàn)智能真AI

眼見為實，華為AI BMS實現(xiàn)提前24小時預警！

持續(xù)構筑AI云平臺能力，保障電動汽車安全

目前，已有多家車企與華為進行了商用和深度合作，華為AI BMS云平臺系統(tǒng)接入了超過10萬臺新能源車輛數(shù)據(jù)，成功預警10+起電池熱失控故障，實現(xiàn)部分高風險車輛提前處理。大樣本量能進一步促進熱失控模型的持續(xù)優(yōu)化迭代，隨著多維電池參數(shù)不斷豐富、不斷優(yōu)化，數(shù)據(jù)的高敏感維度擴充的全覆蓋，以及AI算法的不斷演進，華為AI BMS將進一步提高查全率、查準率、提前量，提高動力電池系統(tǒng)的安全性。未來面向新能源汽車核心三電部件（電池、電機、電控），華為智能電動可提供部件級故障預警，以及全生命周期的健康度和壽命管理，為整車帶來極致安全保障，服務于未來更安全、更綠色的出行。

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