對于動力電池這樣的極限制造來說，個別環(huán)節(jié)創(chuàng)新、設備側自動化升級只能帶來局部優(yōu)化，很難實現彎道超車。

一塵不染的車間里，擺放著一臺臺大型充放電機設備。設備內部的平臺上，機械手正靈活地拎起一排電池，進行充放電測試。
這道工序叫化成 —— 鋰電池經過物理成型后，還要被被激活，電芯才具備存儲電能力。
如果將小麥收下來磨成粉的階段稱作前端，做成面團是中端，面包的烘烤是后端，那么，鋰電池的化成就是 “烘烤” 階段。
在此之前，鋰電池已走過 “磨粉” 的極片制造，以及 “做成面團” 的電芯裝配階段。

鋰電池的生產流程，產線可以分為前端、中端和后端。鋰電池制造是高復雜度的流程型制造業(yè)，其生產可粗略分為 15/16 道工序，其中既涉及到物理變化（主要是極片制造），也涉及到化學變化（SEI 膜的形成），工藝點數以千計。
在現有材料體系內，電池價值和難度大約有 20% 是在研發(fā)環(huán)節(jié)，剩余 80% 是生產制造。對于主打短刀片電池和疊片工藝的蜂巢能源來說，其在動力電池在材料和設計上的優(yōu)點能否得到大批量高品質復制，是決定其成本和市場競爭力的關鍵。
“從原材料到能量存儲轉換成品，生產制造環(huán)節(jié)是各項先進制造技術聚焦的主戰(zhàn)場?！闭卖~博士總經理李翌輝認為。
這也意味著個別環(huán)節(jié)創(chuàng)新、設備側自動化升級只能帶來局部優(yōu)化，很難實現彎道超車。全局最優(yōu)解在于將信息化、網絡化、數字化、智能化融入電池制造全過程。
2021 年 8 月，蜂巢能源成立了專注于智能控制和智能制造領域平臺公司章魚博士智能技術（上海）有限公司（以下簡稱“章魚博士”）。除了 “對內” 承接蜂巢能源 AI 智能工廠建設的戰(zhàn)略分工，提供包括 AI 智能仿真、AI 智能視覺、AI 智能分析等創(chuàng)新技術支持，章魚博士還 “對外” 提供能源互聯、工業(yè)智控硬件、AI 算法與核心工業(yè)軟件、燈塔工廠總包集成等方向產品與服務。
“章魚博士成立之初就定位成為一個智能制造的平臺，旨在推動整個產業(yè)鏈的轉型升級。” 李翌輝說。

章魚博士總經理、蜂巢能源 CIO 李翌輝。
一、動力電池的 “極限制造”
一般而言，制造業(yè)主要可以劃分為流程型制造業(yè)（比如水泥、鋼鐵）和離散型制造業(yè)（比如造手機）兩大類。鋰電池制造兼具兩類制造的特點。
“粉料勻漿、涂布到輥壓對生產連續(xù)性要求很高，后半段的膜切、疊片裝配又表現為離散制造。” 李翌輝解釋道。
總體而言，鋰電池制造的前段屬于高復雜度的流程型制造業(yè)。流程型制造以配方為核心，本身就有較強易變性和伸縮性，混合了物理、化學變化。其中，工藝參數眾多而又互相關聯、互相作用、互相制約，屬于開放復雜系統(tǒng)，不少事物難以有確定的數字解，難于數字化。這也是為什么當下動力電池標準化程度很低，材料、生產設備和工藝幾乎定制化，反映出一家企業(yè)電池制造的獨特理解和經驗。
粗略而言，鋰電池生產可分為十幾道工序，既涉及物理變化（主要是極片制造），也涉及化學變化（SEI 膜的形成），工藝點數以千計。
“一條產線至少有 2500 個關鍵質量控制點?！?李翌輝舉例。例如，均漿攪拌時要做到攪拌均勻，就要監(jiān)測攪拌軸的轉速、攪拌溫度、勻漿粘度；涂布環(huán)節(jié)需要監(jiān)測速度、面密度、張力、壓力，烘干環(huán)節(jié)監(jiān)測溫度；廠房環(huán)境要密切監(jiān)測溫濕度、粉塵等。
這些不同結構和功能的工序通過非線性耦合構成一個復雜系統(tǒng)，并且由于降本提效的需求，其配方也在不斷迭代，導致其技術復雜性在制造業(yè)里出于很高水平。

