在“双碳”战略的号召下，政府相继出台政策鼓励使用低碳交通工具，新能源已是未来汽车产业的明确发展方向。各大车企纷纷布局新能源汽车赛道，以纯电动车型（EV）为主的新能源车市场地位也在快速提升。而这股新能源热潮也将锂电池推到了风口中央，与此同时，锂资源问题、外部环境动荡导致储能需求暴增，锂电产业加速内卷。
目前新能源锂电发展偏快、产业利润却偏低，国内动力电池技术发展卡在瓶颈期，行业走向多元化。值得一提的是，资本依然看好锂电产业的动向，根据IT桔子的数据显示，2022年动力电池行业有254起融资事件，合计融资金额1881亿，行业发展势头旺盛。
并且，新能源汽车的需求在持续增长，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟表示，2024年中国新能源汽车保有规模将接近3,000万辆，其中纯电动占比约80%，这一趋势意味市场对锂电池的需求也将持续攀升。同时，客户的要求也在日益提高，期待更低的成本，渴望电池企业扩产能、快交付，这也导致动力电池市场竞争愈发激烈。
当下这个发展周期，是行业大浪淘沙的关键时期，也是行业加速洗牌的节点，对EV产业内的企业来说，机遇与挑战并存。
AI与机器视觉结合的智能检测技术凭借其高效、智能的特点，正在新能源汽车的智能制造当中逐渐渗透。动力电池是纯电动汽车行业的核心组成部件，也是消费者选择纯电车考虑的第一要素。电池品质和性能是掣肘新能源汽车发展的关键，AI将会是这场汽车工业革命里的一门重要应用技术，如何利用好AI这门先进技术提高动力电池续航里程以及充电效率，是提升新能源汽车竞争力的一张王牌。
当前，EV动力电池制造还存在不少痛点，比如制造工艺一致性低，工艺水平参差不齐；电池制造装备技术差距大；自动化生产水平低等。并且，传统的检测技术和方法跟不上市场对新能源电池的需求，在确保电池品质和安全性能的同时还要提高产能，让许多厂商开始寻求创新的出路。利用AI辅助和机器视觉的解决方案成为了改善传统EV电池生产的创新手段，康耐视作为一家拥有超过40年从业经验，专注工业机器视觉和工业读码产品的专精企业，基于自身经验与实力提供了一套健全可靠的智能化EV电池制造方案。
EV电池制造是一个复杂的流程，涉及多个生产环节，在制造过程中能借助于读码/视觉应用的大致可分为5个环节：分别是电动汽车电池电极制造、电池单元组装、电池表面整饰、模块组装和电池组组装。
在电池的生产过程中，失之毫厘差之千里，因此细节检测的把控是重中之重。AI视觉检测的优势之一是通过智能计算和大数据、机器学习等实现精准规模化生产，而康耐视针对这5个流程，使用机器视觉和AI技术打造的差异化竞争力还包括：提升制造工艺精准性，在制造流程中实现细致检测电池外观误差，快速识别电池是否存在细微缺陷，确保电池的出产品质和长期安全性，助力企业实现智能化提升产能。
关于康耐视如何使用AI技术和机器视觉助力EV电池制造，后续我们将一一介绍。
