面向过程的界面调控综述：非水液态电解液锂金属电池的六步动力学框架
该综述从面向过程的视角系统分析非水液态电解液锂金属电池的界面过程，采用包含离子传输、去溶剂化、界面传输、电荷转移、成核与形貌演化六个步骤的动力学框架。文章先讨论电极-电解液界面的基本结构与动态演化，并概述跨多个长度与时间尺度的先进表征技术，随后按电解液添加剂、人工保护层与溶剂化调控设计三类策略，梳理其在六步过程中调控关键动力学步骤的作用与机制。
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关键词流·BMS 与电池智能算法AI 评分2424 基于 Edge AI 的实时电池管理系统：技术趋势与设计框架
综述提出一种分层 Edge AI 电池管理参考框架：电池传感器与嵌入式控制器采集运行数据，边缘处理器完成预处理与智能分析，云平台负责长期数据管理、模型更新与车队级分析。框架强调本地状态估计、异常检测、预测性维护、安全的边云通信及可选数字孪生集成，可减少对持续云连接的依赖并加快决策。实际部署仍受嵌入式资源有限、模型复杂度、网络安全风险、电池平台异构与互操作性等问题制约。
Journal of Energy StorageAI 评分2020 锂离子电池快充的演化轨迹与新兴前沿：一项文献计量分析
一项发表于 Journal of Energy Storage 的文献计量分析梳理了锂离子电池快充研究的演化轨迹与新兴前沿。作者为 Jiaxin Wang、Chang Guo、Nan Liu、Xiaoyu Liang、Ting Liu。
Zenodo · battery 数据与软件AI 评分4040 EIS 数据驱动锂离子电池 SoH 与 RUL 估计综述
比利时布鲁塞尔自由大学 MOBI-Electromobility Research Centre 发布综述，系统梳理基于 EIS 的数据驱动 SoH 与 RUL 估计方法。文章先归类从 EIS 谱中提取性能指标的特征工程方法，再对数据驱动估计技术分类并比较不同算法表现，总结常用机器学习与深度学习算法、关键性能指标及与电池健康强相关的直接和间接特征。该综述旨在为后续研究选择建模策略提供参考。
Advanced Energy MaterialsAI 评分3838 机器学习原子间势在能源材料中的应用：架构、训练策略与验证
这篇综述系统梳理机器学习原子间势（MLIP）从描述符模型、带不确定性量化的高斯过程到等变图神经网络和大规模数据集训练的基础模型，指出 MLIP 可基于 DFT 数据实现 10^4–10^6 原子、纳秒尺度的原子模拟。
Advanced Energy MaterialsAI 评分3232 弱溶剂化电解液设计综述：面向低温锂电池的溶剂化结构与界面化学
该综述系统梳理弱溶剂化电解液（WSEs）的工作机制、结构设计策略与界面化学，指出其通过削弱 Li+ 配位、促进阴离子主导的溶剂化来加速去溶剂化与界面电荷转移，从而改善零下温度下的均匀锂沉积、无机富集 SEI 与稳定循环。文章还讨论了高浓度与局部高浓度电解液因黏度过高和 Li+-溶剂结合过强而限制低温动力学的不足，并提出定量溶剂化-性能关联、数据驱动电解液设计、界面诊断与可扩展性等未来方向。
Zenodo · battery 数据与软件AI 评分4040 无负极电芯概念：批判性分析与实用电池开发
来自剑桥大学、CIC energiGUNE、于利希研究中心等机构的15位作者发表Perspective，批判性综述液态与固态电解质无负极电池的最新进展，评估其能量密度、制造成本与可持续性优势及实用电芯性能。
关键词流·BMS 与电池智能算法AI 评分4242 电池管理系统中的机器学习：799 条记录的两层范围综述与 103 项研究的分类验证审计
该综述从 799 条合格记录中筛选，并对其中 103 项研究做深入分类与验证审计，梳理机器学习在电池管理系统中的应用。材料仅提供标题，未给出具体结论、分类体系或审计结果。
Advanced Energy MaterialsAI 评分3838 综述：机器学习如何应对可充电电池液态电解液设计的根本挑战
该综述系统梳理机器学习在液态电解液设计中的应用，围绕离子传输、电化学窗口与界面稳定性三类相互耦合的目标，介绍面向电解液化学的数据集构建与特征表示方法。文章进一步评述离子传输预测、界面调控与多目标优化的 ML 策略，并给出可操作的设计原则。作者同时指出数据质量、模型泛化性与可解释性等现存挑战，以及机理驱动、可迁移 ML 框架的发展方向。
