1.基于电池全生命周期数据，挖掘影响电池安全和电池寿命的关键因素，并对电池安全风险和寿命衰减进行预测
2.基于电池实时数据和车辆环境数据以及售后维修数据等，应用机器学习算法，对电池质量问题进行影响分析，并进行故障/失效预测
3.应用机器学习算法，挖掘影响电池生产质量波动的关键因素，从而提高生产质量和良品率
4.应用机器学习算法，基于电芯试验数据和生产过程中的测试数据，结合电池机理建模，进行电池性能预测和寿命估计，从而减少电芯试验次数，加快生产过程
5.基于电池实时数据、车辆使用数据以及其它用户相关的数据，提供电池画像和用户画像，开发推荐性算法，提升用户体验
6.通过信息检索、文本挖掘、NLP处理和图像识别等方式，建立电池领域知识库，结合计算机仿真、机理建模等方式，为新材料、新产品的研发提供智能决策，赋能技术创新和产品创新