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TL;DR：电池退化是一个热-力-电化学多物理场耦合过程，单一传感模态只能捕捉其中一个维度的信号：超声看弹性模量与声速变化、FBG光纤看应变与温度、压力传感器看膨胀力、声发射听微裂纹与产气、EIS看电化学阻抗动力学。

本文围绕12篇核心文献，系统拆解多模态传感融合的三层架构（物理层异构共位集成→信号层时间同步与串扰解耦→数据层AI驱动特征融合），逐层分析超声-光纤-温度-压力-声发射五大模态的技术互补关系与串扰解耦方案，对比Dong 2026自供电三模态传感器（交叉干扰<4%）、Li 2026多层集成传感器MTPS（硬件补偿解耦热-力串扰）、Pan 2026 FBG植入式传感器（内部应变导数预警热失控比电压提前18.8分钟）等代表性方案，并给出从实验室到BMS的工程集成架构设计与TRL分级评估，最终指向数字孪生的感知层基础。

📌 系列导航：本系列第12篇，共16篇。上一篇：11-电池内部压力传感。下一篇：13-超声×固态电池。

关键词：多模态传感融合、超声声发射双模态、FBG光纤电池传感、温度-压力串扰解耦、电池数字孪生、多层集成传感器、BMS多参数监测、自供电柔性传感器、热失控早期预警

1 "盲人摸象"困境：为什么单一传感不够？

1.1 电池退化的多物理场本质

锂离子电池的退化从来不是单一物理过程。一次完整的循环中，电池内部同步进行着：

• 电化学过程：锂离子在正负极之间的嵌入/脱出、SEI膜的生长与修复、电解液的氧化分解；
• 热力学过程：欧姆热、反应热、极化热的产生与扩散，局部热点的形成；
• 力学过程：电极颗粒的晶格膨胀/收缩（石墨负极体积变化可达~10%）、集流体的应力集中、电极-隔膜界面的脱粘、产气导致壳体鼓胀。

这三类过程之间存在强耦合关系。析锂导致SEI膜增厚，增厚后的SEI膜改变局部离子传输阻抗，阻抗升高引发局部过热，过热加速电解液分解产气，产气改变电极间接触压力分布，压力分布变化又反过来影响锂离子的嵌入均匀性——这是一条典型的热-力-电化学正反馈链路。

单一传感模态在这条链路上只能"看到"其中一个或两个环节。电压能反映整体电化学状态，但对局部力学变化不敏感；温度能捕捉宏观热行为，但空间分辨率受限；单一超声ToF能感知整体弹性模量变化，但无法区分这种变化来自SOC变化还是SEI增厚还是析锂。

1.2 各传感模态的信息边界

本系列前11篇已逐一拆解了超声（01-08篇）、导波（10篇）、压力传感（11篇）等技术路线。这里做一个横向梳理，明确每种模态"能看什么"和"看不到什么"：

这张表的核心信息很清楚：每种模态都有自己的信息边界，没有任何单一模态能够完整覆盖电池退化的全部物理维度。

1.3 从"单维感知"到"全景感知"

2025年发表于Advanced Energy Science的一篇综述[11]明确提出了一个分析框架：电池内部localized heat的精确感知需要"多模态传感融合+物理信息机器学习+贝叶斯不确定性检测"三要素协同。这里的"多模态传感融合"被置于三要素之首——它是后续所有数据分析和状态推断的物理层基础。

另一篇2025年发表的非破坏性检测技术综述[12]在对比X射线、超声、磁共振、中子成像、拉曼散射、红外探测、光纤传感七大技术路线后，给出的结论同样是"多模态融合+AI驱动数据分析是推进电池安全的关键方向"。

