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中午时分，杭州未来科技城街头，外卖骑手小张匆匆赶到街角的换电柜前，扫码、开柜、更换电池……只用了不到30秒，他的电动车又恢复到满电状态。
“以前最怕电池虚标，显示还有50%的电量，结果跑几公里就没电了，只能推车找地方充电。”跑了三年外卖的小张坦言，“现在这个‘会思考’的电池，不仅电量显示准了，还能提前警告安全隐患。”
让小张受益的，正是杭州宇谷科技股份有限公司发布的首个面向电动两轮车场景的锂电池大模型LLiM（Lithium Large Model）。这个拥有数十亿参数的工业大模型，让电池拥有一位“AI随车医生”，精准守护骑手的出行需求，有效提升配送效率。
记者 杨阳
A 告别“电量谎言”：续航误差控制在1公里以内
在全国，像小张这样的外卖骑手和快递小哥有超过1000万人，他们每天都在电量、里程与效率之间艰难平衡。
电动两轮车是中国第一大交通工具，保有量超过4.2亿辆，远超汽车。对于每天奔波在街头的骑手而言，电动两轮车的电池既是他们奔波生计的“油箱”，也是悬在头顶的“紧箍咒”。
“骑手们面临三个核心痛点：电量虚标、续航不准和安全风险。”宇谷科技联合创始人兼CTO李朝分析，“比如电量显示80%，可能实际只有50%。现在，我们用大模型把电量预估误差缩小到3%，续航误差控制在1公里以内，基本告别‘电量谎言’。一旦察觉电量不足，骑手就可以通过App寻找最近的换电站。”
这款名为LLiM的工业大模型，并非大众熟悉的“聊天机器人”，而是一个专注于电池健康预测的“工业大脑”。它通过实时分析电压、电流、温度等数据，实现对电池健康状态和剩余寿命的精准判断，异常检测精度达98%，容量预估精度达97.6%。
“就像给电池戴上了智能手表，随时监测‘心跳’。”李朝形象地比喻，每块电池都内置传感器，每隔一段时间上传一次数据至云端，汇入千亿条数据的“病历库”。大模型通过“曲线接龙”方式，对比历史数据，提前发现异常趋势，实现热失控提前10分钟预警。
B 累计完成12亿次安全换电 服务超300万名用户
对骑手而言，LLiM是一位看不见的“最佳搭档”。
换电时，扫码、开柜、更换，全程不到30秒，而背后是大模型在实时守护。一旦发现电池异常，系统会通过App推送、短信甚至电话等方式多级联动，提醒骑手及时处理。“我们已成功制止6万起潜在火灾，每年减少碳排放7万吨。”李朝透露。
值得一提的是，通过精准评估每块电池的健康状态，宇谷科技实现了电芯的“梯次利用”与重组，将电池使用寿命从行业普遍的3年延长至5年，大幅降低资产折损与环境压力。
“很多人以为大模型就是聊天、画图，其实在工业领域，它更能解决实际问题。”李朝强调，宇谷科技从去年上半年开始研发LLiM，借鉴了语言大模型的思路，但目标不是“对话”，而是“预测”。
今年9月，相关论文在国际顶级期刊《Nature（自然）》子刊发表。业内专家认为，LLiM的成功应用，标志着我国在新能源AIoT领域实现了“标准、技术、产业”三位一体突破，为全球智慧城市建设提供了可扩展、可持续的低碳出行范式。
目前，该模型已在全国100余座城市投入运行，累计完成12亿次安全换电，服务即时配送骑手、快递员等超300万名用户。
C 科技带来的不只是增收更是安心
“科技好不好，最终要看它有没有为人创造价值。”李朝说，“我们服务的大多是新就业群体，他们是家庭的主要收入来源。能让他们更安心、更高效地工作，这就是‘科技向善’最实在的体现。”
调研显示，使用LLiM后，骑手对电池的满意度提升约8%，每天因配送效率提升可多跑三四单，相当于日增收几十元，一年累计可增加数千元收入。
截至目前，宇谷科技打造的“这锂换电”已在杭州布局3000余个站点，全国范围内已布局30000多个站点，拥有近百万块锂电池，注册用户超600万人。
LLiM只是一个开始。李朝透露，团队正在研发第二个大模型——骑手“智能伴侣”，它将基于配送数据，为骑手规划最优路径，提示天气风险，总结每日工作表现。
从电池检测到骑行导航，宇谷科技正在构建助力千万骑手的“智慧交通双脑”。随着工业大模型蓬勃发展，这家余杭企业用实战证明：AI不止于“对话”，更在于“预测”和“守护”；技术不一定要高大上，而一定要实实在在。