锂离子电池（LIBs）近年来已成为全球电气化与脱碳进程中不可或缺的关键技术。在电动汽车、电动航空器及智能电网等储能应用中，准确、实时地预测电池内外特性对于结构设计、高效管理和安全运行具有决定性作用。本文综述围绕锂离子电池老化机理、多模态数据及多任务学习（MTL）三大领域，系统梳理了最新研究进展。具体而言，本研究系统性地探究了连接老化机制、退化模式与影响因素的失效路径，旨在为模型特征构建和任务组合设计奠定物理基础。随后，针对锂离子电池的多模态数据源与跨尺度表征方法展开讨论，以阐明多模态数据与任务模式间的映射关系，同时强调开放数据共享对推动电池基础研究的重要价值。本研究进一步发展了电池多任务学习（MTL）的理论框架，系统阐述了其主要任务组合模式与辅助任务设计解决方案，并评估了不同MTL集成范式的模型复杂度与部署成本，从而填补了该领域综述文献的空白。最后，从高保真模型、轻量化模型、数据隐私及数据-机制融合四个维度，探讨了将MTL策略从实验室迁移至实际应用场景时面临的关键挑战与潜在解决方案。本综述为理解电池MTL策略的原理、架构、方法及应用提供了全面指导。

引言

锂离子电池（LIBs）是现代储能系统的核心组件。然而，其性能优化与安全提升面临着多重挑战，例如跨尺度失效行为与多物理场耦合问题[1]。从本质上说，锂离子电池是一种具有时变参数的电化学动力源，在不可预测的使用场景和动态运行条件下会发生随机性性能衰退，而累积损伤可能触发多种失效模式。电池性能衰退与安全失效的诱因具有多元性，既包含物理因素（如环境温度、机械应力）也涉及化学机制（如副反应、锂离子沉积）[2]。由于材料合成条件的细微差异及制造过程中潜在缺陷与污染的引入，同一生产批次电池在相同使用场景下可能呈现不同的老化轨迹，最终导致多种失效模式[3]。尽管电池老化路径与失效模式存在差异，这些动态演化过程仍遵循第一性原理的支配。这种本征物理化学机制为建立锂离子电池外部宏观特征与内部演化机制的映射关系提供了关键科学依据。值得注意的是，将复杂老化机制转化为可操作的决策基础仍是重大挑战[4]。因此，深入理解这种本征机制可为智能电池管理、梯次利用与再生利用中的模型开发与策略设计提供理论基础。
当前，先进电池管理系统（BMS）正快速向更高可扩展性、可部署性、便携性和可解释性方向发展[5]。其工程应用涵盖多种任务，如状态估计[6]、寿命预测[7]和故障诊断[8]。具体而言，状态估计方法通过动态建模建立电池状态间的关联关系，以实时估计包括荷电状态（SOC）、温度状态（SOT）、能量状态（SOE）和功率状态（SOP）在内的瞬时状态[[9], [10], [11]]。寿命预测模型通过充放电循环数据表征锂离子电池（LIBs）的老化轨迹，动态识别健康状态（SOH）、寿命终止（EOL）、剩余使用寿命（RUL）及老化拐点等关键指标[[12], [13], [14]]。尽管两类方法侧重点不同，其核心逻辑与实施路径具有高度一致性。故障诊断方法则融合多模态数据与失效机理，用于检测LIBs异常状态并精准识别故障模式及其演变趋势[15]。在实验研究与模型优化阶段，电滥用、热滥用及机械滥用等多种方法被广泛采用，以模拟不同场景下的实际故障过程[16,17]。
从单任务学习（STL）的视角来看，现有研究通常将电池预测与健康管理（PHM）解耦为若干独立子任务，并分别进行建模与求解[18]。尽管现有研究在电池状态估计、寿命预测及故障诊断等特定任务中取得了显著进展，部分模型甚至在实验室（lab）条件下已达到实用水平[19,20]。值得注意的是，实验室数据与现场数据存在显著差异，这导致这些针对特定任务的模型在实际应用中面临诸多挑战。一方面，单任务学习仅专注于提升单一任务的性能指标（如预测精度与召回率），往往忽视不同任务间潜在的关联性[21]；另一方面，实验室场景与真实场景在传感器分辨率、通信协议、传感器类型及环境噪声等方面存在重大差异。这些外部因素显著影响了这些任务专用模型的预测准确性与诊断可靠性[22]。从数据分布的角度来看，此类分布差异极易在训练与验证过程中引发域偏移，从而进一步削弱单任务学习（STL）的鲁棒性与泛化能力。
为解决上述问题，多任务学习（MTL）作为一种智能电池管理的新型学习范式被引入[23]。MTL的核心思想是在统一框架内同步建模多个任务，通过特征Fusion、知识共享与参数迁移实现跨任务协同优化[24]。值得注意的是，无论是单任务学习（STL）还是多任务学习（MTL）模型，其性能与泛化能力都高度依赖高质量数据。这使得开放数据共享不仅成为模型开发的基石，更是连接实验室研究与实际工程应用的跨链桥。具体而言，高质量的开放数据集能有效整合Multi来源的异构数据，拓展训练数据覆盖范围，从而从数据层面提升模型泛化能力与工程适用性[25]。因此，开放数据共享已成为验证模型可靠性与泛化能力的关键基础设施，对于推动电池多性向（MTL）策略从实验室走向实际应用具有重要意义。
从MTL视角出发，Yu等[26]综述了实验室、电动汽车(EVs)、储能系统(ESSs)和平行宇宙等不同场景下的故障模式、故障数据及诊断方法。Jia等[27]系统归纳了锂离子电池的失效类型、诱因、危害性、分析方法与管理策略。Hu等[28]阐述了先进电池管理系统所涉及的多性向尺度特征，包括荷电状态(SOC)、能量状态(SOE)、健康状态(SOH)、功率状态(SOP)、温度状态(SOT)及安全状态(SOS)。Yang等[29]则聚焦于锂离子电池早期寿命预测技术。在实际应用中，电池管理涉及多项任务，其中性能预测与故障诊断具有紧密关联性。例如，容量快速衰减往往是内部故障的早期征兆。此外，通过故障诊断算法检测到的单体电池一致性偏差，可用于优化现有预测模型[29,30]。增量容量分析（ICA）是另一典型案例：ICA曲线不仅广泛应用于电池生命周期预测，还能为内部短路（ISC）的早期故障诊断提供支持[31]。这些跨任务参数共享与信息传递机制为应用电池多任务学习（MTL）策略提供了明确的理论依据[32]。然而，为每个电池管理系统（BMS）开发专用模型不仅需要大量数据标注工作，还会带来硬件适配、参数微调等工程挑战。更重要的是，大多数BMS的计算资源有限，在实际场景中部署大型任务专用模型并不具备可行性。
总体而言，多任务学习（MTL）通过有效利用任务结构、特征共享和信息重用，减少了模型冗余并增强了跨任务协作，从而克服了单任务学习（STL）的局限性。虽然MTL无法在物理或数据层面完全消除域偏移问题，但其参数共享机制能显著提升模型对域偏移的容忍度和鲁棒性。因此，本文系统性地综述了电池全生命周期管理中的MTL策略，并为部署先进电池管理系统（BMS）提供了新的视角。本综述的主要贡献如下：

