动力电池收受接收工程师：教机械人做拆解收受接收 1 吨电池等于开采 30 吨原矿｜钛媒体记录片「动力中国」

技能无疑是这场变革最主要的推动力量之一，而技能进步的动力，则来自于那些不懈追求与探索的人们。

钛媒体APP 推出「家当不雅观察」系列记录片，第一个系列「动力中国」将用“科普+故事”的办法，以技能变革为切入，聚焦中国动力电池家当链，挖掘家当链背后的“动力之源”。

我们希望通过对“盐湖提锂、动力电池的制造和运用、动力电池回收”等关键环节上主要企业的深度探访，结合核心生产和研发职员的一手讲述，来描述一幅幅这样的场景：

在盐湖之滨，人们对自然怀抱的已不再是“征服”的渴望，而是与自然“共舞”的戴德；（点击不雅观看第一集）

……

在报废电池回收产线上，人工智能和机器人正在成为家当工人最可靠的“同事”……

每一粒盐晶都蕴藏着无尽的能量，每一块电池都记录着时期的脉搏。
身处这条繁芜家当链中不同环节的人，不仅是这场变革的见证者，更是这场变革的引领者和塑造者。

让我们一起走进这场叙事，走近这些引领者和塑造者们。

视频加载中...

2014年到2023年，中国新能源汽车产销量连续10年环球第一，分别从7.85万辆和7.48万辆增长至959万辆和950万辆，增长超过120倍。

截至2023年，中国动力电池装车量在环球占比已超60%。

按照动力电池5～8年的利用寿命来打算，中国动力电池退役高峰即将到来，这将给全社会带来巨大寻衅。

如果处置不当，电池中的锂、镍、钴、锰等重金属将会渗入土壤和水源污染环境，并通过食品链危害人体康健；电解液中的六氟磷酸锂等有害物质在空气中随意马虎水解产生氟化氢等有毒气体；电池外壳和隔膜，都可能成为白色污染源。

但从资源利用的角度来看，锂、镍、钴等均为稀缺资源，可以说动力电池是不折不扣的“城市矿山”。

USGS（美国地质勘探局）统计数据显示，中国钴资源储量仅为环球1.13%，镍资源储量仅为3.0%，锂矿资源储量仅为7.1%，但中国对钴、锂、镍的利用数量均超过环球利用量的50%以上。

锂、镍、钴的城市矿山循环利用之路是中国新能源行业可持续发展的主要路径。

「钛媒体APP家当不雅观察记录片」第一季「动力中国」第二集，我们来到格林美株式会社的动力电池回收产线，来看看动力电池如何在这里延续生命周期、重获新生。

人工风雅拆解：一个电池包要拆300多个螺丝

动力电池容量衰减到80％之后，就要进行回收处理。

回收办法包括梯次利用和资源再生：梯次利用是指将废旧电池包拆解、检测后，再将电芯重新组合并投入降级利用；资源再生是指通过拆解、破碎和冶炼，回收电池中的锂、镍、钴等金属资源。

工人正在拆解动力电池包。

拆解电池包，是动力电池回收的第一步。

格林美武汉城市矿山低碳家当园的退役动力电池包人工拆解线上，工人们正在拆解一批重新能源出厂测试车辆上退役下来的动力电池包。

这批电池包每个重400公斤、由10个模组组成，每个电池包上都遍布了300多颗螺丝。
由于要对所有电子元器件进行再利用，以是工人们要对电池包进行风雅拆解。

“螺丝太多，线束太繁芜，均匀算下来，一名工人一天只能拆解2到3个电池包。
”格林中心研究院武汉绿色家当创新研究院院长宋华伟对钛媒体APP先容。

一批退役动力电池包。

市场上不同品牌和型号的动力电池包构造互异，每款新的电池包到来，拆解工人都要针对性地进行学习。

“手工拆解是行业目前的主流拆解办法，效率不高，而且很辛劳。
”宋华伟对钛媒体APP先容，“拆解线上的家当工人以60、70后为主，80后90后都在减少，00后就基本没有了，将来的用工也会是一个严厉的问题。
”

