技术与方法

一份诚实的「我们如何评估」说明

我们采用纯软件估算路径，结合公开电池衰减研究与用户使用数据，输出可解释、可复现的评估结果。本页说明方法、数据来源、演进路线，以及准确度边界。

评估方法

电池衰减曲线 + 使用数据修正

以铅酸、锂电（三元、磷酸铁锂）等不同电池类型为单位，基于公开研究数据构建衰减基线模型。

根据购入时间、累计里程、平均日里程、充电频次与方式、续航变化等输入对基线做修正。

输出 0-100 的健康度评分，并展示主要影响因子（如循环次数、深放电次数等）。

数据来源

公开学术研究

参考国内外关于铅酸 / 锂电池循环寿命、SOH 估算的公开研究，作为模型基线的来源。

自有数据积累

内测期商家与用户输入的使用数据与实际续航反馈，将用于持续校准模型。所有数据遵守隐私规范。

模型演进路线

当前阶段

基于研究文献的衰减曲线与人工规则修正，可解释、可控、可上线。

下一阶段

用积累的真实数据对衰减曲线做参数修正，提升不同车型 / 地区的准确度。

未来

在数据规模充足后，引入机器学习方法做更精细的 SOH 估算。

准确度边界

本工具是一种评估辅助，并非物理检测仪。我们不会使用「精准检测」「权威认证」一类的表述。

评估结果受输入数据准确性影响，不能替代专业检测设备或厂商质保流程。

我们持续披露模型迭代版本号与近似准确度区间，以便商家与用户合理判断报告的参考价值。