提高电池 X 状态评估的准确性

BatterMachine 是一家早期创业公司，旨在利用 AI 技术解决能源领域的问题。我们的重点是通过机器学习创新电池管理。包括麦肯锡在内的许多报告估计，目前电池管理的市场规模约为 70 亿美元，预计到 2030 年将增长到 300 亿美元。这些数字是基于没有 AI 应用的场景得出的；有了 AI，市场规模可能会成倍增加。例如，谷歌的 DeepMind 发现了 380,000 种新材料。此外，许多新闻媒体报道称，化工行业是受 AI 影响最大的行业之一，这表明 AI 集成技术将为能源行业带来前所未有的生产力提升。传统公司可能会因内部阻力、政治问题和其他因素而难以保持竞争力。

目前，我们拥有电池机器学习框架技术（ https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666546823000915 ）和通过汽车电池管理系统与云端协作来提高安全性的技术（ https://www.mdpi.com/2313-0105/9/5/264 ）。基于这些核心技术，我们计划开发面向电池管理算法开发人员的机器学习框架以及电池管理应用中的各种应用程序（适用于电动汽车、充电器、机器人、无人机、ESS 等）。

基于人工智能的电池管理市场预计将在很长一段时间内实现大幅增长。然而，由于技术壁垒，该领域的参与者非常少，其中大多数是欧洲公司，获得了约 1 亿欧元的初始资金。因此，外国投资者似乎已经看到了基于人工智能的电池管理的市场潜力。从我之前担任技术研究主管的经验来看，我确信使用机器学习进行电池管理是一个明确的技术方向。这种信念，加上我过去三年在该领域的研究，我认为已经取得了具有竞争力的研究成果，是我决定创办一家公司的原因之一。到 2030 年，市场预计将增长超过 300 亿美元，我相信我们的技术具有很强的竞争力。如果我们迅速行动，很有可能引领市场并成为独角兽。

然而，由于这个市场还处于非常早期的阶段，有许多技术挑战需要解决，需要喜欢应对新挑战和解决难题的工程师或科学家。我们正在寻找那些愿意成为人工智能在电池、能源和电力应用领域带来的颠覆性创新的参与者而不仅仅是观察者的人。