随著電動化發展進入深水區，當下人們關注的焦點除瞭更長的續航以外，也格外關注整車的安全性。此時，我們不僅需要更好的電池，也需要更好的BMS。
芯片廠商也意識到瞭這一點，将焦點便放在汽車BMS上，不斷推出相關産品。今天，汽車開發圈便盤點一下，當下工程師必須知道的汽車BMS行業所發生的變化。
趨勢一：BMS無線化
随著“電動化”和“智能化”進一步發展，整車的重量、成本、尺寸優化成爲OEM持續關注的關鍵。人們發現，把有線BMS改爲無線電池管理系統（Wireless Battery Management Systems，wBMS）可減少所需的線纜、重量和空間，從而最大限度地提高電池組的能量密度，因此wBMS逐漸成爲技術風口。
目前，wBMS有兩條技術路線，一條是專有2.4GHz頻段路線，一條是UWB路線。
專有2.4GHz多數基於藍牙技術，因爲Zigbee雖然功耗較低但傳輸能力有限最高250kbps，藍牙則爲1Mps~2Mps；NFC安全性高，但僅限厘米級通信，适用於近距離低功耗數據交換；Wi-Fi支持高吞吐量和覆蓋廣（數十至數百米），但消息開銷較大，在wBMS中應用較少。
目前，2.4GHz的産品已經擁有簽約項目的驗證，産品主要包括：
ADI：其wBMS基於2.4GHz頻段的SmartMesh；wBMS由40個硬件組件組成，整個系統與全套軟件、強大而安全的端到端網絡以及完整的電池單元監控軟件整合在一起，涵蓋瞭應用與安全，組件包括ADBMS6815（能夠準確測量電池單元和電池組的充電狀态）、LT8618（一款用於電源管理的緊湊型高速、高效率同步單芯片降壓型開關穩壓器），以及ADRF8800（用於確保穩定可靠的無線連接）；
TI：其wBMS基於2.4GHz頻段中運行的低功耗Bluetooth技術編制的專有無線BMS協議，每個中央單元可支持多達32個節點的星型網絡配置，數據存儲量可以做到1.2Mbps；TI的BMS使用時間分槽（TS）和頻率跳變（FH）的無線通信協議，提供穩定的通信鏈路，支持IPv6基礎的mesh協議，包含一個軟件定義的無線電，支持無線BMS和其他非無線BMS協議（如BLE）；
Infineon：曾經展示過基於BLE 5.4的wBMS方案，該規範新增瞭PAwR（Periodic Advertisement with Response）技術，可直接通過廣播傳輸命令和接收數據，從而大幅節省傳輸時間、提升通信效率；整體方案主闆採用瞭高性能MCU AURIX TC397及PMIC TLE35584，子節點爲TLE9018DQK，以低功耗藍牙芯片爲數據傳輸媒介，選用瞭業界首科量産的汽車級符合BLE 5.4協議的低功耗藍牙芯片CYW89829；
NXP：早期布局基於藍牙的專用2.4GHz的wBMS，2020年推出基於BLE 5.0技術的wBMS 2.1，速率高達2Mbps，無線主節點支持最多16個從節點的連續連接；2021年又提出瞭“無線模組”的概念，即将無線BMS的子闆與電池模組集成在一起；不過在之後NXP轉向瞭UWB路線；
Dukosi：開發瞭基於NFC的專有通信協議C-SynO，基於2.4GHz的無線電波，傳輸速率可達2Mbps，不過其傳輸距離很小，一般應在2cm以内；其wBMS單電芯方案包括cell monitor闆（採用DK8102）、system hub控制闆（採用DK8202），這兩塊闆背面靠近同一條線即可建立通信，而這條線與單闆之間是非電氣式接觸的形式。
UWB這條路線，目前隻有NXP一個玩家。
NXP認爲，與其他無線技術（如通常工作在2.4GHz ISM頻段的窄帶無線系統，例如藍牙低功耗（BLE）、Zigbee相比，超寬帶（UWB）是更卓越的射頻技術。一是因爲2.4GHz頻段比較擁擠，二是因爲UWB信号帶寬爲500MHz，脈沖寬度約爲2納秒，非常适合在頻率選擇性衰落條件下工作的系統，三是抗幹擾，可以避免受到電池組金屬外殼反射影響，四是定時和同步的優勢。此外，UWB的高的通信穩健性、更高的數據速率以及極其精確的同步能力，與EIS（電化學阻抗）就是天生一對。
