TWh時代來臨前的興奮與焦慮，已經成為頭部電池企業的“集體共鳴”。
全球碳達峰與碳中和的大背景下，圍繞新能源鋰電池產業正快速步入TWh時代。
在TWh時代來臨前夕，寧德時代董事長曾毓群表示，加速增長的拐點已經到來，市場充滿機遇，也充滿挑戰。船到中游，唯有奮楫才能繼續保持領先，稍有猶豫便會落於下風。
擴產迎拐點
下半年電池頭部企業陸續上調2025產能規劃，印證著曾毓群所說，加速增長的拐點已經到來。寧德時代2025年產能規劃有望超過670GWh、比亞迪2025年產能規劃將超過600GWh、中創新航2025年產能規劃500GWh、億緯鋰能2023年建成200GWh、國軒高科2025年產能規劃300GWh、蜂巢能源2025年產能規劃從280GWh提升至600GWh等。
資料來源：大東時代智庫（TD）
鋰電池市場需求爆發成為鋰電池頭部企業產能瘋狂擴張的“興奮劑”，進一步促使產業競爭加劇。
蜂巢能源董事長兼CEO楊紅新認為，未來5～10年,得電動化供應鏈者得天下，在動力電池為核心的三電系統中，中國已經佔據先機，取得起跑優勢，面向新週期，中國企業必須技術上持續創新，產能快速提升，才能持續保持領先優勢。
擴產引發的焦慮
不斷上調的產能目標宣示TWh時代前的第一個拐點已至，各鋰電池企業面對龐大需求和自身產能缺口矛盾而引發的“危機感”和“緊迫感”，對此，瘋狂擴產成為中國動力電池頭部企業的一致選擇。同時，擴產帶來的高額固定資產投入、如何優質穩定的產能輸出及大規模製質量控制等問題讓鋰電企業焦慮。
吉陽智慧董事長陽如坤錶示，鋰電池是生產工藝最為複雜的領域之一。
除了生產工藝的複雜性，目前鋰電企業還面臨六大挑戰，極高的質量一致性要求；複雜工藝路線；大量自動化裝置之間的互動、相容、協同；工藝控制高精度要求；產生大量資料智慧處理；快速響應客戶需求。
這一系列行業發展難題，都亟需用技術迭代來解決，透過生產線不斷引進行業新工藝，研發新技術，攻克鋰電生產關鍵工藝和核心技術成為各鋰電企業當下重點課題，而匯入數字化技術，提升產品品質、生產效率，降低缺陷率，已經成為電池企業迫切需求。
AI賦能加速智造
製造業經歷機械化、電氣化、資訊化等發展階段，每個階段賦予廣大製造企業不同的能力，促使企業自我提升，也在潛移默化中促進整個行業發展。
再到如今，人工智慧技術與製造業的加速融合，工業自動化、數字化、智慧化均獲得明顯進步，但還存在認知與應用難點。並且，人工智慧技術已協助電池開發。有行業人士表示，匯入AI能將電池研究程序從兩年縮短為一個月，有效率地找出鋰電池最佳充電方法並預測電池的壽命。
從目前人工智慧與鋰電池的結合來看，有以下兩方面，一方面是助力鋰電池材料的研發，可以在實驗資料較少的情況下，利用與人工智慧相結合的方法，預測電池的新型高效能材料特徵，解決材料開發中的問題，減少電池材料的研發時間。另一方面是利用人工智慧系統最佳化電池使用習慣，延長電池的使用壽命，單次使用時間。
如何藉助人工智慧與深度學習技術，賦能現有動力電池製造，正在成為頭部動力電池企業探索的重要方向。目前，寧德時代、蜂巢能源已成為AI技術賦能製造環節的“開荒者”。
寧德時代、蜂巢能源 AI賦能鋰電智造的“開荒者”
寧德時代
結合全球市場的需求狀況，寧德時代正積極吸納和利用以 AI 為代表的前沿資訊科技，對旗下動力電池的生產進行持續最佳化，推出全新 AI 動力電池缺陷檢測方案，利用 AI 技術實現電池產品的缺陷檢測，以提升其生產效率和質量控制水平，包括在影象處理速度上要達到單工序 400FPS (Frames Per Second，每秒傳輸幀數) 以上，以及在檢測精度上須達到零漏檢。
而且，寧德時代聯合英特爾開展了一系列深層次技術合作，透過英特爾 AI技術、處理器、平臺、架構等產品的助力，成功構建了一套橫跨 “雲-邊-端”，融合計算機視覺 (Computer Vision，CV) 、深度學習 (Deep Learning，DL) 和機器學習 (Machine Learning, ML) 技術的 AI 電池缺陷檢測方案。該方案目前已透過測試驗證，達到了預期的效能，併成為寧德時代AI賦能鋰電智造的道路上的“開荒”成果。
