【研究背景】随着新能源汽车、储能系统和可再生能源的大规模发展，锂离子电池正在成为支撑低碳能源转型的重要基础设施。然而，锂离子电池通常在仍保留约70–80%额定容量时便从应用场景中退役。这意味着，大量退役电池并非完全失效，而是仍具有可观的剩余使用价值。
退役电池的合理管理主要包括三条路径：再利用、回收与再制造。再利用可将仍具有较高剩余容量的电池用于储能、低速电车等低要求场景；回收可提取锂、镍、钴、铜等关键材料；再制造则通过拆解、部件替换和重新组装，使部分退役电池恢复接近新电池的性能。
然而，产业实践中仍面临一个核心难题：如何判断一块退役电池是否应该，何时，以及如何被再利用、回收，还是再制造？这一决策依赖电池在退役时的真实状态，包括荷电状态、健康状态、剩余寿命、材料类型和退化机制等。但在实际回收与检测场景中，这些信息往往不可获得、不完整或难以互通。
【工作简介】近日，Shengyu Tao、Scott Moura、Daniel Brandell、Zhiyuan Han、Shafiq Urréhman、Changfu Zou、Xuan Zhang和Guangmin Zhou等学者在Nature Reviews Clean Technology发表题为“Artificial intelligence for battery reuse, recycling and remanufacturing”的Perspective 文章。该文围绕退役锂离子电池再利用、回收与再制造中的数据瓶颈和决策难题，从“数据障碍—AI任务—管理策略—跨层级挑战与解决方案”四个层面展开系统分析，提出了AI赋能退役电池全生命周期管理的综合框架。
【核心观点】本文的核心思想可以概括为：退役电池再利用、回收与再制造的关键瓶颈，并不仅是单一检测技术、回收工艺或再制造流程的不足，而是在数据稀缺、数据异质、状态未知和责任分散的现实条件下，如何建立可信、动态、可部署的电池全生命周期决策体系。
文章指出，退役电池管理首先面临跨材料体系、结构形式、运行工况、环境条件和所有权变化所带来的数据障碍。这些障碍限制了电池健康诊断、寿命预测、剩余价值评估和路径选择，使得“是否再利用、何时回收、如何再制造”等关键问题难以获得可靠答案。因此，AI的作用不应被简单理解为提高某一个模型的预测精度，而应被放置在电池全生命周期管理的系统框架中加以理解。
从方法层面看，本文强调AI工具必须与数据可用性相匹配。当实验数据缺失但物理机理较清楚时，应优先利用物理模型、等效电路模型和仿真模型构建可解释的先验；当数据有限但现场测试可行时，可通过脉冲测试、阻抗谱、部分循环和生成式学习提取高价值信息；当数据分散在不同企业、机构或应用主体中且无法直接共享时，则需要采用联邦学习、知识蒸馏、边缘计算和加密计算等隐私保护方法，实现跨主体协同建模。
从应用层面看，本文将AI的作用扩展到制造、首次服役、再利用、回收和再制造等多个阶段。在制造阶段，AI可服务于缺陷检测、早期失效筛查和一致性控制；在服役阶段，AI可用于状态估计、寿命预测和风险预警；在再利用阶段，AI可支撑剩余价值评估、分选重组和安全筛选；在回收阶段，AI可辅助材料识别、退化机制判断和回收路径优化；在再制造阶段，AI可进一步结合视觉识别、机器人拆解和模块重构，实现更高效、更安全的系统恢复。
更重要的是，本文强调AI赋能退役电池管理不能仅停留在算法层面，而必须同时面向数据、模型、系统、产业和政策五个层级展开。未来的AI模型不仅要准确，还要稳定、可解释、可迁移，并能够在BMS、检测产线、回收工厂和再制造系统中实际部署。与此同时，电池数据标准、电池护照、开放数据平台、数字孪生、扩展生产者责任和隐私保护机制，也需要共同支撑这一数据驱动的全生命周期管理体系。
因此，本文提出的核心观点是：面向电池循环经济的AI，不是替代传统电池科学和产业流程的独立工具，而是连接物理机理、有限测试、隐私数据、系统部署和政策治理的关键桥梁。 只有将AI嵌入退役电池从状态识别到路径决策的全过程，才能真正释放退役电池在安全利用、资源回收、经济收益和环境减排中的综合价值。
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