具體方案上，NXP採用BMA6060/BMA6061，恩智浦取代瞭電池單體控制器與中央微控制器（MCU）之間的有線通信，同時保持協議層面的兼容性；SBC採用MC3377x、UWB採用MBMA606xSA、MCU採用S32K3xx/FS26。
趨勢二：EIS進入BMS
EIS（電化學阻抗）是電池檢測的一項“黑科技”，可直接深入電芯内部，實現完全對齊的納秒級、實驗級精度。EIS本來不是一個新東西，是實驗室常用的昂貴的電池診斷工具，而現在，廠商則是努力将它做到芯片裏。
當前，主流BMS依賴時域測量，其中值以0.1 Hz ~10 Hz的間隔進行採樣，通過這些測量值使用算法（通常是卡爾曼濾波）來估算電池的内部狀态。比如荷電狀态（SoC）的估算與校正、健康狀态（SoH）的評估，以及充電過程中的過充防護控制。
EIS則完全不一樣，它能夠直接深入電池的内部，進一步轉化爲電池的内部狀态的深度信息，比如過熱風險、析锂程度、老化程度等。EIS技術聚焦頻域觀測，核心測量電池的阻抗相位與幅值，此外，還能測量電池的電壓、電流、溫度，且可檢測電池内部故障。
用一個比喻來看：若将傳統BMS比作中醫望聞問切或X光片，僅能判斷大緻情況，EIS則相當於核磁共振，可深入電芯内部、細緻分析細節。
EIS的優勢包括：一是無損，就是給電芯正負極加微擾，不影響電芯壽命和工作狀态；二是實時，加之超高的測量精度，爲汽車熱管理，超快充，熱失控預警等提供有力的數據證明；三是兼容性極強，能與現有傳統BMS管理無縫銜接，無需改動硬件，僅通過替換核心芯片，新增數學算法軟件即可實現集成；四是激勵效率極高：啓用EIS功能需外加激勵，目前主流激勵方式中，該系統採用的總包激勵效率優勢顯著。
不過，EIS市場真正走向車内，還有時間。目前已有車廠採用該方案開展産品研發，預計2026年将實現上車商用，到2029~2030年左右，有望成爲新能源汽車的主流配置。
目前，EIS的布局者有很多，這些廠商的目标是将EIS直接集成到單元級BMS中：
大唐恩智浦：DNB1101A基於專利電路技術，能夠在很寬的頻率範圍内在線測量EIS；DNB1168能夠爲單獨的電芯或者並聯電池組提供電化學阻抗譜的測試；
馬瑞利：計劃於2025年發布下一代“全EIS”BMS，将實現更高頻率的測量，爲每個電池單元的狀況提供全面的診斷；
NXP：第一家推出全同步EIS BMS産品的公司，業界首家時間對齊精度達到150納秒，其方案包括三個專有芯片，BMA6402（GTW）在整個系統中提供準確的時間同步，BMA7418（BCC）測量每個電池的電壓，BMA8420（BJB）測量整個電池組的電流，除上述芯片外，S32K3xx MCU、FS26 SBC/PMIC也可用於EIS系統；
ST：産品組合擁有豐富的電池管理系統産品，可适配不同應用領域，包括L9961（及 STEVAL-L99615C 等配套參考闆）、L9963E，以及最新的L9965x系列，該方案可對五節串聯電芯完成電化學阻抗譜檢測；
TI：BQ79826Z-Q1是一款具有電化學阻抗譜引擎的汽車級26節串聯電池監測器和平衡器。内置集成式EIS引擎，其中EIS引擎特性如下： 阻抗精度1%（具有1A勵磁和 200uΩ 阻抗） 、測量頻率0.01Hz至3.5kHz從器件到器件的 I/V 同步 < 5us 支持全局和局部激勵；
ADI：CN0510參考設計是專門爲EIS測試提供的參考設計，主要使用AD5941的電池阻抗解決方案，AD5941阻抗和電化學前端是EIS測量系統的核心。AD5941由一個低帶寬環路、一個高帶寬環路、一個高精度模數轉換器(ADC)和一個可編程開關矩陣組成。
趨勢三：AFE高精化、多串化
汽車BMS由模拟前端（AFE）、微控制器（MCU）、電量計、數字隔離通訊接口芯片構成，其中AFE至關重要，負責高精度電池電壓等信息採集。當下，BMS AFE的發展趨勢是高精度、更高串數，以及布局全新的EIS技術。