人工拆解事情站。

为了应对动力电池退役高峰的到来，格林美在几年前就开始布局智能化拆解装备的研发，希望能让“机器人”和“人工智能”去替代产线上那些事情相对繁重的岗位。

柔性智能拆解系统：机器人来打螺丝、搬电池

在格林美绿色家当武汉创新研究院数字化技能与装备研究实验室，宋华伟带领团队打造的“退役动力电池柔性智能拆解系统”已经成型。

这个实验室由“数据采集实验台”、“多机器人协同拆解实验台”和“模组搬运实验台”三大模块组成。

通过人工智能、机器视觉等技能对大量电池包、电池模组、螺丝等数据进行采集、标定和演习，技能团队想要演习出一个能兼容不同品牌和型号电池包的柔性智能拆解模型，从而让机器人自我学习、自我决策，完成拆螺丝、拆模组、搬模组等一系列事情。

“未来不同的电池包来到拆解产线，机器人就可以直接从后端数据库里面去调用对应的拆解工艺来拆解，不用再像人工拆解一样，花韶光进行培训。
”宋华伟对钛媒体APP先容。

技能职员在进行数据采集。

在数据采集实验台，技能职员通过全局和局部相机采集电池包的轮廓、螺栓等数据后，并对数据进行标定和演习，从而建立起电池包的根本数据库和拆解模型。

“我们建立了底层数据库，比如市情上主流电池包上涌现的螺丝，我们基本上都采集到了。
”宋华伟对钛媒体APP先容，废旧电池包工况互异，上面的螺丝也会呈现出不同状况，比如生锈、倾斜、扭曲等等，以是一种型号的螺丝“至少要采集1万张以上的图片。
”

机器人正在进行拆解演习。

在“多机器人协同拆解实验台”上，两个机器臂正在“打螺丝”——协同拆解一个电池包的上盖。

机器臂背后有一套柔顺掌握系统，通过多重视觉识别，它可以根据电池包上螺丝的不同角度和姿态来调节自己“触手”——也便是末端实行器的作业角度和力度来拆解螺丝。

机器人正在进行模组搬运演习。

电池包的上盖拆开后，工人处理完线束，机器臂将连续参与，来完成电池包内的模组搬运。

在“模组搬运实验台”上，一台机器臂正在进行模组夹取实验。
“它紧张办理的是模组的无序抓取与搬运。
”宋华伟对钛媒体APP先容，“一个模组有几十公斤，人工搬的话劳动强度很大。
”

机器人正在进行模组搬运演习。

宋华伟先容，截至2023年，格林美第一代年产5万套电池包柔性智能拆解系统能够兼容的电池规格已经超过50种，整包拆解效率超过每小时13件，紧张部件无损拆解良品率超过98%，拆解本钱较现有海内市场主流工艺低落了20%。

进一步来看，这套“柔性智能拆解系统”所累积和演习的数据，则更加具有现实意义。
在宋华伟达的设想中，“任何一家回收企业如果须要开拓智能拆解装备，我们都可以去贡献数据，为全体行业做事。
”

梯次利用智能分容：比传统分容法效率提高500%

工人们正在组装一批给工程车辆准备的梯次利用电池。

模组拆解成单个电芯后，容量高于20%的电芯就要进入梯次利用。
在梯次利用之前，最主要的环节便是分容，也便是通过检测确认电芯级别，再将同级别的电芯进行组合，以确保梯次电池包保持同等性和安全性。

工人在传统的人工分容柜上作业。

传统的分容办法，一样平常先通过充放电得到单个电芯容量，再用仪器测试电芯的电压、内阻，末了结合丈量结果判断电芯的分档级别。

退役电池智能分选系统。

“这样大概1个小时只能分选出30个电芯。
”宋华伟对钛媒体APP先容，他和团队正在试验的智能分选装置，可以做到每小时分选180个电芯，效率提高了5倍。

上料工位上，四轴机器人在夹取电芯。

这套分选装置由“机器人上料”、“检测”、“机器人分档下料”三个模块组成。

宋华伟先容，“检测”模块中的“容量预测系统”是这套装置的核心，这个别系能依托技能团队采集演习的电芯特色参数数据库和模型，快速确认电芯级别。

对电芯进行容量等参数的测试。

据先容，截至2023年，这套智能分选装置兼容的电芯种类或规格已超过24种，无损检测精度达超过98%，分选指标超过5种，分选档位超过10档。

罕有金属提炼：1吨报废电池相称于20-30吨原矿

格林美荆门园区的破碎产线。

与梯次利用不同，那些完备报废、失落去梯次代价的电池，将会在格林美的荆门园区破碎打粉，进行资源化再生回收处理。

在密封的破碎产线上，报废电池经由放电、风干、拆解、破碎、尾气处理、电解液网络等工序，被彻底分解为隔膜、铜粉、铝粉和黑粉等，个中黑粉是关键，它会进入下一步湿法提取工艺去提取锂、镍、钴等罕有金属。