Advanced MaterialsAI 评分2222 钠金属电池通过电解液调控界面实现稳健性能：基础、设计策略与工况表征综述
该综述系统梳理了钠金属电池（SMBs）的主要实用瓶颈，并指出固体电解质界面膜（SEI）是克服这些挑战的关键中介，系统阐述了其形成机制。文章全面评述了溶剂工程、盐化学优化、添加剂利用及高浓度、局部高浓度、弱溶剂化电解液等策略，用于调控 Na+ 传输并构建机械稳健、离子导电且电子绝缘的 SEI 层。
Zenodo · battery 数据与软件AI 评分3030 多能源微电网支撑可持续电动汽车基础设施：混合架构、V2X 灵活服务与氢能行业耦合的系统综述
一篇遵循 PRISMA 协议的系统综述梳理了 2018 至 2026 年间的文献，围绕多能源电动汽车充电微电网建立三大分类：电力电子变换器拓扑与混合 AC/DC 微电网架构（含恒功率负载 CPL 稳定性控制）、V2X 灵活服务（聚合商市场机制与 DLMP）、以及绿氢行业耦合（FCEV 加氢枢纽与季节性储能）。
关键词流·BMS 与电池智能算法精选AI 评分4747 电池管理系统中的机器学习：799 项研究的双层范围综述与验证审计
该综述对电池管理系统中机器学习的 799 项符合条件研究进行双层范围综述，给出深入分类并开展验证审计。材料仅提供标题，未包含具体分类框架、审计结果或获取方式。
关键词流·BMS 与电池智能算法AI 评分4040 电池管理系统中的机器学习：103 项同行评审研究的结构化范围综述与分类（2019–2026）
该综述对 2019–2026 年间 103 项同行评审研究进行结构化范围综述与分类，聚焦机器学习在电池管理系统中的应用。材料仅提供标题，未给出具体方法、分类框架或结论。
Advanced MaterialsAI 评分3838 数据驱动材料科学如何加速能源可持续材料研发
一篇发表于 Advanced Materials 的综述指出，AI 方法可从科学文献中提取并整合实验数据，构建材料领域专用数据集与语言模型，弥补机器学习模型长期依赖计算数据的短板。
Advanced Energy MaterialsAI 评分2424 无负极钠金属电池实现低温快充：电解液溶剂化与集流体界面协同设计
一篇综述提出电解液溶剂化工程、集流体功能化、预钠化与AI分子模拟四域协同设计框架，以突破无负极钠金属电池在低温快充下的界面动力学瓶颈。该综述指出，追求高能量密度会加剧界面不稳定性，形成"稳定性悖论"，导致钠沉积不均与容量快速衰减。近期软包电芯已实现>200 Wh kg⁻¹，并在−40°C至60°C范围内稳定循环。
Advanced Energy MaterialsAI 评分3434 机器学习如何实现锂电池电解液理性设计：从宏观性能到物理可解释描述符
一篇发表于 Advanced Energy Materials 的综述提出以描述符驱动的机器学习框架实现电解液理性设计，指出现有 ML 研究多依赖稀疏性能数据、物理可解释性有限。
Advanced Energy MaterialsAI 评分3131 全固态锂电池层状正极多尺度衰减的解码：先进诊断驱动框架
一篇综述提出 Diagnosis-Mechanism-Mitigation（D-M-M）框架，通过交叉验证从电子结构到电芯级别的多模态诊断证据，解码全固态锂电池层状正极的多尺度衰减。文章将衰减分为界面衰减（化学分解、空间电荷层形成、高阻界面相生长）与正极体相衰减（结构相变、阳离子无序、氧流失、微结构开裂），并评估机器学习与 AI 在解读复杂诊断数据集、指导预测性正极设计方面的作用。
关键词流·SOX 与寿命预测AI 评分4848 机器学习 SOC 估计的泛化鸿沟：基准精度不等于现场精度
一篇观点文章指出，深度学习 SOC 估计（前馈网络、LSTM 及其变体）报告的精度多在训练同分布的驾驶循环、温度和电芯上测得，而实际 BMS 需面对未见过的电芯、温度与使用模式。文章基于 Kalman 滤波工作、深度学习 SOC 文献及显式测试跨工况性能的迁移学习研究，界定该泛化问题并提出报告与设计实践建议。
关键词流·BMS 与电池智能算法AI 评分3232 NASA 锂电池数据集机器学习 SOH 估计评估设计与报告：开放获取研究的系统性元研究综述
一项针对使用 NASA PCoE 锂电池数据集的机器学习 SOH 估计研究，发布了预注册的系统性元研究综述方案（v1.2，2026年10月14日），审查其评估设计与指标报告。
关键词流·SOX 与寿命预测AI 评分2424 AI 驱动的锂离子电池健康预测：SOC、SOH 与 RUL 估计技术综述
