隨著汽車製造商追求更強大的電動車充電技術以實現更快的充電速度，電池組可能會成為一個薄弱環節。頻繁的 DC 快充對電動車電池的長期健康不利，而老化的電池也較難承受激進的充電方式。如同當今世界的許多其他事物一樣，研究人員希望探究 AI 是否能成為解決方案。

在一篇新發表的 IEEE 論文中，來自查爾摩斯科技大學（Chalmers University of Technology）的研究人員開發了一種「健康感知」（health-aware）的充電演算法，能夠讀取電池的健康狀態，並隨著電池老化而相應地調整充電行為。研究人員聲稱，在模擬中，這種方法能顯著降低預期的電池衰退，將電池的可用壽命延長約 23%，同時保持與新電池相同的充電時間。

此 AI 演算法能夠與電池監控系統介接，「學習」電池隨時間老化的健康狀態，並偵測潛在問題。研究人員聲稱，此方法足夠有效，無需專用感測器來監控電池本身。大多數汽車製造商已經透過監控電池芯層級的電壓來判斷電池健康狀況，但研究人員似乎建議，需要分析電池芯內部的化學反應才能產生同等的效果。

根據電池的健康狀況，該演算法可以透過設定不同的電壓限制來減慢或加快充電速度。根據論文，使用此方法，模擬電池在容量下降到 80% 以下之前，成功完成了 703 次充電和放電循環。而以恆定電壓持續充電的模擬電池僅完成了 572 次循環。充電時間也幾乎相同，傳統方法的充電時間為 24.15 分鐘，而 AI 方法為 24.12 分鐘。

有前景的研究專案不一定總能成為商業上可行的產品，但能夠即時監控電池健康狀況並相應調整充電的軟體正在實現這一飛躍——無論它是否被貼上「AI」的標籤。在當年的 CES 展上，GBatteries 展出了自己的充電軟體，而 Breathe 則是一家從倫敦帝國理工學院（Imperial College London）的研究專案中分離出來的公司。後者目前正與富豪汽車（Volvo）合作，為該汽車製造商的新一代電動車提供充電軟體，首批將搭載於 2027 年的 EX60 車型。除了保持電池健康，Breathe 聲稱透過即時數據監控，還能將充電速度提高 15-30%。