从"单维感知"到"全景感知"的需求升级，其驱动力来自两个方向：

• 安全需求的升级：热失控的预警需要从"温度超过阈值"这种简单的单变量判据，升级为多物理量异常协同检测——Pan等人[3]的实验表明，内部应变导数作为热失控预警信号可比电压预警提前18.8分钟，但这只是应变这一个维度的信息；如果同时将温度、气体产生（AE可检测）、膨胀力的变化趋势纳入，预警的置信度和提前量都有进一步提升的空间。
• 精度需求的升级：SOC/SOH估计需要从"电学三件套"的间接推断，升级为直接感知内部力学状态的"多源信息融合"估计。Raghavan等人[7]早在2017年就验证了在软包电池中嵌入光纤传感器实现原位内部监测的可行性，且不影响电池性能——这为"内部多参数感知"提供了器件层基础。

2 多模态融合的三层架构

"多模态传感融合"这个术语在文献中的使用频率很高，但具体含义往往模糊。仔细分析现有文献，可以发现"多模态"至少对应三个不同层次的技术问题，而不同层次的难度和成熟度差异巨大。

2.1 第一层：物理层——异构传感器共位集成

最基础的层次是把不同类型的传感器部署在同一电池/模组上，使它们在空间上"共存"。这一层的关键词是共位集成（co-location / co-integration）。

代表性方案一：Li et al. 2026 多层集成传感器（MTPS）[2]

四川大学Li等人提出了一种垂直共层叠架构的多层温度-压力传感器（Multilayer Thermal-Pressure Sensor, MTPS）。其核心设计思路是将温度传感层和压力传感层在垂直方向上堆叠，形成一体化的柔性传感器贴片，贴附于电芯表面。温度传感部分的温度系数（TCR）为-0.6%/°C，压力传感部分的测量范围为0–1000 kPa，检测下限达0.001 N。

这个方案的工程价值在于：它把两种物理量（温度和压力）的感知能力集成到了一个物理器件中，不需要在电池表面分别贴温度传感器和压力传感器——减少了布线复杂度，也保证了两个信号的空间共位性（测量的是同一个位置的温度和压力）。

代表性方案二：Dong et al. 2026 自供电三模态柔性传感器[5]

河北工业大学Dong等人进一步将集成度推到了三模态。该传感器采用氧化还原离子掺杂热电水凝胶 + BaTiO₃改性PDMS的异质结构，在单一柔性器件中实现温度、应变、压力三个物理量的独立感知。三个通道的交叉干扰（crosstalk）控制在4%以下——这是一个关键的工程指标，意味着温度变化对应变/压力读数的影响足够小，不会淹没真实信号。

该传感器的具体性能参数：应变灵敏度（规范因子）0.91%^-1，压力灵敏度9.76 mV/kPa，响应时间22 ms，150次循环后信号衰减仅3.03%。自供电特性（基于热电效应和压电效应的能量收集）使其无需外部供电即可工作，这对BMS集成有重要意义。

代表性方案三：光纤嵌入式部署[7][8][9]

Raghavan等人[7]和Sommer等人[8]的工作代表了一种不同的物理集成策略——将光纤传感器嵌入电池内部（而非表面贴附）。在软包电池中，将FBG光纤插入电极层之间，可以直接感知电极内部的应变变化。Chen等人2023年的综述[9]进一步总结了FBG传感网络在电池组级部署的方案，包括37个FBG组成传感网络监测电池组热分布的案例。

物理层集成的核心挑战包括： -空间兼容性：传感器不能影响电池的正常工作和安全性——光纤嵌入方案[7]已验证不影响电池性能； -封装兼容性：传感器需要承受电池内部环境（电解液浸泡、高温、高压）或在表面贴附中与封装材料兼容； -布线可行性：多传感器的引线/光纤引出不能破坏电池密封性。

2.2 第二层：信号层——时间同步与串扰解耦

物理层解决了"放得下"的问题，信号层要解决"测得准"的问题。核心挑战有二：

挑战一：时间同步

不同传感模态的采样率差异巨大。超声脉冲的回波采集通常在微秒（μs）级时间分辨率；FBG的波长解调可以做到kHz级；温度传感器的响应时间在毫秒到秒级；声发射的事件检测是异步的（取决于事件发生的时刻）。要让这些异构信号在时间轴上对齐，需要统一的时标系统和触发机制。

