伏瓦科技
为电池运行数据而生的人工智能分析框架
电池运行数据是非结构化的时序数据，存在异步扰动。市面上的“大数据”方法多依赖统计学对电池中长期安全进行相关性判断，监测误差均在5%以上。而若直接使用成熟的人工智能框架，因数据结构差异将无法输出合理结果。伏瓦科技团队针对电池运行数据特点打造“运行数据x人工智能"专利分析框架，将机器学习和人工智能的最新技术快速融入电池运行数据分析，无需人工介入自适应学习，盘活海量电池运行数据资产，使伏瓦的安全预警和运维优化决策基于电池在真实场景中的实时状态。
电池运行数据是非结构化的时序数据，存在异步扰动。市面上的“大数据”方法多依赖统计学对电池中长期安全进行相关性判断，监测误差均在5%以上。而若直接使用成熟的人工智能框架，因数据结构差异将无法输出合理结果。伏瓦科技团队针对电池运行数据特点打造“运行数据x人工智能"专利分析框架，将机器学习和人工智能的最新技术快速融入电池运行数据分析，无需人工介入自适应学习，盘活海量电池运行数据资产，使伏瓦的安全预警和运维优化决策基于电池在真实场景中的实时状态。
电池运行数据
原始数据筛查
机理驱动预处理
智能特征提取
人工智能分析