從整車價值來看，BMS AFE芯片400V平台需求8~10顆，單車價值300元左右，800V單車價值量翻倍。此外，從成本占比看，100V平台AFE成本占比34.3%，MCU占8.8%，PMIC占1.6%，通訊管理芯片占8.2%；而600V平台AFE成本占比突破51%，占據BMS方案總成本一半以上，其餘品類芯片成本占比則大幅回落。
目前，在BMS AFE領域，國外巨頭産品具有代表性：
Infineon：18串的TLE9018DQK AFE每一路的採集都對應瞭一個ADC，提高瞭採集效率；
TI：2023年推出爲中國本土客戶量身定制的18串的車規級BQ79718B-Q1，具有專用ADC，精度可達1mV，電池電壓和電池組電流測量同步至64us；最新預發布的26串BQ79826Z-Q1具有EIS引擎，阻抗精度達到瞭1%，每個通道擁有專用 ADC，精度達到瞭<1.7 mV；
NXP：MC33771C單顆AFE最高14串，支持級聯；18通道的BMA7418每個電壓測量通道均配備專用高精度ADC，EIS由高同步能力以及每測量通道集成獨立傅裏葉變換（DFT）提供支持；
ADI：産品線主要來自收購的淩力爾特和美信，典型産品包括最高18串、菊花鏈架構典型方案LTC6813，集中式架構的典型方案LTC6811-2；
ST：14通道的L9963E系列搭載18位Σ-ΔADC用作電流測量，+1500A範國内測量誤差0.5%，内置庫倫計數器。
國内廠商也在不斷突破BMS AFE，接連推出産品：
矽力傑：SA63122是國内首顆通過中汽研 ISO 26262 ASIL-D 等級産品認證的18串車規BMS AFE，支持6~18串電池檢測，電芯電壓檢測精度+-2mV，集成均衡NFET，每通道最大300mA，12通道GPIO比例值：測量精度0.24%；最近矽力傑還推出瞭全新的解決方案AFE SA63654 + MCU SA32Bx / SA32Dx，支持車載12V锂電池BMS系統實現最高ASIL-D等級的解決方案；
海思：推出14串的車規AP2711 BMS AFE芯片，支持7到14節電池檢測，62通信節點級聯，精度典型值優於業界15%，測量精度達到1.5mV，高精度電流採樣達到千分之五精度，基準溫漂典型值達到3ppm/°C的行業較高水平，同步量産配套的AP2710通信橋片；
比亞迪半導體：第一代16串的車規級BMS AFE芯片BF8915A-1，單體電壓測量誤差低於±3mV；緊接著推出24串的BF83x系列和18串的BF892x系列；未來将布局48V BMS AFE以及第二代12V啓動BMS AFE；
琪埔維：XL8812/XL8814/XL8816/XL8818系列支持4~18串，典型採樣精度爲±1.5mV，全溫度範圍爲±3mV；第四代産品XL8832A。這款産品内置16位Σ-ΔADC，支持4~18串，電壓採集精度±0.8mV，260μs内完成所有電芯通道採集，支持檢測400V/800V以及更高電壓的電池系統；
大唐恩智浦：單電芯BMS AFE芯片集成瞭EIS，同時具有在線SOH快速估算、繼電器老化監測，以及電池護照等特色功能；
中科芯：CKSP6815NZ-Q與CKSP6813NZ-Q分别支持 4~12節與6~18 節串聯電池組，最高工作電壓分别 75 V和112 V；二者均内置 16 bit ADC，常溫電壓採集精度1.2 mV；
新唐科技：已推出五款BMS AFE芯片系列，測量精度均達±1.5 mV，可監測20~25串電芯。
趨勢四：高壓集成
當下，BMS與BDU/OBC融合，或者說将其他多個部件集成在一起，也已經成爲中高端車型标配。之所以要不斷集成，是因爲四點原因：
一是體積顯著縮小，集成後降幅可達50%以上；二是具備較強的标準化潛力，基於數千項目經驗，約80%的案例可採用标準化方案，兼容多樣PACK包；三是能夠大幅節約線束，簡化PACK内部結構；四是利於實現自動化生産，集成方案無需手動接線，不僅提升效率、保障品質，也避免瞭傳統BDU人工接線可能帶來的質量隐患。
