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本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

集成3D模型、視頻、圖片等各種素材，提供場景編輯、交互流程設定、渲染等功能，以實現3D模型自動重建的目標。 利用人工智能技術，構建模擬計算的算法和模型，根據數據實時進行仿真計算。 上傳一張圖片，可以在1分鐘以內快速生成三維模型素材。 上傳一段視頻，可以在1個小時以內快速生成精細紋理三維模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用戶同時在線訪問。 可實現實體設計、草圖繪制、參數化建模和模型編輯功能。 支持導入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可輸出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D場景，上下、左右、前后360度觀察模型所在環境，展示效果更逼真。 可以通過造型表面上的多個點來控制造型變形； 可對造型進行扭曲、折彎、錐度等多種變形處理。 可實現邊學習邊實操的教學模式，支持創建學習資源或教學課件。 可直接在軟件里拖曳云盤中的三維模型，也可以將軟件中模型直接上傳到云盤。 系統采用PBR材質，基于物理的著色技術，最大程度還原工作環境，提高用戶沉浸感； 采用LOD技術處理復雜場景的繪制，使軟件運行更加流暢，分層級處理系統渲染效果； 采用三維模型構建場景及物體，物體多邊形面數(poly)控制在≤30 萬面，基礎包大小＜50MB，支持多種分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)確保用戶體驗； 實訓場景內模型無閃面、重面、破面，不能有多邊面，保證場景演示無閃爍現象； 場景烘焙無曝光過度，無黑邊現象，采用PostProcess進行場景后處理，真實逼真； 虛擬人物滿足人設需求，著裝符合角色身份； 虛擬人物能自主控制，具有多種動作，動作自然，可模擬操作主要過程；