据中国科学院深圳先进院消息，7月29日，中国科学院深圳先进技术研究院智能仿生研究中心郭师峰团队与清华大学深圳国际研究生院周光敏团队合作，在Science Advances上发表题为“Operando state monitoring of diversified lithium-ion batteries via laser-excited ultrasonic sensing with transformer networks”的研究成果。该研究面向高倍率工况下锂离子电池SoC与SoH的高精度原位监测需求，提出“非接触激光超声传感”与“Transformer深度学习”一体化融合方案，旨在突破传统超声及电化学估算方法在工程应用中的局限，并通过构建覆盖多型号商业电池的大规模数据集，系统验证了该方法的泛化能力与适用性。