這些優勢共同推動瞭成本降低。相比傳統分布式方案，集成設計減少瞭材料與組裝工序，從而顯著節約瞭PACK的整體制造與安裝成本。
從本質上看，BMS集成BDU的核心是爲電池PACK賦能。BMS負責整體控制，而BDU等組件則是連接車輛能量管理的關鍵節點。
當前，不同車企在電池包電氣集成方面採取瞭各具特色的方案：
蔚來：其方案将BDU（高壓配電盒）、BMU（電池管理單元）、高壓連接器、熱失控傳感器、DCDC等多個部件集成爲一個模塊；
廣汽：採用瞭BDU與BMU物理集成的方案，将BDU、BMU、DCDC、熱失控傳感器及快換連接器整合。此舉一方面提升瞭電池包的空間利用率，爲電芯留出更多空間；另一方面也減少瞭塑料件的使用，實現瞭降本；
小米（SU7麒麟電池包）：在電池包尾部設計瞭一個“二層”空間，集中布置瞭BMS、CCU（集成OBC和DCDC功能）和繼電器盒（即BDU）。其中，BMS與繼電器盒構成高壓電氣區，負責高壓串並聯與低壓控制；CCU則負責充電變壓。繼電器盒下方還配有鋁制Busbar散熱片，用於導出大功率充放電産生的熱量；
小鵬：推出瞭X–BMU高壓配電盒，實現瞭BDU與BMS的深度融合。其核心特點是取消瞭傳統線束，採用柔性電路闆在殼體内連接所有電氣元件模塊及BMS，實現瞭高度集成；
力高新能：已經疊代四代産品，第一代採用堆疊式設計，第二代引入模塊化CPB，第三代聚焦於零線束與全自動生産，第四代實現用MOSFET全面替代傳統繼電器、以鋁替代銅、BDU演變爲一個高度集成的數字化控制器，所有電氣器件均集成於闆卡之上。
趨勢五：AI也要進入BMS
Infineon在此前曾經發過一個白皮書，與Eatron科技的聯合方案， 探索下一代AI電池管理系統。
該AI-BMS解決方案旨在實現三大核心功能：精準狀态估算：精確估算電池荷電狀态和健康狀态；預測剩餘使用壽命：提前預測電池壽命終點，優化維護和價值利用；锂析出檢測：實時檢測危險情況，預防熱失控。
該方案的實現依賴於英飛淩的先進硬件組合：
AURIX TC4x 微控制器：集成並行處理單元，爲複雜AI算法提供強大的邊緣計算加速；
TLE901x系列：高精度電池監測與均衡芯片；
PSoC 4 HV PA：可編程片上系統，用於精確模拟信号監測。
在白皮書介紹的驗證中，該方案展現出顯著優勢：SoC/SoH估算：精度分别達到1%和2%以内；剩餘壽命預測：在電池壽命中後期，預測誤差顯著低於傳統方法；锂析出檢測：在模塊和電池包級别實現高檢測率，且誤報率爲0%。
當前，科學界也在不斷研究，利用LSTM+Transformer算法，提高SOH預測精度，提前48小時故障預警。
趨勢六：車雲協同
BMS也可以和雲配合。邊緣計算+雲端大數據，構建電池數字孿生體，實現全生命周期價值管理。
Matlab之前曾經分享過基於MATLAB實現車雲協同BMS的相關内容。
雲端BMS發揮效能及原理，目标實現電池與整車同壽，並爲梯度利用提供支持。通過雲端建立大數據驅動及機理模型，並将基於Simscape開發的機理模型快速部署到Spark平台並充分利用Hadoop大數據環境，預測壽命變化趨勢，一對一全生命周期疊代更新車端參數，延長電池壽命，實現動力電池車雲融合控制，並構建雲端模型算法庫，建立模型競争管理機制，以獲得最優計算結果。
總結
随著無線化、EIS集成、高精、多串數、高壓集成、AI賦能以及車雲協同的持續推進，汽車BMS正經曆一場深刻的技術變革與産業升級。此外，随著48V、800V汽車架構不斷發展，BMS能力也會逐漸提高。
這場“變天”不僅是技術的疊代，更是産業價值與生态格局的重塑。從電池單體的精準監控，到Pack層級的深度融合，再到雲端全生命周期的數據驅動，BMS已從單一的“電池保姆”，演變爲打通車-雲、連接制造-使用-回收的“價值中樞”。未來，BMS将不再隻是保障安全的被動系統，而是成爲提升能效、延長壽命、賦能梯次利用、實現數據增值的主動式智能核心。
可以預見，随著技術路線持續收斂、産業鏈上下遊加速協作，一個更安全、更高效、更智能、更開放的BMS新時代正在到來。 |
