消費類電芯，因為用電器件需要電量相對較小，單體電芯的電量輸出基本就能滿足要求，所以很少需要幾個電芯一起配合使用。單體電芯電量小，遇到電量輸出較高的使用場合，比如電動汽車和儲能等，就需要很多電芯進行串并聯，獲得比較高的輸出電壓/輸出電量/輸出電流/輸出功率等。如下圖（圖1和圖2）一樣，很多方形電芯和圓柱電芯（18650）并成一個模組，很多模組再并成一個pack，作為電動汽車的動力來源。網上有人拆解過特斯拉model S，85Kwh的電池包，7104節松下生產的圓柱電芯，每444節一組并聯，共16組，組間串聯，組成電池包。

　　馬斯特敢這么干，不一定誰都可以這么想。首先，松下的小圓柱技術爐火純青，兼顧成本低廉和性能一致性。有笑話稱，如果用兩臺機器去測試松下的電池，出來的曲線不一樣，你首先懷疑的應該是你的測試問題。電池生產工藝復雜，影響電芯一致性的因素繁多，從前至后，除了材料本身的一致性之外，還有諸如配料/攪拌/涂布/冷壓/分條/卷繞/注液/化成等。為了提高電池出貨一致性，電池廠家還會在化成后增加分選工序，挑選出那些阻值偏移較大/自放電比較嚴重的電池。電芯一致性如果不好，會嚴重影響電池使用的壽命，縮短電池包使用年限。單體電芯在經過很多次充放電后，因為表面SEI膜增長/副反應增多/隔離膜孔洞被堵塞等原因，可逆容量會有所衰減，容量衰減到初始容量的80%時，將嚴重影響電動汽車的設計功能發揮。模組中電芯如果一致性較差，使用同一電流進行充放電時，會造成某些電池的過充或過放，這會大大縮短整體的循環壽命電池，不一致性將導致電池組內其它單體發生多米諾骨牌效應式的連鎖反應。如循環壽命1000次左右的電芯，在電池組中的實際循環次數只有200次左右。但是，如果電芯一致性就是不好，成組還能用不？

　　傳統的BMS肯定是拒絕的，但是如果是SDB（software defined battery）就不一定了。傳統的BMS一根充電線進來，給所有的電池充電/記錄/截至，然后再輸出。如果電芯一致性較差，上邊所描述的那些問題就會一一發生。再進一步，如果我們腦洞再開大一點，我在我的電池包里安裝上兩種電池，一種用于應對低速巡航時的低倍率放電工況，另一種用于應對高速急停時的高倍率放電工況。不同的電芯體系具有不同的特點，常考慮的能量密度/功率密度/成本/壽命/柔性等指標也是相互沖突，如果需要在同一模組中使用不同體系電芯，搭配出一個綜合性能突出的產品，傳統的BMS就比較困難了。微軟覺得，這個可以這樣做：給每一個電池都加上一個充電放電管理微裝置（smart switching circuitry），收集每個電池的充放電電壓/電流/電阻，實現智能分流調配，使每個電芯的充放電情況接近于單體電芯，最大化電芯的使用價值。這種電芯管理模式的主要難點在于收集到這些數據之后的分析與電流調配，微軟為之開發了一個比較復雜的算法，并將使用這種電池管理模式的電池包為Software defined battery。

　　更關鍵的是，這種電池管理模式可以實現不同化學體系的混排管理。儲能方式萬萬千，優點缺點不盡同。不同的電壓/不同的電阻/不同的充放電倍率，這些電池組合在一起，能夠正常工作么？微軟就此，利用SDB，進行一個實驗，得到了良好結果（Battery Management for 2-in-1s）。還有，在智能手表中，利用表帶可以裝配柔性的固態電池，搭配表盤下的聚合物鋰電池，可以更好的延長待機時間，這就需要SDB更好的調控固態電池與液態電池之間的配合了。

　　至于這么多的充放電微裝置的引入，錢（成本）的問題，大佬們說“都不是事兒（We believe the BoM cost and space requirement of our SDB solution will not be significant）”。以后，這個SDB系統還會連入整車物聯網，理解你的個人行為和用戶schedule等，服務您的出行。啊，我們電池也大數據物聯網起來了，洋氣。