这篇综述梳理了基于 AI 与深度学习的锂离子电池 SOC、SOH 和 RUL 预测方法，重点覆盖 transformer 网络、自编码器潜变量建模、神经基展开、注意力机制及混合优化框架。文章指出传统电化学与经验方法难以刻画非线性衰减、工况不确定性和动态环境波动，并给出优化辅助框架、混合物理信息学习与可解释 AI（XAI）等未来方向，以支撑可靠的 BMS 方案。
Journal of Energy StorageAI 评分2222 混合储能系统智能优化助力脱碳电网：综述
Journal of Energy Storage 刊发综述，由 Rogina Zourkta、Bassel Chokr、Abderafi Charki 与 Mohammad Hammoud 撰写，聚焦混合储能系统面向脱碳电网的智能优化。文章发表于该刊 Volume 182, Part E，出版日期为 2026 年 12 月 30 日。
Renewable and Sustainable Energy ReviewsAI 评分4545 数据驱动 EIS 方法用于锂离子电池 SoH 与 RUL 估计的综合综述
一篇发表于 Renewable and Sustainable Energy Reviews 的综述系统梳理了数据驱动的电化学阻抗谱（EIS）方法在锂离子电池健康状态（SoH）与剩余使用寿命（RUL）估计中的应用。
关键词流·热失控与热安全AI 评分3838 基于实时气体传感与 AI 诊断的下一代电池热失控监测
综述指出，气体传感可在电解液分解初期捕捉 H₂、CO、CO₂ 和 VOCs 等标志气体，比电压或表面温度变化更早触发热失控预警。MOS、2D 过渡金属硫属化物和 MOFs 等材料已实现 ppb 级灵敏度与最快 6 s 响应，结合 ANN 及 SACNN-Mamba 架构可完成复杂混合气体中的定量与模式识别。
Journal of Energy ChemistryAI 评分3232 用人工智能解锁可充电电池材料：从数据-描述符-模型工作流到闭环发现
Journal of Energy Chemistry 第123卷发表综述，探讨人工智能如何加速可充电电池材料的发现，提出从数据-描述符-模型工作流到闭环发现的路径。作者 Yang Zhao、Mengjun Li、Limin Geng、Weijia Meng、Jiaye Ye 系统梳理了该领域的方法框架。
eTransportationAI 评分4242 缓解锂离子电池基于机器学习的 SOH 估计中的数据依赖影响：挑战、策略与展望
eTransportation 第 29 卷刊发综述，聚焦机器学习用于锂离子电池 SOH 估计时的数据依赖问题，梳理其挑战、应对策略与未来展望。作者为 Ming Jiang、Meng Wang、Mingyang Liu、Fei Gao、Yuefeng Su。
Renewable and Sustainable Energy ReviewsAI 评分2222 AI 驱动的综合能源系统多目标优化与多准则决策：面向低碳转型的批判性综述与展望
这篇发表于 Renewable and Sustainable Energy Reviews 的批判性综述，由 Yitong Dong、Jiashu Kong、Pow-Seng Yap 与 Yuekuan Zhou 撰写，聚焦 AI 驱动的多目标优化与多准则决策在面向低碳转型的综合能源系统中的应用。文章在梳理现有方法的基础上提出批判性视角与未来研究方向。
Renewable and Sustainable Energy ReviewsAI 评分3838 机器学习在电池热管理系统中的应用进展：建模方法、优化策略与未来趋势
综述梳理了机器学习在电池热管理系统中的应用进展，涵盖建模方法与优化策略。文章发表于 Renewable and Sustainable Energy Reviews 第244卷，作者为 Junlong Gu、Zongqi Chen、Yu Wang，并展望了该领域未来趋势。
Advanced Energy MaterialsAI 评分2424 氟化物驱动的界面工程：为高性能无枝晶锂金属电池构建功能层
金属氟化物（MₓFᵧ）通过与 Li 反应生成含 LiF 的稳定界面层，可调控 Li⁺ 通量并促进均匀沉积，从而实现无枝晶、高容量锂金属负极。该综述系统梳理了 MₓFᵧ 在人工 SEI、亲锂 3D 宿主、隔膜修饰层和电解液添加剂中的应用，并讨论了软包电芯层面的实际性能与商业化前景。