• (1)
  建立老化机制、退化模式、影响因素与多时间尺度（MTL）策略之间的关键关联框架。本综述系统分析了连接老化机制、退化模式及影响因素的失效路径，全面阐释了制造工艺、内部因素与外部运行条件对电池性能退化的影响规律，并深入剖析了老化机制与模型输入特征之间的关联性。
• (2)
  本文系统论述了锂离子电池多模态数据源与跨尺度表征方法。该综述阐明了多模态数据与任务模式之间的映射关系，并整合了跨尺度表征技术。研究进一步强调了开放数据共享对推动电池基础研究的重要意义，同时归纳了多任务学习策略中的典型数据源及任务组合模式。
• (3)
  多任务学习（MTL）首个综合性理论框架与架构设计的系统评述。本文阐述了MTL的理论体系与典型范式，厘清了主任务组合模式与辅助任务设计方法，并提出了多种融合范式，包括基于物理的模型（PBM）、数据驱动融合（DDF）以及机制导向（MG）方法。该电池MTL策略综述填补了现有文献空白。
• (4)
  针对电池MTL策略核心挑战与潜在解决方案的深度剖析。研究探讨了MTL策略从实验室走向工程现场的应用障碍，并从高保真模型、轻量化模型、数据隐私及数据-机制融合四个关键维度提出了相应解决路径。

本文的整体框架与研究内容如图1所示。综述其余部分安排如下：第2章剖析老化机制、退化模式、影响因素与模型特征之间的关联性；第3章介绍锂离子电池多模态数据源与跨尺度表征方法，并汇总相关开源数据集；第4章明确定义锂离子电池多任务学习（MTL）框架及其构成要素。第5章从四个维度探究多任务学习策略从实验室走向工程应用面临的关键挑战与潜在解决方案。第6章给出全文研究结论。

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