電芯審查對各工序的外部環(huán)境要求也非?？量?。除此之外，對材料批次的管理，制造工藝連續(xù)性、工藝要求、裝備、質量監(jiān)測等都提出了苛刻要求。
就蜂巢能源的疊片工藝生產方形電池的技術路線來說（目前方形電池多數采用卷繞工藝裝配電芯），產品性能方面優(yōu)勢明顯，同時也意味著更高的工藝門檻和生產成本。其中，最大挑戰(zhàn)是生產效率以及質量控制。
目前疊片機的疊片效率（五工位）在 4 片 /s，與卷繞效率相差較遠。據測算，在電芯尺寸較小的情況下，只有單工位效率提升到 0.2 秒 / 片左右時，疊片工藝才可能與卷繞工藝成本相當。 
“蜂巢能源引以自豪的是，有一支極限裝備研發(fā)團隊，與行業(yè)里面最頂尖裝備商合作，疊片速度已經從 0.6 秒提升到 0.4 秒，現在逼近 0.125 秒，快得肉眼幾乎看不清。” 李翌輝告訴我們。

蜂巢能源超高速疊片機。

而在疊片之前的涂布環(huán)節(jié)，蜂巢能源已經將涂布速度提升到每分鐘 80 米，未來要逼近 120 米。至于疊片之后的極組物流運輸，蜂巢能源已率先導入磁懸浮物流線。
目前，蜂巢能源的一條產線一天電池產量接近 2 萬個，多個工位之間需要高速銜接，傳輸過程中不能出現一些大的碰撞等不穩(wěn)定狀況，傳統(tǒng)皮帶、滾動式物流線很難滿足這些苛刻要求。
例如，短刀電芯單極組的重量、長度尺寸是其它極組的 1 至 2 倍，對疊片至熱壓轉運過程中極組對齊度的保證要求更高，傳統(tǒng)皮帶物流線很難勝任要求。
相比之下，磁懸浮物流線傳輸效率更高，可以達皮帶物流線的 10 倍，同時，磁懸浮運輸車的加減速更加均勻，極組對齊度更易保證。
此外，磁懸浮采用潤滑滾動，相比于皮帶線的滑動干摩擦，可以減少異物，且一致性更高，無碰撞問題，異物抑制率提升 80%。

蜂巢能源在行業(yè)內率先導入磁懸浮物流線。
至于質量控制方面，疊片工藝需要將每個極片進行兩次分切，一個電芯則涉及到數十次分切，每次分切都存在極片的截面產生毛刺的風險，這就增加了電池質量控制的難度。
為此，在切疊環(huán)節(jié)，蜂巢能源通過非常復雜的工藝參數數據的連續(xù)性監(jiān)測，集合 SPC（統(tǒng)計過程控制）、機器視覺加 AI 和大數據分析等方法，保持電池在多個工藝環(huán)節(jié)之間的一致性，避免將一些隱患帶入下個環(huán)節(jié)。
事實上，除了切疊，每個節(jié)點幾乎都要 100% 完美，否則不同節(jié)點的缺陷率是相乘的關系，最終會導致結果大到不可想象。
例如，如果材料在漿料輸送環(huán)節(jié)加入了一些磁性異物，會導致電池性能大幅衰減。蜂巢能源在該環(huán)節(jié)比行業(yè)通行標準多加了一道除磁工序，從而使得漿料級磁性異物含量可以做到 50ppb 以下（ppb 是含量單位，即十億分之一，磁性異物重量占比十億分之五十），高出行業(yè)水平 50%。