挑战二：串扰解耦

这是多模态传感中最核心的技术难点。以FBG为例，光纤布拉格光栅的波长漂移同时受温度和应变调制：

其中是热光系数+热膨胀系数，是应变-光学系数。一个波长漂移值可以对应无数种"温度+应变"组合：这就是经典的"温度-应变交叉敏感"问题。

现有的串扰解耦方案包括：

Li et al. 2026 MTPS[2]的串扰解耦方案值得展开说明。该方案在硬件层面设计了温度补偿层，通过建立温度-压力串扰的数学模型并实时减去串扰分量，实现了温度和压力信号的独立输出。在实际测试中，该传感器能够区分串/并联模组中电芯之间的不一致性，甚至可以检测到车辆底盘的轻微刮擦——这种灵敏度如果没有有效的串扰解耦是无法实现的，因为刮擦产生的力学信号很容易被温度漂移淹没。

2.3 第三层：数据层—AI驱动的特征融合与状态推断

物理层和信号层解决了"多路信号同时获取"的问题，但获取的多路信号本身并不能自动给出诊断结论。数据层的任务是将多路信号的信息综合起来，做出比任何单路信号都更准确的判断。

融合策略的三个层级：

• 数据级融合（Early Fusion）：将多路传感器的原始数据拼接成高维向量，直接输入机器学习模型。优点是保留了最多信息；缺点是对数据维度、同步精度和标注质量的要求极高。
• 特征级融合（Feature-level Fusion）：先从每路信号中提取特征（如超声的ToF和频谱特征、FBG的应变和温度值、AE的事件计数和频率分布），再将多路特征拼接后输入分类器/回归器。这是当前文献中最常见的融合策略。
• 决策级融合（Late Fusion / Decision-level Fusion）：每路信号先独立做出判断（如超声给出一个SOC估计、EIS给出另一个SOC估计），然后通过加权平均、贝叶斯融合等方法综合多个判断。优点是对单路信号的故障具有鲁棒性。

2025年Advanced Energy Science综述[11]提出的"物理信息机器学习（Physics-informed ML）"框架，属于特征级融合的进阶版本——它在机器学习模型中嵌入了物理约束（如热传导方程、力学平衡方程），使得模型的预测结果不仅与数据拟合，还满足物理定律。这在数据量有限的电池应用场景中尤为重要。

3 超声-光纤-温度-压力：核心模态技术对比与互补

3.1 各模态的物理原理与测量维度

以下从物理原理、测量对象、空间分辨率、时间分辨率、典型部署方式五个维度对核心模态进行系统对比：

3.2 互补关系的具体表现

超声 + FBG：弹性模量 + 应变的完整力学画像

超声声速反映的是材料的等效弹性模量 E 和密度 ρ 的综合效应。FBG应变传感器直接测量的是电极的膨胀/收缩应变 ε。两者结合可以获得：

• 弹性模量与应变的关系曲线（E-ε曲线），这是判断电极力学状态（弹性变形 vs 塑性变形 vs 脱粘）的直接依据；
• 超声声速的变化如果与应变变化不匹配（例如应变正常但声速异常下降），可能暗示内部出现了脱粘或微裂纹——这种"不一致性"本身就是诊断信息。

Sommer等人2015年的工作[8]在软包电池中使用光纤应变传感器实时观测充放电过程中的快/慢离子扩散过程。如果同步施加超声测量，可以进一步将离子扩散引起的应变与弹性模量变化关联起来，建立更完整的力学-电化学耦合模型。

超声 + 压力：体积变化 + 表面力的关联

超声ToF的变化主要反映电池厚度方向的尺寸和弹性性质变化。表面压力传感器测量的是电池对外部约束结构的膨胀力。两者的关联关系可以揭示：

• 当电池在固定厚度的夹具中循环时，电极膨胀导致膨胀力上升，同时超声声速也会因为电极被压缩而改变——两者的定量关系可以用于估计电极的有效刚度；
• 如果膨胀力正常但超声信号异常（或反之），可能暗示电池内部出现了不均匀变形。

