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第1819章 鱼(第2页)

“但现在看,你这最优解,”李乐指了指窗外特斯拉工厂的大致方向,“表现可不怎么优美。跟放烟花似的,当然,很灿烂。”

“路上总有颠簸。”马圣的语气毫无波澜。

“现在是唯一能在能量密度、成本和供应链成熟度上取得平衡的方案。安全问题,是工程问题。而工程问题,”他盯着李乐,“总能解决。用更好的BMS,更严密的热管理,更极致的系统控制。”

“想法挺好。可看你那电池管理系统现在的水平,啧啧啧,巧克力味的狗屎或许闻着香,可它还是狗屎。”

马圣灰棕色的眼睛倏地亮了一下,不是恼怒,而是一种近乎兴奋的探究。“你看出来了?”他身体微微前倾。

“不是我,”李乐坦然一指曹鹏,“是我弟说的。”

曹鹏正努力对付着厚实的牛肉饼,一听这话,差点噎住,幽怨地瞪了李乐一眼,那意思是“你又卖我”。

只得点头,“嗯,几千节串联并联,木桶效应放到最大,不一致性、局部热失控是大概率事件。刚才那火的颜色和燃烧状态,很像电解液或高分子材料燃烧,扑救困难,说明热管理和隔离可能没做好。BMS如果不够精细,预警和干预就……”

“你懂这个?”

李乐替曹鹏回答了,语气里带着点自家孩子被夸的得意和炫耀,“我弟,卡内基梅隆的计算机博士,专攻机器学习和人工智能底层算法,很牛逼的好不好。”

马圣放下汉堡,抽了张纸巾擦手,动作很慢,目光却牢牢锁在曹鹏脸上,像发现了新的矿脉,“具体研究方向?如何应用于复杂系统控制?”

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曹鹏被对方灼热的目光看得有些不适,但谈到专业,语气便自然沉稳下来,“我现在的方向更偏重基于统计学习的模型优化和特征提取。比如,用多层神经网络做稀疏编码,来学习高维传感器信号中的特征模式,理论上可以用于更精准的电池状态估计和健康状态预测。传统的基于等效电路模型的方法,在动态工况和电池老化后误差会变大。”

“神经网络?黑箱模型。不可解释性在安全关键系统里是致命伤。”马圣立刻反驳,但并非否定,而是挑战,“你怎么确保它的输出在极端边界条件下仍然可靠?怎么防止过拟合?实时性如何?”

“所以需要混合架构。”曹鹏语速加快,显然被问题激发了表达欲,“不是纯黑箱。可以用物理模型提供基础框架和约束,用神经网络作为补偿器或特征提取器,学习模型偏差和非线性部分。解释性可以通过注意力机制、对中间层激活的可视化来部分解决。实时性靠模型剪枝、量化和专用硬件加速。”

马圣手指无意识地在桌面上敲击,“数据呢?高质量的训练数据从哪里来?尤其是故障数据、极端工况数据,你们实验室有吗?”

“这正是难点。”曹鹏承认,“仿真数据可以部分弥补,但和真实数据总有差距。我们实验室也在搭建更精细的电池测试平台,尝试用强化学习在仿真环境里探索边界,但最终还需要实车数据闭环。”

“我们可以提供数据。”马圣立刻说,仿佛这是个再自然不过的交易,“真实的、残酷的、包括各种失败工况的数据。你的算法,可以在我们的平台上验证、迭代。这是双赢。”

曹鹏沉吟了一下,摇摇头,“算法思路可以讨论,但直接应用……你们的系统架构我不了解,软硬件耦合太深。而且,”他顿了顿,看了李乐一眼,还是决定说实话,“神经网络模型即使再优化,在现有车载控制器算力下,做复杂实时估计,挑战很大。更实际的是先优化现有的基于模型的估计算法,比如扩展卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波,引入更准确的电池模型参数在线辨识。”

接下来近半个小时,两人就着油腻的桌面和在吃剩的薯条包装纸上的写写画画,进入了深度的技术攻防。

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