蜂巢能源短刀電池勻漿產線。
在裝配環(huán)節(jié)，切疊完畢、電芯入殼之后要進行焊接。疊片工藝中，每個極片均需點焊，容易出現漏焊、虛焊等不良現象，影響整個電池殼體密封性。
為了解決刀片電芯最難的周邊焊接問題，蜂巢能源采用對縫焊接，正負極同時周邊焊接，提升焊接效率 50% 以上，同時，采用超高速焊縫自動追蹤焊接工藝，提升焊接良品率 10% 以上，焊接速度可以達到 200mm/s。
“我們在電芯制造的二十多個關鍵工藝環(huán)節(jié)，大量應用了先進的機器視覺在線檢測，識別不良現象。” 李翌輝補充道。

蜂巢能源短刀電池裝配環(huán)節(jié)。
二、AI、工業(yè)互聯網的想象力
一條產線 2500 個質量控制點會產生海量數據。
“僅化成這一道工序，在不完全采集情況下，一天數據量在 200GB 以上。” 李翌輝舉例說。
如果算上整個工序（從上游到下游），持續(xù)監(jiān)測所產生的數據量 “一個包含幾期工廠的大型制造園區(qū)，一年產生的數據量在 100T 以上；很快，蜂巢集團全年數據將突破 PB 級別”
事實上，對海量數據分析的高要求也展現出動力電池制造的另一種 “極限” 性。
傳統(tǒng)制造（比如重工裝備制造）的人機協(xié)同，更多依賴人類，并不適合動力電池制造的高節(jié)拍，而后者定義的 “人機協(xié)同” 應該更多依靠數據和機器來控制整個生產過程。
為此，章魚博士將人工智能融入先進制造各個環(huán)節(jié)中，拉通產線端、工廠端和云端，形成一整套持續(xù)進化的生命體。一個標準新能源行業(yè)智能工廠，從工廠規(guī)劃、工藝、制造、質檢、物流到設備，每條主線都應該被賦予智能化特征。
“這也是蜂巢能源不同于其他行業(yè)競對的地方。” 李翌輝強調。
例如，為了保證工藝質量，設備影響占比很大。生產設備的精度和自動化水平決定了鋰離子電池的質量。
雖然可以通過設備自動化去逼近效率極限（比如蜂巢能源的熱負荷切疊一體機），但自動化的剛性特征無法保證制造系統(tǒng)的長期一致性、穩(wěn)定性。
只要是機械，就一定會發(fā)生一些衰減。設備也會經歷一個從出生、發(fā)育，到青年、壯年，逐步衰老并最終報廢的過程。
通過在多個工藝環(huán)節(jié)對來自不同廠商的設備配備傳感器，大量采集諸如振動、溫度、噪聲等關鍵數據，借由智能算法，章魚博士可以及時了解設備健康情況。
“當設備核心部件發(fā)生一些衰減，我們會判別是偶發(fā)衰減還是趨勢性衰減，還能對諸如濾網、切刀等關鍵備品進行預測性維護?！?李翌輝說。
不過，章魚博士也發(fā)現了這一過程中的瓶頸 —— 傳統(tǒng)數據傳輸效率無法滿足動力電池生產對設備控制速度的要求。
為此，他們引入邊緣計算，在設備實時控制方面做了一些創(chuàng)新。據李翌輝透露，17 條蜂巢能源產線馬上會部署章魚博士研發(fā)的智能控制器。
這些 “軟硬一體” 的控制器，融合了傳統(tǒng)上位機、NPU 算力、物聯網關、5G 高速通訊模塊及邊緣計算等功能，實時運行數據被輸入到算法模型后，可就地運算，并將結果快速反饋給 PLC，勻漿攪拌、涂布、切疊等環(huán)節(jié)實現毫秒級控制。
“我們將一些 AI 算法融入到這些控制器的控制當中，在設備端，單元端和產線端放置我們的智能控制器，可以取代傳統(tǒng)工控機和上位機。” 李翌輝說。
除了這個 “嘗試將離線 AI 變成在線的 AI”、“行業(yè)里不多見” 的創(chuàng)新，章魚博士還在質量智能檢測方面大膽嘗試。
例如，電池由若干個極片組成，切片過程當中會發(fā)生一些對齊度不良，甚至極片翻折現象。主流檢測方式是等極片疊完并形成幾組之后，透過 X 射線照射，根據算法識別其中偏差。
章魚博士正在嘗試將檢測進一步前置 —— 通過高速攝像，在堆疊過程當中就發(fā)現一些偏差。
“一旦發(fā)生一些大的偏差，達到連續(xù)三個不良時，系統(tǒng)會自動報警并啟動在線互鎖控制，避免成批不良發(fā)生?！?李翌輝說。
除了人工智能方面的想象力，蜂巢能源不同于其他行業(yè)競對的地方還在于其工業(yè)互聯網的邏輯。
在李翌輝看來，工業(yè)互聯網主要解決兩個問題。一個是機器數據和上層控制系統(tǒng)、車間制造系統(tǒng)以及企業(yè)系統(tǒng)的融合。
另一個是與產業(yè)鏈上、下游的深度綁定，構建生態(tài)系統(tǒng)?！袄◤脑牧?、關鍵零部件、主機廠一直到整個用戶側在線服役全過程，通過一套標準、一套平臺提升上下游協(xié)同，這是工業(yè)互聯網的核心所在?！?李翌輝認為。
因此，章魚博士也分別從這兩層構筑起蜂巢能源的工業(yè)互聯網。特別是在用戶側，構建了自己的蜂云平臺。