FBG + 温度传感：温度-应变解耦

如前所述，FBG本身存在温度-应变交叉敏感问题。最经典的解耦方案是使用一个额外的温度传感器（热电偶或热敏电阻）与FBG共位部署，通过差分消除温度对FBG应变读数的影响。Pan等人[3]在FBG植入电池内部时，正是利用FBG本身可以同时感知温度和应变这一特性（通过特征分离算法区分两个分量），实现了内部应变和温度的同步监测。

3.3 串扰解耦的典型案例

案例一：Dong 2026 自供电三模态传感器[5]

如前所述，Dong等人的三模态传感器通过异质结构设计实现了温度/应变/压力三通道交叉干扰<4%。这个指标的工程含义是：当温度变化10°C时，对应变读数的影响<0.4%（相当于<4με的虚假应变），这在电池监测的典型温度波动范围内是可以接受的。

该方案的关键创新在于：氧化还原离子掺杂热电水凝胶对温度变化产生热电势（Seebeck效应），同时其力学性质使水凝胶层对应变敏感（压阻效应）；BaTiO₃改性PDMS层主要对压力响应（压电效应）。三种物理机制的基础材料不同，这是交叉干扰低的物理根源——温度变化对BaTiO₃压电输出的影响远小于对单一材料方案的影响。

案例二：Li 2026 MTPS[2]

MTPS的硬件补偿模型通过在传感器内部集成一个"温度参考通道"——该通道与主压力通道在空间上共位但对压力不敏感，只感受温度变化——然后从主通道输出中减去参考通道的温度贡献。这种方法的优势在于补偿是实时的、无需后处理，适合嵌入式BMS应用。

案例三：Gaddipati 2026 ChFBG+EFPI组合方案[6]

这是一种纯光学方案。啁啾光纤光栅（Chirped FBG, ChFBG）的反射谱宽度同时受温度和应变调制，但两种调制系数的比值不同于均匀FBG；法布里-珀罗干涉仪（EFPI）的腔长主要受压力调制，对温度也有一定敏感性。通过建立3×3的灵敏度矩阵（三个传感器输出对三个物理量的灵敏度系数），求解线性方程组即可实现温度/应变/压力的同时解耦。该方案的仿真结果[6]验证了可行性，但实际系统需要高精度光谱解调设备，成本较高。

4 声发射+超声：声学双模态的独特协同

4.1 被动AE与主动UT的互补关系

超声（UT）和声发射（AE）虽然都属于"声学"范畴，但其工作方式有本质区别：

两者的互补性体现在：

• UT提供"基线"，AE提供"事件"：超声可以连续监测电池弹性模量的缓慢变化趋势（如SEI增厚导致的整体硬化），而AE捕捉的是突发性事件（如一次微裂纹的快速扩展、一次产气burst）。
• UT看"均匀性"，AE看"局部性"：超声穿透测量给出的是整个穿透路径上的平均信息；AE信号的到达时间差（TDOA）可以定位事件的发生位置。
• 两者的频率互补：UT使用MHz级高频信号（波长短、空间分辨率高），AE信号集中在kHz-数百kHz频段（波长较长、传播距离远、衰减小）。

4.2 MIT Bazant团队：AE解码退化机制

Samantaray等人2025年发表于Joule的工作[1]在AE领域的贡献在于：首次系统地将声发射信号的频率特征与电池内部的具体电化学/机械退化过程对应起来。

其核心方法是利用小波变换（Wavelet Transform）对AE信号进行时间-频率联合分析。小波变换的优势在于既能提供频率信息（区分不同类型的AE源），又能提供时间信息（确定事件发生的时刻），这比传统的FFT频谱分析更适合AE这种瞬态非平稳信号。

