转载首发｜以AI数据分析技术实现电池健康预测，「Fova Energy」完成数百万美金种子轮融资

作者：乔雨萌

编辑：石亚琼

转载获悉，电池数据分析同决策平台「Fova Energy」已完成数百万美金种子+轮融资，投资方为顺为资本，本轮融资主要用于团队拓展、产品开发同市场推广。Fova Energy曾于2020年12月获得真格基金嘅百万美金种子轮投资。至此，该公司在2个月内连续完成两轮融资。

Fova Energy成立于2020年，专注于中长期电池健康预测。该公司嘅核心产品为基于AI嘅电池全生命周期数据分析同健康风险管理平台，为电池产品提供风险分级、问题电芯定位、风险处理建议等服务，提高电池使用嘅安全性，并延长电池使用寿命。该平台可以实现即插即用、自动化数据处理，且在电池健康状态预测嘅时效性同准确度上有住较为良好嘅表现。

近年嚟电池行业高速发展，但同时都面临住安全隐患无办法有效预测、研发测试周期长且费用高、产品一致性难以保证等挑战。Fova Energy嘅CEO苗昰讲畀转载，客户对电池服务嘅需求覆盖电池研发、生产、售后同回收嘅全生命周期。喺电池研发同生产阶段，电池厂希望通过技术缩短电芯循环测试时间，并对电池寿命进行预判，以加快产品上市过程、降低成本。针对呢一需求，Fova可通过少量电芯循环嘅数据有效预测电池寿命，同时提供更精准嘅电池分级策略，喺出厂前即筛选出有问题嘅电池。喺售后阶段，面向已上市嘅电池产品嘅安全保障服务是电池厂嘅需求所在。Fova会根据电池在使用过程中嘅数据，预测每个电芯中长期嘅健康状态，将控电池产品嘅安全性。

同依赖物理模型、有源信号注入等传统电池预测技术嘅厂商不同，Fova采用嘅是纯AI数据分析技术路线。苗昰讲畀转载，前两类技术以经验为基础，监控电压、电流、温度等关键指标，确保其处于安全区间内。但是电池使用过程中嘅影响因素复杂多样，不同嘅使用者、使用地点、驾驶习惯以及环境因素都可能对结果造成干扰，基于工程经验得到嘅安全运行区间嘅可靠性未知。同时，这两类技术无办法追踪处在安全区间内嘅电池组异常。

数据驱动技术则在宏观指标嘅基础上提取表观背后嘅隐含信息，相较于传统模式，在智能化程度同数据分析嘅深度方面有住较为明显嘅提升，但系以更加快速准确地洞察电池异常。

数据驱动嘅另一优势是通用性较强。传统技术由于经验属性较强，喺应用时需要根据特定场景、特定条件进行定制化设计，但系迁移性较差。而基于数据驱动嘅智能预测在使用时剩系要要做细节上嘅微调，但系以广泛应用于不同客户同场景。

从实验室环境向工业场景嘅应用升级，是Fova嘅另一技术突破。苗昰表示，复杂工业场景下嘅电池健康预测面临好多难点：一方面，真实场景下，不可控嘅干扰因素较多；另一方面，受限于实际应用嘅要求，工业场景下能够获取到嘅信息维度不足。同以物理学第一性原理为基础嘅传统解决方法不同，Fova通过技术创新，从数据角度出发，提供同高度耦合高度复杂嘅环境有机结合嘅AI解决方案，实现对电池异常信息嘅深度挖掘同高效精准提取。

AI在工业场景应用嘅效果高度依赖于平台积累嘅数据量。目前Fova储备嘅数据一部分嚟源于厂家原有嘅事故数据集，另一部分嚟自公司同客户合作过程中采集同分析后嘅数据结果。以电动汽车场景为例，对于每辆车，车辆平台每10秒采集一个数据，积累嘅行驶片段覆盖从出厂到回收约15-20万公入面嘅全过程。同时，喺储能场景下，公司已接入运行中嘅设备，其中包括兆瓦级储能电站。

突破性嘅技术解决方案都得到‌客户嘅认可。苗昰讲畀转载，Fova在电动汽车场景、储能场景已同多位头部客户完成技术同场景验证。

商业化方面，苗昰表示，Fova提供标准化产品，核心客户包括电池厂、整机厂、储能电企同运营平台四大类，收费模式包括收取SaaS年费、按照接口调用次数收费同按照使用设备数收费。

谈及2021年嘅发展规划，苗昰表示，Fova将加强产品打磨、团队建设同市场推广。产品嘅初代版本已经开发完成，接下嚟公司会同核心客户共同打磨同迭代产品，进一步丰富产品功能同适用场景，并以此为基础搭建平台化嘅生态。苗昰透露，Fova嘅商业化产品目前处于内测阶段，预计于2021年中旬正式发布，同时公司将于2021年下半年进行大规模嘅市场推广。

电动车汽车同储能市场高速发展，带嚟庞大嘅电池市场需求。根据Fior Markets嘅数据，至2030年，全球电动汽车电池市场规模将从2018年嘅1340亿美元增长至9530亿美元，全球储能电池市场规模将从2018年嘅116亿美元增长至300亿美元。睇到广阔嘅市场空间，众多电池服务公司涌现，包括Fova、Twaice、Voltaiq、Qnovo等。

拥有一支在能源、人工智能、电池等领域积累多年嘅团队，是Fova Energy取得一定优势嘅基础。公司嘅核心成员均嚟自美国麻省理工学院，顾问团队囊括MIT教授、能源领域资深高管等行业专家。

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