3月19日，优旦科技举办小旦助手—AI智能体上线发布会，正式推出首款聚焦锂电池运维领域的AI服务产品，为行业提供从故障分析到运维闭环的全新解决方案。

01四大核心能力，重构运维体验

长期以来，锂电池运维高度依赖专家经验。面对“电压低锁定”“压差大保护”等故障表象，技术人员往往需手动调取数千行数据、绘制曲线，费时费力才能定位根因，且存在漏判、误判风险。

优旦科技将多年积累的锂电知识库、保护策略和故障模型融入小旦助手的“AI大脑”，实现秒级故障根因分析。当用户提问一个设备故障时，系统自动定位故障时刻、调取运行数据，并从海量信息中精准锁定根本原因，让每个运维人员都拥有“老师傅”级别的分析能力。

小旦助手四大功能：

故障分析：采用Deep Research思想与Function Calling架构，内置知识库，自动提取故障时刻前后数据，结合电池的历史特征画像，精准定位故障根因，大幅提升运维效率。

知识助手：内置优旦在锂电池领域积累多年的知识库、保护策略和故障处理经验，支持自然语言问答，让新手也能快速了解。

智能问数：支持自然语言交互，系统自动理解意图，通过大模型的规划能力和NL2SQL能力，工具调用能力自己生成查询语言、自己安全审核、自己执行获取数据。

电池定位：当需要召回电池或现场运维时，只需自然语言提问，系统即可调取电池最新定位信息，帮助快速锁定设备；支持历史位置追溯，实现精准召回。

发布会现场，团队设置了一场“人机对决”：面对三台突发“压差过大保护”故障的换电设备，传统模式下，工程师需手动导出数千条数据，逐帧绘制曲线才能定位原因。而小旦助手接入系统的瞬间，不到1分钟即完成了故障时刻定位、数据调取与根因锁定。

02知识与数据融合，构建核心技术底座

小旦助手的强大能力，源于优旦科技在知识与数据融合方面的持续深耕。为了在海量信息中精准捕捉电池的细微变化趋势，优旦科技对云端数据进行了分层架构设计。

任务规划层：大模型深度理解用户的复杂运维问题，自动拆解为多步执行计划，精准调用专用工具完成任务。

数据访问层：基于NL2SQL实现自然语言到结构化查询的无缝转换，无需人工编码即可调取数据；同时内置行级数据权限管控，保障企业核心数据安全。

知识增强层：构建锂电行业专属垂直知识库，沉淀专业知识与运维经验，结合向量检索与Prompt模板优化，杜绝AI泛化回答，提升解答专业性。

数据基座层：通过算法对数据逐级聚合与降维，提炼出各层级的关键指标，最终构建出最上层的四大关键应用专题指标集。小旦助手无需在繁杂数据中大海捞针，而是让数据主动呈现问题，分析工作因此变得更加精准、高效。

当前新能源产业步入规模化、智能化深水区，锂电池作为核心能源载体，运维效率直接影响产业安全、运营成本及其全生命周期价值。随着AI与新能源深度融合，锂电运维正从“被动抢修、经验驱动”转向“主动预判、数据驱动”，AI预警、健康评估、全生命周期管理等场景加速落地，成为行业降本增效、筑牢安全防线的核心动力。

此次小旦助手的发布，是优旦科技AI战略落地的重要里程碑，为两轮车换电领域锂电运维智能化升级提供了可落地的实践方案。优旦科技将持续打磨小旦助手功能，拓展其应用场景，助力新能源行业构建标准化、高覆盖的智慧运维体系，推动市场迈入精益运营新阶段。