怎样的算法才算核心技术？
从控制的角度来说，一个好的算法应该有2个标准：准确性和鲁棒性(纠错能力)。精度越高越好的道理在这里就不多说了。前面提到的电流积分加开路电压实际上是用开路电压纠错，但是这种方法与在线实时纠错相比，显然鲁棒性差远了。这是为什么国外大公司都在用在线实时估算开路电压来实现在线实时纠错的原因。
为什么在这里要强调实时在线估算？它的好处在哪里？通过实时在线估算估算出电池的所有等效参数，从而精确地估算出电池组的状态。实时在线估算极大的简化了电池的标定工作。使得对一致性不太好电池组状态的精确控制成为现实。实时在线估算使得无论是新电池还是老化后的电池，都能保持高精度(Accuracy)和超强的纠错能力(Robustness or error correction capability)。
国内一些人往往不知道别人的算法是什么，一看某个厂家为某名厂生产BMS的某些零部件就认为掌握了BMS核心技术，这样说法是欠妥的。那些要花成千上万块钱去买的大部头的出版物评论各个厂家BMS优劣的却不管各个BMS算法或者说在核心技术方面的区别，实际意义太小。只看是不是为某个有名的OEM提供BMS就认为牛，也不知道到底提供BMS里面的什么东西。不知道有没有一种崇洋的心理。
目前世界上BMS做得最好的应该有什么特点呢？它可以在线实时估算电池组的电池参数从而精确估算出电池组的SOC、SOP、SOH，并且能够在短时间内纠正初始SOC超过10%的误差以及超过20%的安时容量的误差或者百分之几的电流测量误差。美国通用汽车公司在6年前研发沃蓝达时就做过一个实验来测试算法的鲁棒性：将3串并联在一起的电池组拿掉一串，这时内阻增加1/3、安时容量减小1/3。但是BMS并不知道。结果是SOC、SOP 在不到1分钟就全部纠正SOH随后也被精确地估算出来。这不仅说明算法的强大的纠错能力，而且说明算法可以在电池的整个生命周期中始终保持估算精度不变。
对于电脑而言，如果出现蓝屏，我们一般只需要重新启动电脑就算了。可是，对于汽车，那怕抛锚的概率只有万分之一也是难以容忍的。所以，与发表文章不同，汽车电子需要保证在任何情况下都能工作。做一个好的算法需要化极大精力去解决那些发生概率只有千分之一、万分之一的情况。只有这样才能保证万无一失。比如说当车高速行驶在盘山公路上，大家所知道电池模型都会失效。这是因为持续的大电流会很快消耗掉电极表面的带电离子，而内部的离子来不及扩散出来，电池电压会急剧下降。估算出SOC会有较大的误差甚至会有10% 以上的误差。精确的数学模型就是数学物理方法教科书上讲的扩散方程。但是它无法用在车上因为数值解的运算量太大。BMS的CPU运算能力不够。这不仅是一个工程难题，也是一个数学和物理的难题。解决这样的技术难题，可以化解已知的几乎所有影响电池状态估算的极化问题。
BMS的状态估算技术才是BMS的核心技术。尽管已经过去了6年，目前世界上仍然没有一家供应商能够做到这样的高精度和高鲁棒的水平来保证电池工作的万无一失。就连现在红的发紫的特斯拉也望尘莫及。这不是在吹牛。特斯拉的粉丝一定听说过特斯拉在北京大街上被拖走的事迹吧。特斯拉的算法也不能保证电池老化后的精度和鲁棒性。只有能够保证高精度、高鲁棒的算法才是杀手锏！没有这样的技术怎么弯道超车？
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