文献[1]报告的关键发现：

• 气体产生（副反应）的声学特征：电解液分解产生的气体（如CO₂、C₂H₄等）在电池内部形成气泡，气泡的成核、生长、合并和释放会产生特定的AE频率签名。这些信号与电压信号的同步监测表明，AE可以检测到电压尚未明显变化的早期副反应阶段。
• 活性材料开裂的声学特征：正负极活性材料颗粒在循环过程中的反复膨胀/收缩导致微裂纹的产生和扩展，产生的AE信号频率特征与气体产生事件不同，可以通过频率域的特征区分两类退化机制。

这项工作的意义在于：它证明了AE不仅仅是"电池内部有事情在发生"的定性指示器，还可以在噪声中提取出对应不同退化机制的特征签名——这是从"检测"到"诊断"的跨越。

4.3 AE+红外同步：ORNL热失控数据库

Lin等人2025年的工作[4]来自橡树岭国家实验室（ORNL）和MIT的联合团队，其核心贡献是建立了一个约200个不同SOC电芯的力学诱导热失控数据库。实验装置同步使用红外热成像和声发射两种监测手段。

关键发现：

• 初始温度图可预测热失控路径：在力学滥用（如挤压、针刺）触发热失控之前，电芯表面的初始温度分布可以预测后续是走向"热失控"还是"渐进散热"两种截然不同的结局。这是一个重要的安全判断依据。
• AE+红外的协同：AE提供时间分辨率（精确到微秒的事件检测），红外提供空间分辨率（整个电芯表面的温度分布图）。两者的同步数据可以回答"什么时候发生的"和"在哪里发生的"这两个关键问题。

4.4 AE+超声的联合诊断框架

综合上述工作，AE+UT的联合诊断可以构建以下能力矩阵：

Jin等人2025年的工作[10]在低温条件下开展了声发射监测电池老化和失效模式转变的实验。低温环境是析锂的高风险场景——将AE+UT联合框架扩展到低温工况，有望在析锂发生的早期阶段就发出预警。

5 从实验室到BMS：工程集成架构设计

5.1 三种部署策略

多模态传感器在电池系统中的部署策略可以按空间尺度分为三个层级：

层级一：电芯级（Cell-level）嵌入式部署

将传感器直接嵌入或贴附于单个电芯上。典型配置： - 1-2个FBG光纤嵌入电极层间（监测内部应变和温度） - 1对超声换能器贴附于电芯两侧（监测ToF和声速） - 1个薄膜压力传感器置于电芯表面（监测膨胀力） - 1-2个热电偶/热敏电阻贴附于表面（温度参考）

Raghavan等人[7]验证了软包电池中光纤嵌入方案的可行性——光纤直径仅125μm（含涂覆层），插入电极层间对电池内阻和容量的影响可忽略。Pan等人[3]的FBG植入方案更进一步，实现了内部应变与温度的同步监测，并观察到内部应变在热失控孵化期的关键作用。

层级二：模组级（Module-level）部署

在电池模组的结构件上部署传感器阵列。典型配置： - Li 2026 MTPS[2]类型的多层温度-压力传感器阵列，每个电芯位置一个 - FBG串（多个FBG写在同一根光纤上），沿模组方向分布 - AE传感器1-2个，布置在模组端板/侧板上

层级三：系统级（Pack-level）部署

在电池包级别部署宏观监测手段。典型配置： - 红外热成像相机（Lin 2025[4]的方案）监测整个模组/包的温度分布 - 分布式AE传感网络（多个AE传感器分布在包体不同位置） - 超声导波阵列（利用电芯薄层结构传播导波，覆盖大面积）

5.2 信号链路与数据处理

从传感器到最终诊断结论，信号需要经过以下链路：

传感器 → 信号调理 → ADC → 边缘处理 → 通信 → BMS/云端

信号调理： - 超声：高压脉冲激励电路、低噪声前置放大器、带通滤波器（通常1-50 MHz） - FBG：宽带光源（ASE或SLED）、光谱解调器（波长分辨率~1 pm） - 压力/温度：惠斯通电桥（压力）、恒流源激励（温度RTD）或分压电路（NTC） - AE：高灵敏度前置放大器（增益40-60 dB）、带通滤波器（20-500 kHz）

