随着电动化发展进入深水区，当下人们关注的焦点除了更长的续航以外，也格外关注整车的安全性。此时，我们不仅需要更好的电池，也需要更好的BMS。
芯片厂商也意识到了这一点，将焦点便放在汽车BMS上，不断推出相关产品。今天，汽车开发圈便盘点一下，当下工程师必须知道的汽车BMS行业所发生的变化。
趋势一：BMS无线化
随着“电动化”和“智能化”进一步发展，整车的重量、成本、尺寸优化成为OEM持续关注的关键。人们发现，把有线BMS改为无线电池管理系统（Wireless Battery Management Systems，wBMS）可减少所需的线缆、重量和空间，从而最大限度地提高电池组的能量密度，因此wBMS逐渐成为技术风口。
目前，wBMS有两条技术路线，一条是专有2.4GHz频段路线，一条是UWB路线。
专有2.4GHz多数基于蓝牙技术，因为Zigbee虽然功耗较低但传输能力有限最高250kbps，蓝牙则为1Mps~2Mps；NFC安全性高，但仅限厘米级通信，适用于近距离低功耗数据交换；Wi-Fi支持高吞吐量和覆盖广（数十至数百米），但消息开销较大，在wBMS中应用较少。
目前，2.4GHz的产品已经拥有签约项目的验证，产品主要包括：
ADI：其wBMS基于2.4GHz频段的SmartMesh；wBMS由40个硬件组件组成，整个系统与全套软件、强大而安全的端到端网络以及完整的电池单元监控软件整合在一起，涵盖了应用与安全，组件包括ADBMS6815（能够准确测量电池单元和电池组的充电状态）、LT8618（一款用于电源管理的紧凑型高速、高效率同步单芯片降压型开关稳压器），以及ADRF8800（用于确保稳定可靠的无线连接）；
TI：其wBMS基于2.4GHz频段中运行的低功耗Bluetooth技术编制的专有无线BMS协议，每个中央单元可支持多达32个节点的星型网络配置，数据存储量可以做到1.2Mbps；TI的BMS使用时间分槽（TS）和频率跳变（FH）的无线通信协议，提供稳定的通信链路，支持IPv6基础的mesh协议，包含一个软件定义的无线电，支持无线BMS和其他非无线BMS协议（如BLE）；
Infineon：曾经展示过基于BLE 5.4的wBMS方案，该规范新增了PAwR（Periodic Advertisement with Response）技术，可直接通过广播传输命令和接收数据，从而大幅节省传输时间、提升通信效率；整体方案主板采用了高性能MCU AURIX TC397及PMIC TLE35584，子节点为TLE9018DQK，以低功耗蓝牙芯片为数据传输媒介，选用了业界首科量产的汽车级符合BLE 5.4协议的低功耗蓝牙芯片CYW89829；
NXP：早期布局基于蓝牙的专用2.4GHz的wBMS，2020年推出基于BLE 5.0技术的wBMS 2.1，速率高达2Mbps，无线主节点支持最多16个从节点的连续连接；2021年又提出了“无线模组”的概念，即将无线BMS的子板与电池模组集成在一起；不过在之后NXP转向了UWB路线；
Dukosi：开发了基于NFC的专有通信协议C-SynO，基于2.4GHz的无线电波，传输速率可达2Mbps，不过其传输距离很小，一般应在2cm以内；其wBMS单电芯方案包括cell monitor板（采用DK8102）、system hub控制板（采用DK8202），这两块板背面靠近同一条线即可建立通信，而这条线与单板之间是非电气式接触的形式。
UWB这条路线，目前只有NXP一个玩家。
NXP认为，与其他无线技术（如通常工作在2.4GHz ISM频段的窄带无线系统，例如蓝牙低功耗（BLE）、Zigbee相比，超宽带（UWB）是更卓越的射频技术。一是因为2.4GHz频段比较拥挤，二是因为UWB信号带宽为500MHz，脉冲宽度约为2纳秒，非常适合在频率选择性衰落条件下工作的系统，三是抗干扰，可以避免受到电池组金属外壳反射影响，四是定时和同步的优势。此外，UWB的高的通信稳健性、更高的数据速率以及极其精确的同步能力，与EIS（电化学阻抗）就是天生一对。
