我们最新的研究成果和详尽的材料测试有望提升电动汽车电池的制造效率、可靠性和环境可持续性
新加坡(2024年5月8日)——移动电气化解决方案合作伙伴ENNOVI推出了一种创新的电池互连系统(CCS)层压方法。ENNOVI通过测试多家供应商提供的聚对苯二甲酸乙二酯(PET)绝缘膜模和胶粘剂,检验其粘合强度、耐用性和环境影响。得益于此,ENNOVI建立了一个可以推荐最有效材料组合的数据库,淘汰了行业长期以来一直盛行的试错法。
传统上,在电池电芯上组装CCS需要采用繁琐的工序,包括使用模制塑料托盘进行定位。这些工序虽然能有效定位电芯和铜巴片/铝巴片,但随着模块尺寸的增加,也导致产品增加了不必要的重量和复杂性。认识到传统工序的局限性,ENNOVI率先采用了热层压和冷层压工艺,无需塑料托盘,即可通过使用推荐的层压材料组合,为原始设备制造商和一级供应商提供更简化、更灵活的解决方案。
“我们目前已转向采用层压工艺,这标志着我们在精确定位电芯巴片方面的能力实现了重大飞跃,不再受限于传统方法的机械限制”,ENNOVI能源系统产品经理Till Wagner解释道,“通过建立一个已预检测PET箔和胶粘剂的数据库,我们提高了CCS设计速度并简化了组装过程,从而为节约材料和能源开辟了新的可能性”。
ENNOVI层压技术的进步具有深远的影响。我们掌握热层压或冷层压工艺,在市场上独具优势,可以帮助全球原始设备制造商和一级供应商提高灵活性和效率。通过优化PET箔和胶粘剂的选择范围,ENNOVI正在提高电动汽车电池模块的结构完整性和使用寿命,缩短制造周期,以及降低环境影响。
随着电动汽车行业朝着更可持续、更高效的生产方式发展,ENNOVI的创新技术将引领新一代电动车电池模块的设计和组装。ENNOVI专注于减少或消除对胶粘剂的需求,从而解决了客户对电池寿命、环境影响和制造效率的担忧。“我们的目标是超越传统胶粘剂,利用前沿技术实现更牢固、更可持续的粘合”Wagner说道。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。