ADC： - 超声/AE：高速ADC（10-100 MSPS，12-16 bit） - FBG：光谱解调器的输出已经是数字量（波长值） - 压力/温度：低速ADC（1-10 kSPS，16-24 bit）

边缘处理： - 在BMS附近的MCU/FPGA上完成特征提取（ToF计算、AE事件检测、温度/压力值计算） - 将原始数据压缩为特征向量后上传，降低通信带宽需求

5.3 BMS适配

将多模态传感数据接入现有BMS架构，有几种可行方案：

• 方案A：独立子系统+CAN/以太网通信：多模态传感系统作为独立的硬件模块，通过CAN总线或以太网与主BMS通信。优点是不影响现有BMS架构；缺点是两个系统之间的数据同步需要额外处理。
• 方案B：集成式BMS板卡：将多模态信号调理电路直接集成到BMS的从控板（CSC/CMC）上。优点是减少了独立硬件模块；缺点是增加了BMS板卡的设计复杂度和验证成本。
• 方案C：云端数字孪生：多模态传感数据通过车载通信模块上传到云端，在云端完成复杂的数据融合和诊断分析。优点是算力不受限；缺点是对通信带宽和延迟有要求，且增加了系统对网络的依赖。

在实际应用中，这三种方案可能是混合使用的——基础的温度/压力监测在BMS本地完成，超声/AE的高级诊断在云端完成。

5.4 成本与可靠性权衡

（备注：以上成本数字仅做示例，请勿与实际市场价格联系起来）

FBG解调器的高成本是多模态方案规模化的主要障碍之一。近年来，基于啁啾光纤光栅的低成本解调方案[6]和基于Edge Filter的简化解调方案正在降低成本。超声方面，压电薄膜（PVDF、PZT薄膜）换能器的批量制造成本远低于传统体波探头。

6 数字孪生的感知层

6.1 多模态数据 → 物理信息机器学习

电池数字孪生（Digital Twin）的核心是构建一个与物理电池实时同步的虚拟模型。这个虚拟模型需要两类输入：

• 模型参数：电池的物理-化学模型参数（如电化学模型中的扩散系数、反应速率常数、SEI生长动力学参数等）
• 实时观测数据：从传感器获取的电池状态信息

多模态传感为数字孪生提供了丰富的实时观测数据。与传统BMS只提供电压/电流/温度三个观测量相比，多模态传感额外提供了弹性模量（超声）、内部应变（FBG）、膨胀力（压力）、AE事件等多维观测量。这些额外的观测量使得数字孪生模型可以：

• 更准确地估计内部状态：传统电化学模型的大量内部状态变量（如各层的锂浓度分布、SEI厚度、孔隙率等）无法仅从电压/电流/温度三个外部观测量中准确推断。超声声速对电极的弹性模量敏感（与锂浓度和材料结构相关），FBG应变直接反映电极的膨胀状态——这些观测量为模型提供了额外的约束条件。
• 更及时地检测异常：当电池内部开始发生退化时，多模态观测量的异常模式比单模态更显著。Pan等人[3]的实验表明，内部应变导数作为热失控预警信号可比电压预警提前18.8分钟——这个数字在加入超声、温度、AE等多模态数据后有可能进一步提前。

2025年Advanced Energy Science综述[11]提出的"物理信息机器学习（Physics-informed ML）"框架，其核心思想是在神经网络的损失函数中嵌入物理方程的残差项。例如，在训练一个预测电池温度分布的神经网络时，损失函数中除了数据拟合项（预测温度 vs 实测温度）之外，还包含热传导方程的残差项——这迫使神经网络的预测不仅与数据一致，还满足热力学定律。

6.2 贝叶斯不确定性感知异常检测

综述[11]提出的三要素框架中的第二个要素是"贝叶斯不确定性检测（Bayesian Uncertainty-aware Detection）"。其核心思想是：机器学习模型不仅要给出预测值，还要给出预测的不确定性估计。

