相比2020年版国家标准，新规提高了技术要求，新增电池底部撞击测试、快充循环后安全测试等试验项目，加强热扩散等安全要求，将动力电池起火、爆炸前5分钟报警提升至不起火、不爆炸，从产品制造端降低动力电池自燃事故发生率，进一步保障消费者生命财产安全。

新国标首次提出“因内短路热失控后不起火、不爆炸”的要求，被称为“史上最严电池安全令”，动力电池安全标准正在改写行业规则。

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从行业监管层面看，近年来，随着新能源汽车行业的快速发展，国际、国内市场监管要求和下游客户对质量管控的要求日益规范严格，例如：

• 《汽车行业质量管理体系》（IATF16949）——要求生产者应当保存汽车产品设计、制造、标识、检验等方面的信息记录。

• 《锂离子电池行业规范条件（2024年本）》——明确企业应建立质量管理体系和质量检查部门。质量管理体系至少包括质量方面的控制流程、防止和发现内外部短路故障的控制程序、试验数据和质量记录等内容。

• 《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》——强调质量管控场景，通过智能检测技术如机器视觉检测以及质量管理系统，实现产品缺陷的在线识别、质量自动判定以及全生命周期的质量精准追溯和优化改进，以提升质量检测效率、准确性和质量管理水平。

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这些行业政策法规都对汽车生产制造过程中的质量管理体系建立、质量管控、质量回溯要求、生产数据记录保存等有明确规定。

此次发布的《电动汽车用动力蓄电池安全要求》（GB38031-2025），对动力电池安全提出三大颠覆性要求：热扩散绝对安全、底部撞击测试入法、快充安全闭环管理，并首次将“不起火、不爆炸”从企业技术储备上升为强制性要求。这也意味着动力电池行业将加速洗牌，部分电池厂商可能因难以承担技术升级成本和高成本研发投入而面临淘汰，行业集中度将进一步向头部企业倾斜。

面对“史上最严电池安全令”，新能源动力电池行业应如何应对？面对AI落地+质量管控的挑战，又该如何破局突围？

在质量管理领域，随着新国标的出台，为符合安全标准，制造企业对质量检测的精度、范围和频率将提出更高要求。工业AI质检凭借其高精度和高稳定性，能够快速识别并提取缺陷细节，有效减少错检、漏检，显著提升产品质量与生产效率。然而，AI质检在提升检测能力的同时，也带来了检测图像数量的急剧增长。

在更加规范、严苛的质量管控要求下，构建覆盖产品全生命周期的数字化质量管理体系，建立完善的质量追溯机制，并实现检测数据的长期安全存储与高效管理，已成为动力电池制造企业保障合规、支撑全流程质量可追溯、推动质量与工艺持续改进的关键。

但在新规背景下，检测数据容量与数量的爆炸式增长，也给企业带来了两大核心挑战：

新国标对热失控防护要求质变‌，从被动逃生转向主动阻断，要求电池系统具备多层级热失控防护能力（如电芯级、模组级、系统级防护），这也推动检测技术的升级和精度要求的提高。如使用红外热成像辅助检测电芯内部缺陷，图片数据量增加30%-50%；需支持20μm级细节解析（如焊点虚焊检测），推动AOI设备升级至2000万像素以上工业相机；底部撞击测试要求检测区域需对底部结构（如加强筋、吸能材料）进行全区域扫描，保存缺陷图像（如裂纹、变形）。

同时，从数据保存周期看，动力电池质保期通常为8年/12万公里，按行业法规和下游客户要求检测图片和生产日志至少要保存15年。这就导致质检数据数量和类型（主要为图片、生产日志、工艺参数等）激增，例如，某动力电池头部企业单个工厂就有近千台CCD设备，这些设备每天新增上百TB数据，数据量达到30PB/年。

高频次、多维度的智能检测手段提升了缺陷识别能力，但也导致图像、视频、日志等结构化与非结构化数据快速累积。如何实现大规模检测数据的高效存储、快速调取与长期归档，成为保障生产连续性与质量可追溯的基础能力。例如，传统方案一般将数据分散存储在各AOI检测机台的本地硬盘或采用集中式NAS，存储空间受限，需要频繁更换/扩容，数据无法集中管理。

新国标的出台也倒逼厂商进行技术创新，不断改进生产工艺和流程。如何真正发挥检测数据的价值，推动质量改进和工艺优化，仍面临“数据利用率低、分析不成体系、跨系统协同难”等问题。企业亟需构建统一的数据管理平台，实现检测数据的标准化、结构化处理，并打通质量、设备、工艺等系统，实现多源数据的关联分析和闭环管理。例如，在工艺分析时，需及时调用相关检测数据，且每张检测图片需绑定电池序列号、生产批次、检测时间、设备编号，与BMS数据、测试报告形成关联档案，如何打破数据孤岛，挖掘检测数据价值成为难题。

如在质量追溯环节，若电池因生产缺陷引发安全事故或下游客户需要进行质量追溯时，品质部门需提供相关批次质检数据供调查。传统本地硬盘存储或集中式NAS方案需要在对应机台按照文件目录逐级查找，因性能受限、检索维度单一导致查询速度缓慢；如果所需数据涉及不同厂区的机台，数据检索调用更为复杂，往往耗时数天甚至数周，严重影响追溯效率。

杉岩检测数据管理系统IDM面向先进制造行业，整合多模态数据（如AOI检测图像、电流波形日志、传感器时序数据、工艺参数文本等），实现多个厂区和产线的上万个机台的检测数据采集、存储、管理、分析应用、归档和删除的全生命周期管理。在新能源汽车领域的应用核心优势主要体现在以下方面：

一、构建检测数据统一存储管理平台，采用AI无损压缩技术，降低整体TCO。杉岩IDM支持生产过程中产生的海量检测数据的高效统一存储与管理，通过杉岩自研图像无损压缩算法，高质量图像压缩比高达1.4，节省存储空间30%，自动适应不同类型的图像，无需手动调整压缩率。

二、热温冷数据自动分层，数据低成本长期保存。杉岩IDM一体化热温冷数据自动分层方案（冷数据自动分层到磁带库），数据集中式管理，无须部署额外的归档软件进行访问，运维成本低，元数据保存在硬盘存储池，实现秒级检索，带库池文件级别管理粒度，实现文件级别精准调阅。

三、千亿文件秒级查询，整体检索效率提升10倍+。杉岩IDM可根据索引、分类、关键字等多维度检索方式，实现千亿级文件规模下秒级检索指定数据，快速响应质量追溯业务需求，精准定位问题，优化工艺，提升产线良率；提供在线预览、批量下载等功能，辅助质量分析和品质提升。

目前，杉岩IDM在智能制造领域应用广泛，已服务亿纬锂能、蜂巢能源、耀宁新能源、孚能科技、捷泰新能源、冠宇电池、宁德新能源、天合光能、京东方、鹏鼎控股、维信电子、美维电子、华天科技、联测优特半导体、天岳先进、重投天科、奕斯伟等近百家头部新能源、电子制造、半导体行业高端制造企业，帮助制造企业解决产线数据管理、质量管理等痛点和诉求，实现降本、增效、提质。

在智能制造浪潮中，谁能更好地利用数据和AI技术重构质量管理体系，谁就能在全球市场竞争中占据先机。通过数据驱动的质量管理转型，制造企业有望开启从"中国制造"向"中国智造"的质变征程。