在“雙碳”戰略的號召下，政府相繼出臺政策鼓勵使用低碳交通工具，新能源已是未來汽車產業的明確發展方向。各大車企紛紛布局新能源汽車賽道，以純電動車型（EV）為主的新能源車市場地位也在快速提升。而這股新能源熱潮也將鋰電池推到了風口中央，與此同時，鋰資源問題、外部環境動蕩導致儲能需求暴增，鋰電產業加速內卷。

目前新能源鋰電發展偏快、產業利潤卻偏低，國內動力電池技術發展卡在瓶頸期，行業走向多元化。值得一提的是，資本依然看好鋰電產業的動向，根據IT桔子的數據顯示，2022年動力電池行業有254起融資事件，合計融資金額1881億，行業發展勢頭旺盛。

并且，新能源汽車的需求在持續增長，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉表示，2024年中國新能源汽車保有規模將接近3,000萬輛，其中純電動占比約80%，這一趨勢意味市場對鋰電池的需求也將持續攀升。同時，客戶的要求也在日益提高，期待更低的成本，渴望電池企業擴產能、快交付，這也導致動力電池市場競爭愈發激烈。

當下這個發展周期，是行業大浪淘沙的關鍵時期，也是行業加速洗牌的節點，對EV產業內的企業來說，機遇與挑戰并存。

AI與機器視覺結合的智能檢測技術憑借其高效、智能的特點，正在新能源汽車的智能制造當中逐漸滲透。動力電池是純電動汽車行業的核心組成部件，也是消費者選擇純電車考慮的第一要素。電池品質和性能是掣肘新能源汽車發展的關鍵，AI將會是這場汽車工業革命里的一門重要應用技術，如何利用好AI這門先進技術提高動力電池續航里程以及充電效率，是提升新能源汽車競爭力的一張王牌。

當前，EV動力電池制造還存在不少痛點，比如制造工藝一致性低，工藝水平參差不齊；電池制造裝備技術差距大；自動化生產水平低等。并且，傳統的檢測技術和方法跟不上市場對新能源電池的需求，在確保電池品質和安全性能的同時還要提高產能，讓許多廠商開始尋求創新的出路。利用AI輔助和機器視覺的解決方案成為了改善傳統EV電池生產的創新手段，康耐視作為一家擁有超過40年從業經驗，專注工業機器視覺和工業讀碼產品的專精企業，基于自身經驗與實力提供了一套健全可靠的智能化EV電池制造方案。

EV電池制造是一個復雜的流程，涉及多個生產環節，在制造過程中能借助于讀碼/視覺應用的大致可分為5個環節：分別是電動汽車電池電極制造、電池單元組裝、電池表面整飾、模塊組裝和電池組組裝。

在電池的生產過程中，失之毫厘差之千里，因此細節檢測的把控是重中之重。AI視覺檢測的優勢之一是通過智能計算和大數據、機器學習等實現精準規模化生產，而康耐視針對這5個流程，使用機器視覺和AI技術打造的差異化競爭力還包括：提升制造工藝精準性，在制造流程中實現細致檢測電池外觀誤差，快速識別電池是否存在細微缺陷，確保電池的出產品質和長期安全性，助力企業實現智能化提升產能。

審核編輯：劉清