在多模态传感融合的语境下，这意味着：

• 当模型对某个状态变量的预测不确定性突然增大时，即使预测值本身还没有超过安全阈值，也应该引起关注——不确定性的增大可能是传感器退化、数据异常或电池进入新的退化阶段的信号。
• 多模态数据可以交叉验证不确定性：如果超声推断的SOC和EIS推断的SOC出现显著分歧，且两者的不确定性估计都较低，那么分歧很可能来自模型本身的系统误差（需要修正模型）；如果两者的不确定性都较高，那么可能是传感器信号质量下降。

6.3 自学习数字孪生

"自学习"指的是数字孪生模型能够随着新数据的注入而持续更新自身的参数和结构。在多模态传感的场景下：

• 每一组新的多模态观测数据（超声ToF + FBG应变 + 温度 + 压力 + AE事件）都可以用来校正模型的物理参数。
• 随着电池老化，模型参数会自动调整以适应电池的新状态——不需要人工重新标定。
• 当新类型的退化模式出现时，AE和超声的异常模式可以被聚类分析识别出来，模型自动扩展对这种新模式的认识。

6.4 预测性维护的闭环

数字孪生的最终输出是预测性维护决策：

• 自适应充电策略：当多模态数据检测到某个电芯的析锂风险升高（超声声速异常 + AE事件增多 + 膨胀力上升速率加快），BMS自动降低该电芯的充电电流或调整充电截止电压。
• 局部冷却调控：FBG检测到某个电芯的局部温度上升速率异常，热管理系统自动增加对该位置的冷却强度。
• 电芯隔离：当多模态数据联合判断某个电芯的热失控风险超过安全阈值，BMS主动断开该电芯的电气连接，防止热失控传播。

7 TRL分级与量产适配性

7.1 各模态与融合方案的TRL分级

技术就绪度（Technology Readiness Level, TRL）是评估技术成熟度的标准化方法，从TRL 1（基本原理观察）到TRL 9（实际系统经过验证）。以下对文中涉及的各模态和融合方案进行TRL评估：

7.2 制造工艺兼容性

7.3 标准化挑战

多模态传感融合走向量产，还面临标准化层面的挑战：

• 接口协议：不同类型的传感器使用不同的通信协议（模拟电压、I²C、SPI、CAN），多模态系统需要统一的接口标准或至少是标准化的协议转换层。
• 数据格式：各模态输出的数据格式不同（超声的波形数据、FBG的波长值、压力的标量值、AE的事件列表），需要标准化的数据描述格式（如基于HDF5或自定义二进制格式）。
• 校准规范：多模态传感器需要在出厂时进行校准，且在使用寿命内定期重新校准。不同模态的校准方法和周期不同，需要建立统一的校准规范。
• 安全认证：植入电池内部的传感器（如嵌入式FBG）需要通过电池安全认证——这涉及传感器材料对电池化学体系的兼容性、传感器在极端条件下的行为（是否会加剧热失控）等问题。

8 FAQ

Q1：多模态传感融合的"融合"和简单地把多个传感器数据放在一起有什么区别？

两者的本质区别在于是否利用了不同模态之间的信息互补关系。如果只是把超声ToF、FBG应变、温度值并列显示在上位机界面上，操作员仍然需要人脑来综合判断——这只是"多路数据显示"，不是"融合"。

真正的融合至少要求在以下三个层次之一实现信息的综合利用：

• 信号层融合：利用一个模态的信号来补偿/校正另一个模态的串扰。例如用温度传感器的读数来补偿FBG的温度-应变交叉敏感，这不是简单的"两个数据放一起"，而是用一个数据去修正另一个数据。
• 特征层融合：从不同模态中提取的特征经过组合后输入分类器。例如超声声速变化率+膨胀力变化率+AE事件率三个特征组合后判断电池是否处于析锂状态——这个组合判断的准确率应该高于任何单特征的判断。
• 决策层融合：多个模型独立做出判断后通过加权或投票综合——综合判断的可靠性高于任何单一模型。

Dong等人2026年的工作[5]在信号层融合方面提供了一个范例：三模态传感器的交叉干扰<4%不是"三个数据并列显示"的结果，而是通过异质结构设计和信号处理电路主动消除串扰后实现的。

