英国人工智能 (AI) 软件供给商 Monolith 已被NIO选中，协作开发该公司电动轿车电池中的 AI 驱动反常检测。NIO 的电池替换技能为发现电池在实际国际中的日常运用情况供给了共同的时机。它将运用 Monolith 的反常检测器 AI 软件来监控现场生成的数据的功用。这些学习将为比较测验台成果奠定根底，并将集成到进一步的验证活动中。凭借反常检测器，NIO 和 Monolith 工程师可以依据杂乱的体系联系以史无前例的速度辨认跨途径成果中的反常。

蔚来欧洲电池体系负责人 Frank Kindermann 表明：“蔚来与 Monolith 的协作表现了咱们致力于供给优质用户体会的许诺。咱们在欧洲五个首要商场中的 98% 用户挑选电池即服务 (BaaS)。BaaS 答应欧洲的蔚来用户依据需求灵敏地充电或替换电池，然后进步便利性和本钱效益。

经过将咱们在电池功用方面的专业知识与 Monolith 先进的实验室才能相结合，咱们在电池监控方面设立了新的规范，保证了无与伦比的功率，并加强了 NIO 对立异和质量的奉献精神。”

凭借 Monolith 自学习算法，现在可以快速高效地发现电池测验数据反常。它经过主动查看原始测验数据来查找数百个测验通道中的潜在过错或反常。

Monolith首席执行官兼创始人 Richard Ahlfeld 博士弥补道：“Monolith 的深度学习算法可以主动检测电池问题，例如自发放电和热失控，然后更简单快速剖析杂乱的实在数据。此功用不只节省时刻和资源，还进步了电池安全性。作为软件界说轿车的领导者，NIO 是运用这项先进技能的抱负协作伙伴，推进电池功用和安全性的立异。”

除了主动查看测验数据外，Monolith AI 渠道还包括共同的先进算法，可削减在整个规划周期内成功开发具有高度杂乱、难以处理的物理现象的产品所需的物理测验时刻和模拟量。该 AI 软件运用名贵且有时有限的工程测验数据进行即时猜测，使工程师可以确认需求优化和开发的范畴，而无需进行很多重复且耗时的物理测验。