具体方案上，NXP采用BMA6060/BMA6061，恩智浦取代了电池单体控制器与中央微控制器（MCU）之间的有线通信，同时保持协议层面的兼容性；SBC采用MC3377x、UWB采用MBMA606xSA、MCU采用S32K3xx/FS26。
趋势二：EIS进入BMS
EIS（电化学阻抗）是电池检测的一项“黑科技”，可直接深入电芯内部，实现完全对齐的纳秒级、实验级精度。EIS本来不是一个新东西，是实验室常用的昂贵的电池诊断工具，而现在，厂商则是努力将它做到芯片里。
当前，主流BMS依赖时域测量，其中值以0.1 Hz ~10 Hz的间隔进行采样，通过这些测量值使用算法（通常是卡尔曼滤波）来估算电池的内部状态。比如荷电状态（SoC）的估算与校正、健康状态（SoH）的评估，以及充电过程中的过充防护控制。
EIS则完全不一样，它能够直接深入电池的内部，进一步转化为电池的内部状态的深度信息，比如过热风险、析锂程度、老化程度等。EIS技术聚焦频域观测，核心测量电池的阻抗相位与幅值，此外，还能测量电池的电压、电流、温度，且可检测电池内部故障。
用一个比喻来看：若将传统BMS比作中医望闻问切或X光片，仅能判断大致情况，EIS则相当于核磁共振，可深入电芯内部、细致分析细节。
EIS的优势包括：一是无损，就是给电芯正负极加微扰，不影响电芯寿命和工作状态；二是实时，加之超高的测量精度，为汽车热管理，超快充，热失控预警等提供有力的数据证明；三是兼容性极强，能与现有传统BMS管理无缝衔接，无需改动硬件，仅通过替换核心芯片，新增数学算法软件即可实现集成；四是激励效率极高：启用EIS功能需外加激励，目前主流激励方式中，该系统采用的总包激励效率优势显著。
不过，EIS市场真正走向车内，还有时间。目前已有车厂采用该方案开展产品研发，预计2026年将实现上车商用，到2029~2030年左右，有望成为新能源汽车的主流配置。
目前，EIS的布局者有很多，这些厂商的目标是将EIS直接集成到单元级BMS中：
大唐恩智浦：DNB1101A基于专利电路技术，能够在很宽的频率范围内在线测量EIS；DNB1168能够为单独的电芯或者并联电池组提供电化学阻抗谱的测试；
马瑞利：计划于2025年发布下一代“全EIS”BMS，将实现更高频率的测量，为每个电池单元的状况提供全面的诊断；
NXP：第一家推出全同步EIS BMS产品的公司，业界首家时间对齐精度达到150纳秒，其方案包括三个专有芯片，BMA6402（GTW）在整个系统中提供准确的时间同步，BMA7418（BCC）测量每个电池的电压，BMA8420（BJB）测量整个电池组的电流，除上述芯片外，S32K3xx MCU、FS26 SBC/PMIC也可用于EIS系统；
ST：产品组合拥有丰富的电池管理系统产品，可适配不同应用领域，包括L9961（及 STEVAL-L99615C 等配套参考板）、L9963E，以及最新的L9965x系列，该方案可对五节串联电芯完成电化学阻抗谱检测；
TI：BQ79826Z-Q1是一款具有电化学阻抗谱引擎的汽车级26节串联电池监测器和平衡器。内置集成式EIS引擎，其中EIS引擎特性如下： 阻抗精度1%（具有1A励磁和 200uΩ 阻抗） 、测量频率0.01Hz至3.5kHz从器件到器件的 I/V 同步 < 5us 支持全局和局部激励；
ADI：CN0510参考设计是专门为EIS测试提供的参考设计，主要使用AD5941的电池阻抗解决方案，AD5941阻抗和电化学前端是EIS测量系统的核心。AD5941由一个低带宽环路、一个高带宽环路、一个高精度模数转换器(ADC)和一个可编程开关矩阵组成。
趋势三：AFE高精化、多串化
汽车BMS由模拟前端（AFE）、微控制器（MCU）、电量计、数字隔离通讯接口芯片构成，其中AFE至关重要，负责高精度电池电压等信息采集。当下，BMS AFE的发展趋势是高精度、更高串数，以及布局全新的EIS技术。
