5月21日，由中国电动汽车百人会汽车涂装互联创新中心主办，涂装互联新联盟支持的“电池电芯涂装创新技术安全防护与高效工艺双轮驱动新能源汽车高质量发展“专题研讨会，在安徽省合肥市成功举办。中科昊音自主研发的，基于声纹AI技术的新能源汽车动力电池热失控预警系统，受到与会专家、学者的广泛关注。

       在新能源产业高速发展的当下，动力电池热失控问题始终是制约行业发展的关键瓶颈。中科昊音声纹AI技术的新能源汽车动力电池热失控预警系统，创新性地将声纹识别技术与电池安全监测深度融合，通过实时捕捉电池运行过程中的超声波频段信号，实现对异常状态即时响应，为行业带来全新安全保障方案。


       专题路演环节，我司首席技术总监叶博发表了题为《声纹AI技术的新能源汽车动力电池热失控预警系统》的演讲，系统性地阐释了该技术原理及其应用场景的落地可行性。从电池热失控的诱因、热失控各阶段的反应机理、到全过程伴随的不同噪声特征。揭示了当前基于温度、气体监测等传统手段的技术瓶颈，并重点展示了我司自主研发的新能源汽车动力电池AI预警算法与智能声纹监控系统框架等核心技术。


       中科昊音新能源汽车电池安全监测系统突破动力电池安全监控，创新采用声纹识别技术实现电池故障的超前预警。相较于温度、气体传感器方案，声纹技术通过捕捉电池异常泄压阀开启、电解液泄漏及电弧放电等特征声波，在热失控前发出预警，解决温度监测因传感器延迟无法定位电芯级异常、气体传感器交叉敏感及热失控后响应滞后等问题。系统通过声纹采集实现24小时实时监测，精准定位故障电芯或模组，结合深度学习算法，动态分析声纹特征数据库，生成故障演变趋势曲线，为运维人员提供电池健康评估及维护决策支持。在碰撞损伤、过充快充等场景中，系统可快速识别热失控征兆，精准定位故障点，融合多源数据消除误报，推动电池安全从“事后处”向“事前防控”升级。

       多模态声纹数据库，通过对声纹数据深度学习与分析，精准地挖掘电池在不同健康状况下的异常声学特征。

       AI声纹分析终端可实现对电池状态的实时监测，一旦检测到异常声纹特征，即刻触发预警机制，为驾驶员争取宝贵的反应时间，从而有效预防热失控等严重安全事故的发生。

       基于实时监测数据不断深度学习和优化，持续提升诊断精度，为电池的安全运行提供可靠保障。


       在新能源革命的浪潮中，电池安全是第一基石。中科昊音将以本次研讨会为起点，持续深化电池安全领域，推动AI技术在新能源全产业链的深度应用，让AI驱动的安全防护网覆盖每一块动力电池，助力中国智造在全球新能源赛道行稳致远。