该成果提出了一套人工智能预测框架，通过对电池全生命周期不到10%的早期（充放电）数据去进行信息挖掘，提取出潜在的电池退化特征，进而实现快速、精准的寿命预测。和传统方法相比，该技术可以将电池的测试周期缩短95%左右，能够为电池的研发、生产制造以及回收利用等全产业链环节提供技术支撑。目前，该技术已获多项核心专利，现已顺利推进技术成果转化，与中国车载电气行业领军企业广州通达电气展开联合开发应用，将为上亿级新能源产业高质量发展提供创新驱动力。

此次成果的入选，既是对团队科研创新能力与学术水平的高度认可，更是学院长期以来持续深化产学研协同创新、推动创新资源与产业发展需求高效对接的重要实践成果。未来，学院将持续深化与地方政府、企业的协同，进一步拓展产教融合的深度与广度，聚焦“将企业需求与产业难题融入创新创业育人全流程”核心目标，促进教育链与产业链“双向奔赴”，为区域经济高质量发展提供人才、智力与创新支撑。