传统电池管理系统（BMS）依赖等效电路模型和固定参数算法，面临电化学机理复杂、老化行为非线性、多工况适应性差等瓶颈。例如，健康状态（SOH）和荷电状态（SOC）估算易受温度、循环次数及电池个体差异影响，导致精度下降。机器学习技术通过数据驱动范式突破传统限制：基于长短时记忆网络（LSTM）的时序模型可融合电压、电流、温度等多源传感数据，动态捕捉电池退化轨迹；强化学习（RL）框架能自主优化充放电策略，在能量效率与寿命衰减间实现智能权衡；迁移学习则通过跨场景知识复用，解决不同电池型号或工况下的模型泛化难题。进一步结合在线学习与边缘计算，新一代智能BMS可实时校准模型参数，预测热失控风险并实现寿命延长20%以上。未来，融合多模态感知与数字孪生技术，机器学习将推动BMS向“自适应预测-协同优化-全生命周期管理”的闭环智能体系演进，为电动汽车与储能系统提供更安全、高效的能源控制核心。
