全固态电池综述：化学体系、电池管理、热管理、组装与应用
一篇发表于 Zenodo 的批判性综述系统梳理了全固态电池（ASSEB）的电解质组成、生产工艺、电池管理系统（BMS）、热管理系统与环境表现。文章指出，商用锂离子电池受制于易燃液态电解质与中等能量密度，而 ASSEB 在能量密度、稳定性与安全性上更具潜力，但仍面临离子传输偏低等挑战。综述还评估了 ASSEB 在电动汽车、消费电子、航空航天、国防与可再生能源储能中的应用前景。
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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。
Renewable and Sustainable Energy Reviews精选AI 评分4848 综述提出真实车载动态工况是电池科学缺失的维度
Kumlachew Yeneneh 与 Gadisa Sufe 在 Renewable and Sustainable Energy Reviews 发表观点文章，指出电池研究多基于稳态条件，而真实汽车运行中的动态工况是电池科学中缺失的一个维度。文章发表于 2027 年 1 月的第 245 卷 Part A，目前仅有摘要公开。
推荐理由：文章把真实车载动态工况列为电池科学中被忽略的维度，为实验设计与模型验证提供了一条可迁移的视角。
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。
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4242 快充锂电池电解液设计十年进展综述
一篇综述系统梳理了过去十年快充锂电池电解液的发展，从溶剂、盐、功能添加剂三组分出发，总结调控溶剂化结构与界面化学以抑制析锂、改善界面动力学的策略，并延伸至LHCEs等先进体系及其与不同负极化学的兼容性。文章还按破坏性、时空分辨率等维度归类先进表征技术，并介绍AI辅助电解液发现与BMS快充协议优化进展，最后讨论电芯形态、真实工况与可制造性等实用化问题。
Renewable and Sustainable Energy ReviewsAI 评分2323 商用电动车队充电基础设施的设计与运营：建模与技术趋势多维综述
这篇综述从建模与技术趋势两个维度，系统梳理了商用电动车队充电基础设施的设计与运营。文章由 Carlos E. Gil Simancas 等人完成，发表于 Renewable and Sustainable Energy Reviews 第 244 卷 Part D。
eTransportationAI 评分4141 嵌入式柔性传感器用于锂离子电池超早期故障诊断与热失控预警：一篇批判性综述
eTransportation 刊发综述，系统梳理嵌入式柔性传感器在锂离子电池超早期故障诊断与热失控预警中的应用。文章由 Yawen Zhang 等人撰写，聚焦柔性传感方案对电池内部状态的原位监测能力，并对其技术路线与局限作出批判性评估。
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。