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。