国产自研替代方案，10分钟完成电芯至Pack级热流场预测
在新能源汽车“续航竞赛”与“超快充军备竞赛”的双重挤压下，动力电池的热管理设计已成为决定整车安全与性能的天花板。从电芯级产热速率预估，到冷板流道拓扑优化，再到Pack级热失控蔓延仿真，传统的CFD方法需要工程师在Fluent或Star-CCM+中耗费数小时甚至数天进行网格修复与瞬态迭代。
然而，对于身处激烈市场竞争的中国电池企业与主机厂而言，等待仿真结果的时间越长，技术迭代的护城河就越浅。更不容忽视的是，核心热管理数据的云端传输正面临日益收紧的合规审查。
作为深耕中国CAE服务市场近二十年的佳研，正式推出自研AI电池热管理加速引擎——Batt-AI，为新能源行业提供一套安全、高效、即插即用的国产化替代方案。
核心能力：从“求解N-S方程”到“学习热行为规律”
Batt-AI是一款基于几何深度学习与物理信息神经网络（PINN）的代理模型。它并非要替代Fluent，而是成为CFD求解器的“孪生加速器”。
其工作逻辑清晰而强大：
- 输入：
- 冷板流道形状（支持任意拓扑变化）
- 电芯生热率MAP图
- 入口流量与温度
- 输出：
- 10分钟内生成完整的Pack级温度场、流速场云图
- 精确捕捉最高温度点与最大温差
在多个客户实测案例中，Batt-AI对冷板进出口压降的预测误差小于3%，对电芯最高温度的捕捉精度与传统CFD结果高度一致。
直击行业痛点：Batt-AI的三大杀手锏
1. 支持非参数化拓扑探索
传统优化依赖参数化建模（如流道宽度、角度），束缚了工程师的想象力。
Batt-AI能够直接“看懂”任意导入的CAD流道草图，哪怕是工程师随手勾勒的“异形分形流道”，AI也能在数分钟内给出性能预测。这为真正颠覆性的冷板创新设计打开了大门。
2. 国产算力全适配
Batt-AI已完成与华为昇腾、海光DCU、寒武纪等国产AI加速卡的深度适配。
佳研提供完全离线的私有化部署包，模型训练与推理数据100%留存在客户内网，从根本上杜绝了因使用国外AI云服务带来的数据出境隐患。
3. 小样本下的高泛化能力
不同于互联网AI动辄需要百万级数据，Batt-AI内嵌了传热学与流体力学的先验知识约束。
在仅有50–80组历史仿真数据的条件下，即可训练出具备工程实用价值的代理模型。这对于数据积累尚不充分的新兴电池企业尤为友好。
实战案例：某商用车电池包冷板优化
某新能源商用车企业需对一款现役电池包冷板进行降本减重优化。原方案为传统平直并联流道，重量较重且均温性不佳。
工程师利用Batt-AI，在一小时内快速遍历了蛇形、叶脉仿生形、特斯拉阀形等12种非规则流道概念。系统在10分钟内逐一给出压降、最高温、温差等关键指标对比，迅速锁定了两个最具潜力的方案进入Fluent详细验证。
- 整体概念设计周期：从2周压缩至5天
- 最终成果：冷板减重17%，Pack温差降低1.8℃
佳研寄语
在动力电池技术日新月异的今天，“算得快”和“算得准”同样重要。
佳研Batt-AI，以国产自研的安全底座，助力中国新能源产业跑出热管理创新的“加速度”。
官方渠道：https://www.shjiayan.com.cn