从整车价值来看，BMS AFE芯片400V平台需求8~10颗，单车价值300元左右，800V单车价值量翻倍。此外，从成本占比看，100V平台AFE成本占比34.3%，MCU占8.8%，PMIC占1.6%，通讯管理芯片占8.2%；而600V平台AFE成本占比突破51%，占据BMS方案总成本一半以上，其余品类芯片成本占比则大幅回落。
目前，在BMS AFE领域，国外巨头产品具有代表性：
Infineon：18串的TLE9018DQK AFE每一路的采集都对应了一个ADC，提高了采集效率；
TI：2023年推出为中国本土客户量身定制的18串的车规级BQ79718B-Q1，具有专用ADC，精度可达1mV，电池电压和电池组电流测量同步至64us；最新预发布的26串BQ79826Z-Q1具有EIS引擎，阻抗精度达到了1%，每个通道拥有专用 ADC，精度达到了<1.7 mV；
NXP：MC33771C单颗AFE最高14串，支持级联；18通道的BMA7418每个电压测量通道均配备专用高精度ADC，EIS由高同步能力以及每测量通道集成独立傅里叶变换（DFT）提供支持；
ADI：产品线主要来自收购的凌力尔特和美信，典型产品包括最高18串、菊花链架构典型方案LTC6813，集中式架构的典型方案LTC6811-2；
ST：14通道的L9963E系列搭载18位Σ-ΔADC用作电流测量，+1500A范国内测量误差0.5%，内置库伦计数器。
国内厂商也在不断突破BMS AFE，接连推出产品：
矽力杰：SA63122是国内首颗通过中汽研 ISO 26262 ASIL-D 等级产品认证的18串车规BMS AFE，支持6~18串电池检测，电芯电压检测精度+-2mV，集成均衡NFET，每通道最大300mA，12通道GPIO比例值：测量精度0.24%；最近矽力杰还推出了全新的解决方案AFE SA63654 + MCU SA32Bx / SA32Dx，支持车载12V锂电池BMS系统实现最高ASIL-D等级的解决方案；
海思：推出14串的车规AP2711 BMS AFE芯片，支持7到14节电池检测，62通信节点级联，精度典型值优于业界15%，测量精度达到1.5mV，高精度电流采样达到千分之五精度，基准温漂典型值达到3ppm/°C的行业较高水平，同步量产配套的AP2710通信桥片；
比亚迪半导体：第一代16串的车规级BMS AFE芯片BF8915A-1，单体电压测量误差低于±3mV；紧接着推出24串的BF83x系列和18串的BF892x系列；未来将布局48V BMS AFE以及第二代12V启动BMS AFE；
琪埔维：XL8812/XL8814/XL8816/XL8818系列支持4~18串，典型采样精度为±1.5mV，全温度范围为±3mV；第四代产品XL8832A。这款产品内置16位Σ-ΔADC，支持4~18串，电压采集精度±0.8mV，260μs内完成所有电芯通道采集，支持检测400V/800V以及更高电压的电池系统；
大唐恩智浦：单电芯BMS AFE芯片集成了EIS，同时具有在线SOH快速估算、继电器老化监测，以及电池护照等特色功能；
中科芯：CKSP6815NZ-Q与CKSP6813NZ-Q分别支持 4~12节与6~18 节串联电池组，最高工作电压分别 75 V和112 V；二者均内置 16 bit ADC，常温电压采集精度1.2 mV；
新唐科技：已推出五款BMS AFE芯片系列，测量精度均达±1.5 mV，可监测20~25串电芯。
趋势四：高压集成
当下，BMS与BDU/OBC融合，或者说将其他多个部件集成在一起，也已经成为中高端车型标配。之所以要不断集成，是因为四点原因：
一是体积显著缩小，集成后降幅可达50%以上；二是具备较强的标准化潜力，基于数千项目经验，约80%的案例可采用标准化方案，兼容多样PACK包；三是能够大幅节约线束，简化PACK内部结构；四是利于实现自动化生产，集成方案无需手动接线，不仅提升效率、保障品质，也避免了传统BDU人工接线可能带来的质量隐患。
