来源：中国电子报、电子信息产业网

德州仪器(TI)7月1日至3日亮相2026慕尼黑上海电子展，集中展示模拟与嵌入式处理技术在电动汽车、智能互联生活、医疗、工业自动化、人形机器人、数据中心和能源基础设施等领域的创新解决方案。在媒体沟通会上，德州仪器中国区技术支持总监赵向源表示，德州仪器正在开展EIS相关工作，但面临着来自算法和系统集成两方面挑战。

EIS主要指电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy），这是一项用于检测和管理动力电池（尤其是电动汽车的锂电池）的尖端技术。目前，市场上主流的BMS（电池管理系统）是通过检测锂电池的电压、温度以及整包电流信息实现电池状态的估算，实现精度、效率之间的预测。但EIS技术，能够像CT扫描一样，获得电芯内部丰富的细节信息。利用这些信息，结合特征参数提取、机器学习、多项式拟合等先进算法，就能实现电芯状态的估计，实现更早的故障识别。

赵向源表示，当前行业内在推进EIS技术过程中面临的挑战来自两个方面。首先是算法。因为电池化学特性非常复杂，相关算法在开发的过程中需要大量优质的训练数据以及非常丰富的参数调试，才能实现高精度的状态估计。电芯的老化特性，也给EIS的阻抗数据带来了一些影响，增加了算法的开发难度。

其次，在系统集成方面，如何联动电池、充电、电驱，获得特定频谱、高精度的精密信号对于监测环节来说也是挑战。随着电池容量以及充放电效率的提升，电池阻抗越来越小。在一个复杂的动态变化系统中，要对一个极小的阻抗进行监测，对监测系统的硬件、软件都提出了非常高的要求。

赵向源提出，TI最新推出的26节串联电芯电池监测器9826Z-Q1产品支持0.01Hz到3.5Hz宽频率范围，可以监控整车电芯的电化学阻抗频谱。除了宽频率以外，TI在宽电压范围、宽温度范围，都可以实现更高的测量精度（小于2mV），能够基于高采样精度、宽频率范围的优势，助力电池组中的信息采集。基于采集的上述数据，汽车及储能系统便能够结合主控算法，更加精确地实现电池电量、健康状态的计算和预测。

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