數位分身、機器學習和車隊管理

BMS 的軟體實作形式也有所創新。獲得的電池組和電池芯測量準確度，是比卡爾曼濾波器或庫侖計數更先進的 X 狀態演算法的基礎。

監控個別駕駛行為、交通狀況，以及地理與道路狀況的能力，可進行更精確的車輛行駛距離預測，以及電池健康狀態數據與充電狀態評估。如果將數據集中在雲端中，機器學習演算法可以監控整個車隊並實現預測服務。例如，如果之前觀察到並儲存某個故障模式，演算法可以偵測早期跡象，並計算其他車輛未來主動請求汽車維修的可能性。此功能即是建立「數位分身」，可實現更多商用車型，例如在軟體定義車輛中進行臨時車輛行駛里程升級。

TI 與 Electra 合作打造人工智慧供電的電池組解決方案，透過線上呈現 EV 電池，讓 BMS 變得更智慧化且更緊密相連。Electra 的 EVE-Ai 360 車隊分析軟體是一款電池分析工具，可利用特定車輛和整個車隊的電池組數據，產生電池健康狀態趨勢和預測模型。此工具利用來自電池、車輛和環境的數據以及機器學習，在潛在的電池問題和故障發生之前，先找出問題和故障所在，進而實現最佳化的車隊效率和性能。

TI 的 AM263P4-Q1 Arm 架構、支援 AutoSAR 的 MCU 包含一個使用適應性電池建模系統的函式庫，可提供機器學習服務以改善車隊與車輛 X 狀態量測，幫助實現更智慧的充電，以及最佳化的電池健康狀態和行駛距離。