对于外卖“大神”们来说，一天跑一百多公里，换三四次电瓶是常态。电池虽小，问题却复杂。如果突然断电，不得不推车好几公里，超时扣钱不说，还要被客户投诉；此外，行业安全现状也不容乐观，近3年，电动自行车相关火灾时有发生。

　　“我们正是基于这些痛点开发这个锂电池大模型。”宇谷科技联合创始人兼CTO李朝介绍，LLiM预训练参数量达到30亿，能将异常识别时效性提前15分钟，异常检测准确率大于98%，容量预估误差小于2.5%，续航预估误差小于1.5KM。

　　也就是说，这位“AI随车医生”能提前预警电池鼓包、漏液等严重安全隐患，通过短信推送、人工客服等多级联动，及时通知骑手将风险消弭于未然；也能将续航预估误差从“几公里”缩小到百米级别，让骑手不再因“电量谎言”而被迫推车。

　　此外，通过精准评估每块电池的健康状态，“我们电池供应商也可以‘梯次利用’与重组电芯，将大量电池的有效寿命从行业普遍的三年延长至五年，大幅降低了资产折损与环境压力。”李朝说道。

　　李朝介绍：“我们将每一片电芯上都装有传感器，平均每20秒，电芯的‘生命体征’如电压、电流、温度等参数将被上传到云端，汇入到此前积累的、存储了上千亿条数据的‘病历库’中。”

　　让AI理解电池的“语言”成为技术突破的关键。“通用大模型做的是‘成语接龙’，根据上文预测下一个词；而我们的模型做的是‘曲线接龙’，对比以往数据曲线，发现异常的蛛丝马迹，从而预测它未来的走势。”李朝解释道。

　　2019年起，宇谷科技开始在全国铺设电动自行车的换电网络——用户通过App找到附近的换电柜，将电量耗尽的电池放入，即可取出一块满电电池，像共享充电宝般便捷。

　　眼下，宇谷科技同步在开发另一套大模型。这个大模型专为骑手规划最优路径——就像电影《逆袭人生》中的徐峥，从“路痴”变成“活地图”，帮助骑手减少无效里程，间接降低碳排放。

　　“一个是‘电池医生’，一个是‘骑行导航’，我们希望它们能构成助力外卖骑手等新就业人群智慧交通的‘双脑’。”李朝说，“骑手们可能只关心电池安不安全、电量准不准、路顺不顺，这也是我们进行技术研发的初心。”林辰辰