蜂云平臺不斷監(jiān)測服役中的電池產品，為用戶提供一些基于數據的增值服務。同時，分析整個蜂巢能源在上面的 400 多億條數據后提煉的知識，還能反哺給產品設計、工藝驗證、制造、供應鏈等環(huán)節(jié)人員，甚至售后服務人員，形成雙向閉環(huán)。 
三、獨特平臺，從 0 到 1
從前年開始，章魚博士就在研究一個黑科技。
化成激活是非常關鍵的一個工序，它要保持整個電池的一致性，然后又要保證它的安全性。
電芯的完整生產周期覆蓋從投料到出廠，時間長達 6 周左右，其中涂布、分切、卷繞等機械制程耗時 1-2 天，且各家企業(yè)差異不大，但化成時間差異較大，會拉長產品制造周期，顯著影響制造成本。
一個電芯的化成分容時間需要 4 周左右?，F在正嘗試在預充環(huán)節(jié)，通過一些容量預測，不經過化成分容，即可預測整個電池容量。
“這對我們整個生產周期的壓縮，將是革命性的?！?李翌輝說。
雖然在實驗室取得了非常不錯的預測效果（預測準確度達到 95% 以上），但進入實際生產環(huán)節(jié)后，他們發(fā)現情況非常復雜。
“原材料的供應批次，包括實際工藝差別等，都會制約大數據分析結果?！?李翌輝透露。
現在，章魚博士正在啟動第二期的容量預測，將算法落到產線上，利用真實數據進行訓練和驗證。
正是在這樣的試錯過程中，蜂巢能源認識到新能源行業(yè)智能制造的高度復雜，僅靠某個公司企業(yè)、團隊，根本無法勝任如此復雜的系統(tǒng)集成和部署。
因此，蜂巢能源發(fā)起成立了生態(tài)聯盟 —“AI 蜂能聯盟”，集合 AI、工業(yè)領域等領先企業(yè)、獨角獸等黑科技資源，取長補短，共同推動智造升級。
目前，聯盟已經擴展到 60 多家。在蜂巢能源的生產現場和無錫大規(guī)模生產制造基地，20 多個高難度智能制造場景正緊張進行著 POC 原型測試。
在李翌輝看來，“這個過程本身就是一種孵化?！?nbsp;
在與不同企業(yè)的合作過程中，自己學到了伙伴們的先進知識經驗。同時，合作伙伴也深刻扎根在了蜂巢的生產制造現場。
新伙伴可以通過聯盟載體，進入到生態(tài)聯盟。除了蜂巢能源主戰(zhàn)場、10 余家大型制造園區(qū)，還能進入更廣袤的新能源上下游、3C、半導體、電子信息等產業(yè)，進行更多接近實戰(zhàn)的演練。
當然，作為一家孵化平臺，章魚博士的優(yōu)勢還不止于此。從理論指導、實戰(zhàn)演練、結果快速復用甚至小批量生產，他們拉通了創(chuàng)新 idea 從 0 到 1 的關鍵通路。
章魚博士聚集了一批有著豐富經驗的創(chuàng)業(yè)者和資深專家。這些來自華為、西門子、埃森哲、IBM 等知名企業(yè)的骨干，從業(yè)經驗都在 20 年以上，經歷過很多次的從 0 到 1。
“我本人從事這個行業(yè)快 25 年了，長期從事信息化數字化和智能制造，帶過很多的團隊，經歷了很多次企業(yè)數字化轉型、智能制造從 0 到 1 的過程?！?李翌輝說。
他們可以深刻理解這些創(chuàng)業(yè)公司面臨的困惑、迷茫，給予一些職業(yè)指導，包括技術路線如何結合產業(yè)需求，做出更多靶向性的產品和解決方案。
另外，產研合作離不開一條比較完成的技術創(chuàng)新鏈條：從基礎研究、小試研發(fā)、中試研發(fā)到產業(yè)化。
在基礎研究方面，蜂巢能源全球鋰電創(chuàng)新中心包含 8 大創(chuàng)新實驗室，涉及材料、固態(tài)電池、AI 創(chuàng)新、安全創(chuàng)新、先進設備仿真預測等，并聯合了業(yè)內知名合作伙伴參與共建。
例如，與行業(yè)領先視覺企業(yè)合作機器視覺創(chuàng)新；在工業(yè)物聯傳感方面，與世界 500 強合作；與中國電信展開 5G 在工廠的大規(guī)模應用研究，規(guī)劃了 20 多個 5G 應用場景。
章魚博士可以將創(chuàng)新伙伴納入到整個研發(fā)環(huán)境中來，“當一些創(chuàng)新 idea 需要做實驗時，我們可以把實驗室開放給他們?！?李翌輝說。
除了基礎研究和小試研發(fā)，如果沒有系統(tǒng)全面的中試，科技成果再好也只能停留在小試成功階段，很難轉化成生產力。
為此，蜂巢能源還在無錫建立了全國乃至全行業(yè)最大規(guī)模的中試基地，構筑了一條比較完整的技術創(chuàng)新鏈。
2020 年 7 月，蜂巢能源首條產品中試線啟用。該中試線能為創(chuàng)新研發(fā)項目提供與量產線一致的實驗環(huán)境，具備 L 系列長電芯、無鈷電池、干電池、超高速疊片等新工藝新材料新產品的試制實驗能力。
此次啟用的中試線占地 23 畝，設備總投資 1 億元，廠房建設投資 1.5 億元，嚴格按照車規(guī)級制造標準建設，中試能力 0.15GWh / 年。
在無錫中試基地，“不僅可以做電池的中試實驗，甚至可以做小批量的量產?！?李翌輝強調。

