本技術使用AI聲紋辨識(ASR)，搭配超音波非破壞檢測(NDT)，對電動車鋰電池殘餘電量(SoH)、內部狀態(電解液含量、副產物比率)進行快速且準確的評估。尤其對SoH的預測準確度達93以上。本技術的可靠性與功能性超越國際上的商用技術。因為創新的AI模型與超音波量測技術，本技術將申請各國發明專利。

本技術的科學突破性有: 1. 鋰電池專用超音波探頭。訊號穿透鋰電池後，仍有高解析度。2. 陣列式探測與資料合成。能詳細呈現老化鋰電池分布不均的物化特性。3. 將AI聲紋辨識技術應用在超音波非破壞檢測上，提升鋰電池檢測準確性。4. AI模型中加入生成對抗網路(GAN)，減少AI訓練所需時間與樣本數。

本技術能應用於: 1. 鋰電池產線品管。辨識品質不良鋰電池，如:電解液不足、電池結構缺陷等。2. 電動車電池管理系統(BMS)。即時監測鋰電池剩餘電量及內部狀態，提升電動車安全性及電力調度效率。3. 汰役鋰電池回收。辨識未失效的汰役鋰電池(Repurposing batteries)，以回收再利用。