格林美荆门园区的破碎产线上，工人在检讨一批即将进入破碎系统的报废动力电池。

在这套破碎的工艺流程中，放电阶段的电解质的研究、预处理段的破碎分选、热解段的加热效率、尾料处理等，都是工艺难点。

以破碎分选为例，不同型号的电芯同时进入破碎系统，须要系统有较高的兼容性，才能提高分选精度，这背后须要一套高泛化性的破碎模型。

破碎产线核心掌握室。

“在稠浊上料的时候，物料里面有各种金属、塑料、PE薄膜等力学性能不同的物质，它们会对破碎功率和参数造成影响。
” 宋华伟对钛媒体APP先容，技能团队开拓的智能破碎系统，依托背后的智能破碎模型，可以针对不同的破碎物料调度设备参数来实现“高效破碎”。

格林美株式会社集团副总经理、武汉动力电池再生技能有限公司董事长张宇平对钛媒体APP先容，回收1吨退役电池可以产生400～500公斤黑粉，黑粉进而能提取200～300公斤锂、镍、钴，而如果从原矿中去开采这200～300公斤金属资源，可能须要开采20～30吨原矿。

动力电池回收后得到的黑粉，以及黑粉提炼后得到的金属。

“回收利用既可以缓解全体新能源家当对关键金属资源需求，也可以让行业更好地摆脱对原生矿产乃至对入口资源的依赖浸染。
”张宇平给出了一个测算数据，到2030年，如果能将中国所有退役动力电池的金属合理回收，就可以知足当年动力电池制造所需金属量的50%乃至更高比例。

破碎产线。

格林美在2023年年报中透露，2023年格林美回收拆解动力电池27454吨（3.05GWh），占中国退役动力电池总量10%以上；2023年碳酸锂锂回收产能扩容达10000 吨/年，锂回收率超95%；2023年回收利用镍资源超2万吨，占中国原镍开采数量的20%以上；回收利用钴资源超8000吨，占中国原生钴开采数量的350%以上。

在上述财报中，格林美还预测，到2030年该公司动力电池回收规模超过50万吨，动力电池回收业务发卖规模超过100亿元。

拆电池的博士后：做机器是小时候埋下的种子

宋华伟是湖北洪湖人，出生于1987年。
从本科到博士后，他一贯在从事机器方面的学习和研究。

博士阶段，他在华中科技大学“数字化制造与技能装备国家重点实验室”从事超精密加工与智能装备研发；2019年博士毕业，宋华伟加入格林美博士后事情站，进行退役动力电池智能装备的研发。

宋华伟对钛媒体APP表示，回收行业有很多非标化的运用处景，很适宜智能制造技能落地，由于智能制造技能的核心是数据和场景。

格林美的退役动力电池仓库。

宋华伟回顾，他的父亲年轻时是石化工厂的一名机器操作工，小时候他常常随着父亲到工厂参不雅观，父亲也会常常跟他讲解各种机器制造工艺，这样的耳濡目染让他从小就对机器装备建立了浓厚的兴趣。

“从个人就知道车、铣、刨、磨、焊这些，看到制造过程，我以为非常神奇。
”但当宋华伟报考大学时，父亲建议他不要学机器，该当去学打算机，“找一份坐办公室的事情”，由于机器行业“下车间太辛劳”。

宋华伟没有屈服这个建议，而是选择了自己感兴趣的机器专业，“小时候我的梦想便是搞机器，做装备。
”

从事回收行业后，宋华伟常常跟父亲分享自己的研发事情：“父亲也认为回收行业非常有前景，以是他对我现在从事的事情也非常满意。
”

“我见告他，我们给机器授予了灵魂，机器能够自主学习、自主决策，他刚开始听说，也感到非常诧异，机器竟然能像人一样去思考，虽然他不懂详细的技能，但他也是一个传统的机器人，阐明一下的话，他就很快理解了。
”

武汉，格林美厂区内部，由报废汽车零件建成的机器人装置。

随着新能源汽车动力电池报废高峰期的到来，宋华伟希望和团队一起，用新技能来增加废物处理量，为社会经济的可持续发展和环保做出自己的贡献。
（本文首发钛媒体APP 作者/钛媒体音视频 编辑/陈拯）

钛媒体「家当不雅观察」记录片「动力中国」回顾：

提锂工程师：从盐湖提取“白色石油”，1毫克都不能摧残浪费蹂躏｜钛媒体记录片「家当不雅观察动力中国」