什么是电池预测与健康管理（BPHM）？
BPHM 是确保电动汽车、电网储能和消费电子产品中电池安全、可靠且经济高效运行的关键技术。
Large Models for Battery Prognostics and Health Management: A Review and Future Roadmap
（翻译）电池预测与健康管理的大模型：综述与未来路线图
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2608.26111: Large Models for Battery Prognostics and Health Management: A Review and Future Roadmap
AI 摘要
本文综述大模型在电池预测与健康管理（BPHM）中的最新应用。文章介绍了Transformer架构、自监督预训练、多模态数据集及PEFT等基础技术，并从缓解数据稀缺、增强泛化与鲁棒性、融合领域知识提升可解释性、实现系统级自动化四个维度梳理研究进展，最后提出数据生态、工业验证、可信性与端侧部署等未来路线图。
AI 问答
传统 BPHM 方法面临哪些挑战？
传统方法包括基于物理的模型和面向任务的深度学习方法，存在计算效率与参数化困难、跨域泛化不足、依赖大量标注失效数据以及可解释性差等问题。
大模型如何助力 BPHM？
大模型基于 Transformer 架构和自监督预训练，可从缓解数据稀缺、增强泛化与鲁棒性、融合领域知识提升可解释性、实现系统级自动化等维度突破传统瓶颈。
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