这些优势共同推动了成本降低。相比传统分布式方案，集成设计减少了材料与组装工序，从而显著节约了PACK的整体制造与安装成本。
从本质上看，BMS集成BDU的核心是为电池PACK赋能。BMS负责整体控制，而BDU等组件则是连接车辆能量管理的关键节点。
当前，不同车企在电池包电气集成方面采取了各具特色的方案：
蔚来：其方案将BDU（高压配电盒）、BMU（电池管理单元）、高压连接器、热失控传感器、DCDC等多个部件集成为一个模块；
广汽：采用了BDU与BMU物理集成的方案，将BDU、BMU、DCDC、热失控传感器及快换连接器整合。此举一方面提升了电池包的空间利用率，为电芯留出更多空间；另一方面也减少了塑料件的使用，实现了降本；
小米（SU7麒麟电池包）：在电池包尾部设计了一个“二层”空间，集中布置了BMS、CCU（集成OBC和DCDC功能）和继电器盒（即BDU）。其中，BMS与继电器盒构成高压电气区，负责高压串并联与低压控制；CCU则负责充电变压。继电器盒下方还配有铝制Busbar散热片，用于导出大功率充放电产生的热量；
小鹏：推出了X–BMU高压配电盒，实现了BDU与BMS的深度融合。其核心特点是取消了传统线束，采用柔性电路板在壳体内连接所有电气元件模块及BMS，实现了高度集成；
力高新能：已经迭代四代产品，第一代采用堆叠式设计，第二代引入模块化CPB，第三代聚焦于零线束与全自动生产，第四代实现用MOSFET全面替代传统继电器、以铝替代铜、BDU演变为一个高度集成的数字化控制器，所有电气器件均集成于板卡之上。
趋势五：AI也要进入BMS
Infineon在此前曾经发过一个白皮书，与Eatron科技的联合方案， 探索下一代AI电池管理系统。
该AI-BMS解决方案旨在实现三大核心功能：精准状态估算：精确估算电池荷电状态和健康状态；预测剩余使用寿命：提前预测电池寿命终点，优化维护和价值利用；锂析出检测：实时检测危险情况，预防热失控。
该方案的实现依赖于英飞凌的先进硬件组合：
AURIX TC4x 微控制器：集成并行处理单元，为复杂AI算法提供强大的边缘计算加速；
TLE901x系列：高精度电池监测与均衡芯片；
PSoC 4 HV PA：可编程片上系统，用于精确模拟信号监测。
在白皮书介绍的验证中，该方案展现出显著优势：SoC/SoH估算：精度分别达到1%和2%以内；剩余寿命预测：在电池寿命中后期，预测误差显著低于传统方法；锂析出检测：在模块和电池包级别实现高检测率，且误报率为0%。
当前，科学界也在不断研究，利用LSTM+Transformer算法，提高SOH预测精度，提前48小时故障预警。
趋势六：车云协同
BMS也可以和云配合。边缘计算+云端大数据，构建电池数字孪生体，实现全生命周期价值管理。
Matlab之前曾经分享过基于MATLAB实现车云协同BMS的相关内容。
云端BMS发挥效能及原理，目标实现电池与整车同寿，并为梯度利用提供支持。通过云端建立大数据驱动及机理模型，并将基于Simscape开发的机理模型快速部署到Spark平台并充分利用Hadoop大数据环境，预测寿命变化趋势，一对一全生命周期迭代更新车端参数，延长电池寿命，实现动力电池车云融合控制，并构建云端模型算法库，建立模型竞争管理机制，以获得最优计算结果。
总结
随着无线化、EIS集成、高精、多串数、高压集成、AI赋能以及车云协同的持续推进，汽车BMS正经历一场深刻的技术变革与产业升级。此外，随着48V、800V汽车架构不断发展，BMS能力也会逐渐提高。
这场“变天”不仅是技术的迭代，更是产业价值与生态格局的重塑。从电池单体的精准监控，到Pack层级的深度融合，再到云端全生命周期的数据驱动，BMS已从单一的“电池保姆”，演变为打通车-云、连接制造-使用-回收的“价值中枢”。未来，BMS将不再只是保障安全的被动系统，而是成为提升能效、延长寿命、赋能梯次利用、实现数据增值的主动式智能核心。
可以预见，随着技术路线持续收敛、产业链上下游加速协作，一个更安全、更高效、更智能、更开放的BMS新时代正在到来。