在最近的 UI 更新后，Dr.EV 会以数值的方式展示影响电池衰减的各种因素。不过有部分用户反馈，这些数字不太容易理解。基于这些意见，我们新增了以清晰、易读的文字来解释这些因素的功能。未来我们也会继续分析各车辆的衰减情况与影响因素之间的关联，并不断优化相关算法。 另外，根据用户的需求，我们在时间轴中增加了行驶和充电后的统计数据详情查看功能，方便用户更深入了解车辆状态

本次展示的两张充电图表来自一位韩国用户和一位中国用户，他们通过 Dr.EV 应用中的‘邮件咨询’功能向我们询问电池状态时提供了这些真实数据。所有个人信息均已删除，仅使用了必要的数据。 第一位用户（左侧图表） 左侧用户 几乎所有充电都使用直流快充（DC Fast Charging）。他们经常将电量充到 100%，日常补能也主要依赖快充，几乎不使用交流慢充（AC Charging）。   第二位用户（右侧图表） 右侧用户 几乎所有充电都使用交流慢充, 并且通常只充到 80% 以下。快充只在特殊情况下使用，平时始终以慢充的方式管理电池。   由于两位用户的充电习惯完全不同，他们车辆的电池图表也呈现出 明显不同的特性 。   电芯电压（Cell Voltage）图表对比 左侧用户 从左侧图表可以看到，随着充电进行，电芯电压曲线之间的间距不断拉大。在充电后段（高电压区间），电芯之间的差异更加明显。 这种情况是因为长期反复快充与频繁充到 100%，导致 最弱的那一颗电芯老化更快，其充电反应逐渐与其他电芯不同。 这一差异直接体现在电压图中： 电压曲线之间的距离

本次实验基于这样一种用户场景：车辆已过保，并出现 BMS a079 现象，车主在可接受一定不便的前提下，希望尽可能长时间稳定使用车辆。 自首次检测到 BMS a079 现象以来，现在已经进入第 5 周。目前仍然一次都没有出现过 BMS a079 错误代码。在第 3 周时，电池状态出现了一些恶化，因此从那时起，我们将充电上限限制在 60%，并将最大电芯电压控制在约 4.0 V。调整之后，第 4 周和第 5 周都保持了类似且相对稳定的状态。 到目前为止，这辆车已经连续 5 周在未触发错误的情况下正常使用，我们也会继续保持这种方式进行后续实验。

本次实验基于这样一种用户场景：车辆已经过了保修期，并出现了 BMS a079 现象，车主在可以接受一定不便的前提下，希望尽可能长时间稳定使用车辆。这是自首次检测到 BMS a079 现象以来的第三周结果。目前仍未出现实际的 BMS a079 错误代码。上周的中间图表中，电芯电压偏差最大扩大到 0.09 V。但从本周开始，如右侧图表所示，我们将充电上限控制在电量 60%，最大电芯电压约 4.0 V 的水平来进行管理。 虽然充电时间较短使得电压曲线看起来更粗，但实际电芯偏差依然稳定维持在约 0.05 V。我们将继续在避免错误发生的前提下，尽可能细致地管理并持续观察实验结果。

最近因为特斯拉的一些问题，很多人说“使用圆柱电芯是错误的选择”或者“特斯拉是被迫使用圆柱电芯的”。在早期，也许确实如此，因为那时候还没有成熟的方形或软包电芯。但即使在今天，选择哪种电芯类型依然不是一个简单的问题。 在电池包设计中，总是存在取舍。安全性、能量密度、制造复杂度和成本等因素相互影响，结果完全取决于你把哪一项放在最优先的位置。这也是为什么系统工程会成为一个独立的专业领域。 如果只看圆柱电芯最明确的优缺点，可以总结如下： 优点：  在碰撞或热失控蔓延时具有相对较高的安全性 缺点：  能量密度较低，电池包制造工艺更复杂 最终，这取决于你更重视哪一点——安全、容量还是制造难度。不同的工程师自然会有不同的答案。如果是你，你会认为哪一项最重要？ 就我个人而言，如果有足够的技术能力和质量控制，我仍然会选择圆柱电芯。因为电池起火不仅仅是产品问题，它往往会对公司的品牌和业务造成致命打击。 想想当年的索尼 VAIO 笔记本和三星 Galaxy 电池起火事件。索尼最终不得不出售电池业务，而三星在事件后也失去了不少市场份额。正因如此，一些企业至今仍坚持以安全性

这是自上周首次检测到 BMS a079 现象以来的第二周结果。目前尚未出现 BMS a079 错误代码。 从左侧图表可以看到，即使充电条件相同，最大电芯偏差仍维持在约 0.05 V，与上周相似。然而，在右侧图表中，最大偏差显著增加，达到了约 0.08 V。 这种差异在统计数据中也十分明显。 在充电时可以通过低速充电来减少压力，但在行驶过程中难以做到相同的控制。因此，对于已经存在异常的并联电芯组，行驶时的压力可能会使问题更容易恶化。目前充电上限设置为 70%，但从图表趋势来看，为防止出现 BMS a079 错误，可能需要将充电上限降低至 60%。我们将继续在 BMS a079 错误发生前，尽量通过调整充电上限来进行观察与实验。

虽然我们已经分析过大量用户数据和实际案例，但这是我们第一次在自有车辆上亲自观察到相同问题。这让我们不仅能从开发者的角度，更能以真实车主的身份，对这一问题的发生与发展过程进行更精确的研究。 先简单介绍一下车辆背景：这台车是去年六月购入的二手车，当时的总里程约为 12 万公里。车辆主要用于研发，年行驶里程很少，大约 5000 公里以下。购车时无法准确评估电池状况，而在开始开发 Dr.EV 后，通过电池包数据分析，我们发现该车的电池已经存在较高程度的劣化。当时我们对 BMS a079 问题的存在与发生频率并不了解，因此以为只是个别现象。 供参考，我们并不是拥有多辆测试车辆的资金充裕型公司。因此，我们几乎没有进行过刻意加速电池老化的实验。除非出于特殊测试目的，我们通常保持较窄的 SOC 使用区间，并主要采用慢速充电方式。   从 Dr.EV 应用的统计图可以看到，即使充电模式相似，平均单体电压差在一天之内急剧上升。 在 Dr.EV 的充电曲线中也能明显看到，单体电压在短时间内出现异常扩散，这种变化绝不可能由正常老化造成。 正如许多用户已经了解的那样，BM

之前，您只能查看 最近一次会话 的数据。现在，我们扩展了功能，您可以在 时间轴图表 中分析 所有充电和放电会话 的电池与电机数据。 通过此次更新，您可以： 查看 所有历史会话 ，而不仅仅是最后一次 跟踪电池和电机随时间的表现 将不同会话进行对比...

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