充电桩既能送电还能诊断，电池安全网随充电产业链延展开来

特来电：充电时还能给电池“体检”

　　□ 本报记者 杨成

　　西安一辆纯电动冷藏车在充电过程中电池温度突发异常。特来电新能源股份有限公司的充电网监控平台立即预警，警报信息随即通知充电用户与特来电运维人员。运维人员跟进检修发现，车辆动力电池存在漏液情况，更换后温度指标恢复正常。一场危机被化解在萌芽之中。
　　“充电是获取动力电池运行数据的最佳窗口。”特来电工作人员汪海伦介绍，“安全防护技术让车辆在充电时就能完成一次电池‘体检’。”
　　2015年，特来电第一次尝试把充电桩的“职能”从送电拓展到诊断，推出了主动防护技术。到了2019年，这项技术升级为两层安全防护技术体系，并进入全国范围应用。其中，第一层是设备CMS主动防护，在设备层内置12项安全模型，对充电过程进行实时监控和安全评估，将新能源汽车安全从车内BMS侧扩展到了车外的充电侧；第二层是基于大数据的风险识别，设置了24个安全防护及预警模型，通过大数据建立全生命周期的车辆及车型档案库。
　　研发成果迅速获得市场反馈。2021年，湖北某公交集团决定对一批早期投入运行的纯电动公交进行安全排查。他们将车辆充电数据接入特来电平台，分析了2464辆车，识别出121辆高危车辆，并制订了分批检修计划。检修结果表明，特来电分析的准确率超过95%。
　　截至2025年6月底，该技术累计为179万笔充电订单提供防护，提前预测高危车辆16.9万辆，有效预警并阻断可能发生事故的充电安全隐患1800起。
　　电池的安全防护技术不仅服务于单一车辆，对于整车厂，特来电可以提供高危车辆分布、故障指标分析等数据，帮助优化电池设计和热管理系统；在保险环节，安全评分可用于车险定价；在维修检测领域，接入平台即可用日常充电数据完成电池健康评估，减少拆解检测的时间和成本。电池安全网正伴随充电产业链向上下游延展开来。
　　2024年开始，两层安全防护技术体系“进化”为充电安全大模型，融入了AI技术。通过充电过程实时监测及AI大数据建模分析，提高了电池故障检出率。
　　特来电安全总监孙文超说：“在‘特慧看’AI图像预警系统的安全加持下，充电站内的烟雾、明火、违规行为等安全隐患无所遁形。”
　　在特来电看来，新能源汽车产业的竞争，远不止市场份额的较量。产业链内外，既需高新技术的全过程贯穿突破，也需要安全基础的共建共享。
　　“下一步，我们将继续依托数据监测及AI建模技术完善和提升电池热失控事故风险的事前防控能力，依托更加自动化、智能化的消防安全解决方案强化风险事中控制、事后处置能力，最大限度保障电动汽车在获取能源过程中的安全。”孙文超说。