該套 AI 動力電池缺陷檢測方案實現的應用優勢有以下三點：第一點：與寧德時代傳統的電池缺陷檢測方法相比，基於 AI 技術的新方案有更好的速度與更高的精度，達到了預先設定的目標——零漏檢及單工序 400FPS 以上的影象處理速度；第二點：面向英特爾 架構最佳化的 PyTorch，藉助內建的英特爾 MKL-DNN，提高了深度學習框架的效能，再 OpenVINO 工具套件搭配，可助 CPU 輸出更優的推理效能；第三點：新方案對計算機視覺、深度學習、機器學習技術的融合，可靈活應對不同檢測場景的需求，有針對性地選用合適的模型進行訓練，達到更好的訓練準確率與檢出率。
騰訊雲&寧德時代強強聯合 共建 AI 聯合創新基地
除了與英特爾深層次技術合作以外，寧德時代為推動新能源產業智慧化升級，為實現碳達峰、碳中和可持續發展目標貢獻力量。在7月15日，寧德時代新能源科技股份有限公司智慧製造部與騰訊雲簽署戰略合作協議，雙方宣佈在人工智慧技術研發、成果轉換、人才培養等方面開展深入合作，共建“寧德時代-騰訊雲AI聯合創新基地”，打造體系化全流程AI生產力，根據協議，騰訊雲將為創新基地提供資料中心、私有云和AI演算法平臺等基礎設施。
同時，寧德時代為提升研發效率、加快電動電池技術能力儲備，提高人工智慧前沿技術研發水平，藉助騰訊優圖實驗室在計算機視覺領域的領先優勢和技術實力，重點對新能源質檢領域一系列世界級難題進行AI技術攻關，走在行業最前端。
蜂巢能源
在2021年12月8日，蜂巢能源第二屆電池日上，蜂巢能源釋出面向2025年的領蜂600戰略，將原先預訂的2025年280GWh產能的規劃提升至600Gwh，這一320GWh產能差距的規劃提升，蜂巢能源底氣何在？
600GWh產能的規劃目標對於蜂巢能源一家新銳動力電池企業而言，絕對會是不小的挑戰。楊紅新坦言，600GWh是一個龐大的目標，需要十幾個工廠，需要全球化，需要超過2000億的投資，需要將近8萬人的組織。如何支撐這麼大的戰略，就需要在組織創新，產品力、製造力、供應鏈、資本等環節做好充足的準備。
對此，蜂巢能源推出四大支撐戰略，包括品類創新、AI智慧製造、蜂鏈生態夥伴、資本共創等四大支撐戰略，分別在產品、智造、供應鏈、資本四大維度來保證2025 600GWh產能的規劃目標完成。
在智造方面，蜂巢能源深度探索如何透過AI技術提升動力電池品質的方法，目前得出三點，AI+容量預測、AI智慧焊接技術、AI自放電檢出。
AI+容量預測：提升容量預測的準確度，達到98%以上；
AI智慧焊接技術：實現線上不破壞性100%的全檢，並且在鐳射焊接環節，AI技術會監控不同的零部件在各工序的引數，從而達到焊接資料實時採集，自動標定資料，實時預測焊接位置；線上檢測+自學習+焊接引數矯正；在超聲波焊接環節，可以透過AI技術實時監控，及時反饋及告警；不良率降低50%；
AI自放電檢出：使用大資料做AI分析，動態地預測電池狀態，檢測電壓，同時也檢測漏電流。並且有望縮短電池靜置時間50%；庫位數量減少50%；廠建面積降低50%，運營費用降低200萬元。
在產品力打造上，蜂巢能源基於動力電池製造標準化與應用場景多元化的趨勢，提出基於短刀電池全新品類的“技術貨架”概念，透過電動全域短刀化實現電池的標準化，同時透過不同的材料體系，實現產品全場景應用多元化。
除此之外，蜂巢能源還提出打造AI智慧生態聯盟，透過利用人工智慧、先進分析和邊緣/雲計算等技術，對於效率提升、品質提升、碳追溯等各個環節，都將會起到至關重要的作用。
透過以上幾點，蜂巢能源預計2025年實現單線產能5-6GWh、綜合良率95%+、電芯OEE提升至85%+、人員最佳化65%、能源消耗降低10%。
寫在最後
面向TWh大時代，動力電池還按照現有的製造模式已經無法得到突破性的提升，只有基於不同環節的整合創新和開放式融合，打破現有的產業壁壘和創新邊界，建立新的產業生態，才有可能更大程度上推動電池的顛覆性創新。
蜂巢能源與寧德時代目光一致，致力於動力電池與AI智慧、大資料、雲計算等的深度融合。產業的創新，亟待新技術的匯入，在製造環節，智慧化、大資料的匯入也可能更好的賦能電池的生產製造，在提升生產效率的同時，更大程度提升動力電池的品質及安全效能。
值得一提的是，為解決鋰電企業資訊資料孤島現象等問題，大東時代智庫（TD）將聯合西門子、宇航股份將於2021年12月29日共同舉辦“2021鋰電池數字化（大灣區）供需對接會”。屆時，來自電池、材料、裝備等產業鏈上下游超100家企業智慧製造負責人將齊聚深圳，共同探討如何推動鋰電池行業加速數字化，探索數字化轉型與可持續發展目標的實現路徑。
