傳統電池管理系統（BMS）依賴等效電路模型和固定參數算法，面臨電化學機理復雜、老化行為非線性、多工況適應性差等瓶頸。例如，健康狀態（SOH）和荷電狀態（SOC）估算易受溫度、循環次數及電池個體差異影響，導致精度下降。機器學習技術通過數據驅動范式突破傳統限制：基于長短時記憶網絡（LSTM）的時序模型可融合電壓、電流、溫度等多源傳感數據，動態捕捉電池退化軌跡；強化學習（RL）框架能自主優化充放電策略，在能量效率與壽命衰減間實現智能權衡；遷移學習則通過跨場景知識復用，解決不同電池型號或工況下的模型泛化難題。進一步結合在線學習與邊緣計算，新一代智能BMS可實時校準模型參數，預測熱失控風險并實現壽命延長20%以上。未來，融合多模態感知與數字孿生技術，機器學習將推動BMS向“自適應預測-協同優化-全生命周期管理”的閉環智能體系演進，為電動汽車與儲能系統提供更安全、高效的能源控制核心。