Q2：光纤FBG传感器嵌入电池内部会不会影响电池的安全性和性能？

这个问题在文献中已有明确的实验回答。Raghavan等人2017年的工作[7]在软包电池中嵌入了标准125μm直径（含涂覆层）的光纤，实验结果表明：嵌入光纤对电池的内阻、容量和循环性能的影响在测量误差范围内——即"不影响"。

物理原因在于：光纤的直径（125μm）远小于电极层的厚度（50-150μm量级但光纤是沿着电极面方向放置的），且光纤是惰性二氧化硅材料，不会与电解液发生化学反应。

安全性方面需要关注两个问题：一是光纤在高温下是否会断裂并对内部短路产生贡献（二氧化硅在高温下软化但不导电，风险较低）；二是光纤穿过封装层的位置是否会成为电解液泄漏的通道（需要使用密封连接器或胶封处理）。

Pan等人2026年的工作[3]将FBG植入电池内部并成功监测了热失控全过程——在热失控的极端条件下，FBG传感器最终会因高温而失效，但它在那之前已经完成了提供预警信息的任务。

Q3：多模态传感融合方案的成本能否接受？车规级BMS能承受多少额外成本？

车规级BMS的成本敏感度极高。当前量产BMS的硬件成本（不含电芯）通常在几百到一千多元人民币的量级，其中传感器部分（温度采集为主）的成本占比很小。

多模态方案的增量成本需要分层评估：

• 增量成本最低的：在现有温度采集基础上增加压力传感器——单个电芯增加5-20元的传感器成本，这在车规级系统中是可以接受的。Li 2026 MTPS[2]的多层集成方案进一步降低了部署成本（一个器件同时测温度和压力）。
• 增量成本中等的：增加超声换能器—单个电芯增加20-100元的传感器成本，加上信号调理电路和ADC，系统级增加约2000-10000元。
• 增量成本最高的：FBG光纤传感—FBG传感器本身不算太贵（50-200元/个），但光谱解调器的成本高达数千到数万元，这是规模化的主要障碍。

短期内最有可能在量产车中部署的多模态方案是"温度+压力"双模态（Li 2026 MTPS[2]类型），因为它在不大幅增加成本的前提下提供了额外的安全维度。超声和FBG更可能先在高端车型或特定安全场景（如飞行汽车、船舶等高安全要求场景）中率先部署。

Q4：多模态传感融合的最大技术风险是什么？

从文献梳理来看，最大的技术风险不是"某一种传感器做不出来"，而是长期可靠性。

• 超声换能器与电池表面的耦合层（耦合剂或粘接层）在长期振动和温度循环下会老化，导致信号质量下降。
• FBG光纤在电池内部长期浸泡于电解液的环境中，涂覆层可能退化，导致光纤脆性增加。
• 柔性传感器的异质结构界面（如Dong 2026方案[5]中热电水凝胶与BaTiO₃/PDMS的界面）在长期循环中的稳定性尚未充分验证—文献中只报告了150次循环的衰减数据（3.03%），但车用电池的寿命要求通常是数千次循环。
• 多传感器系统的整体可靠性是所有传感器可靠性的"串联"—任何一个传感器的失效都可能导致融合系统的性能下降。

因此，多模态传感融合的长期可靠性验证（数千次循环、数年使用寿命）是将这项技术从实验室推向量产的关键门槛。

Q5：本系列后续还有哪些内容？

本系列第13篇将聚焦超声波在固态电池中的特殊应用—固态电池使用固态电解质替代液态电解液，其声学特性（声阻抗、衰减机制）与传统液态电池有本质差异，超声检测的物理模型和信号处理方法都需要相应调整。后续还将覆盖超声在钠离子电池、锂硫电池等新体系中的应用，以及系列的总结篇。

参考文献

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本文内容基于已公开发表的学术文献，旨在进行技术解读与知识梳理，不构成任何投资、采购或工程决策建议。