最近，蜂巢能源聯合蜂巢資本、章魚博士，攜手36氪、機器之心，發(fā)起“創(chuàng)新成就你我 ? 先蜂產業(yè)合作伙伴全球招募”大賽，聚焦鋰電三新（新技術、新工藝、新材料）和工業(yè)互聯網（大數據、AI智能、通信等）等領域，面向全球招募優(yōu)秀人才技術團隊進行孵化創(chuàng)新，尋找頗具潛力的行業(yè)和技術領先型企業(yè)或高校團隊，通過構建產業(yè)生態(tài)，為企業(yè)快速成長賦能。 
大賽賽道分為社會端賽道和高校端賽道，前者主要聚焦工業(yè)智能系統(tǒng)（偏軟）、設備（偏硬）相關領域，以及鋰電池領域相關創(chuàng)新；后者主要聚焦先進電池材料、BMS、大數據開發(fā)、工業(yè)互聯網平臺等領域。 
此外，招募有5億元創(chuàng)新孵化基金支持，入圍的團隊將入駐章魚博士，并獲得管理、成長等多方面的產業(yè)協(xié)同賦能方案。 
目前，已有上百家團隊報名參賽，章魚博士希望將最終勝出的創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新團隊的高效創(chuàng)新產品化，并推向市場，推動整個行業(yè)智能制造的總體進步。