锂离子电池（LIBs）已成为现代储能系统的基石，为从便携式电子设备到电动汽车及可再生能源电网等各类技术提供动力[1]。然而，对更高能量密度、更长循环寿命及更强安全性的需求，使得电池设计、制造与应用领域亟待进一步突破[2,3]。高性能锂离子电池发展面临的挑战之一在于微观尺度电极异质性所引发的问题，例如制造缺陷与不均匀涂层会导致电池内部出现局部微过充现象[[4], [5], [6]]。局部微过充以颗粒或区域层面的局部过锂化为特征，其根源在于电池内部电势分布不均。这种不均匀分布导致过量电流涌入低电阻区域，严重损害电池性能与使用寿命。例如D.Mohanty等[7]发现，在2C倍率下，存在缺陷的NMC电池在200次循环后容量保持率仅为无缺陷电池的12.5%。这些缺陷可分为金属污染、点缺陷、线缺陷以及电极成分与微观结构的不均匀性[[7], [8], [9]]。金属污染是锂离子电池制造过程中的关键缺陷，对安全性能和电化学性能构成严重威胁。当这些金属颗粒在充放电循环期间因电势差刺穿隔膜，或通过电化学迁移导致隔膜穿孔时，会立即引发内部短路（ISC）。Wu等[10]采用原位红外光谱技术研究了金属异物诱发锂离子电池内部短路的成因，并提供了全面的风险评估。此外，缺陷邻近区域常表现出异常的锂离子扩散速率和电荷转移阻抗，导致相对于无缺陷区域出现局部过电位或欠电位现象。此类电位偏差不仅能反映潜在缺陷的严重程度与空间分布特征，还可作为电池性能早期衰退的预警指标。 解决这些缺陷对于提升锂离子电池的质量与可靠性至关重要。需要采用先进的检测与质量保障方法，以便在生产流程早期识别并消除这些缺陷。传统缺陷检测方法（如自主视觉检测、固态核磁共振）及显微技术（如扫描电子显微镜、透射电子显微镜和X射线衍射（XRD））虽能提供电极微观结构的详细表征，但不适用于实时监测[[11], [12], [13]]。同步辐射XRD、全场衍射X射线显微镜以及软X射线谱学技术（如X射线吸收光谱、X射线发射光谱和共振非弹性X射线散射）等原位表征技术的最新进展，深化了我们对循环条件下颗粒形貌动态变化与电化学过程的理解[[14], [15], [16]]。然而，这些方法通常缺乏识别异常行为精确位置或捕捉局部异常快速演变所需的空间与时间分辨率。这一局限性导致在理解微观尺度异质性如何驱动电池退化与失效方面存在关键认知空白。此外，目前鲜有适用于识别微观尺度现象的方法被开发出来，这些现象主导着局部电势及其对电池性能与安全性的影响。 集成先进传感技术、材料科学与人工智能的智能电池问世，标志着电池技术在性能、安全性和效率方面相较传统技术实现重大飞跃[17,18]。智能电池技术为实时监测提供了新的可能性。从内部传感器集成的视角来看，具备实时感知能力的智能电池是基础性突破[19,20]。这些电池采用多维物理传感器来监测温度、应变、燃料费和压力等关键内部参数[[21], [22], [23]]。例如，光纤布拉格光栅传感器可检测电池内部的温度梯度和机械应力，而化学电阻材料则能感知气体析出[24]。Erhard S. V. 等人[25]研究了NMC/石墨软包电池的内部电流分布，从而能够评估电池内部电势和电流密度分布的均匀性。Osswald P. J. 等人[26]将电位与温度测量集成至商用圆柱形锂离子电池中，以获取不同工况下的电位与温度变化规律。类似地，倾斜光纤布拉格光栅传感器可通过感知折射率变化来监测电解液环境状态，这对探测电池性能退化早期征兆具有关键作用[27,28]。此外，电池隔膜也针对内部短路的早期检测与预警功能进行了优化设计，从而提升电池安全性[29,30]。动态响应智能电池采用能够根据传感器数据适应环境变化的智能材料。这些智能材料包括自修复聚合物、形状记忆合金和热敏电解质[31,32]。此类创新技术通过无损成像实现内部缺陷检测、利用数据分析进行早期缺陷识别，以及通过评估电池健康状态提供安全预警，从而延长电池寿命并提升系统整体可靠性与性能。 本研究开发了集成微尺度电位传感器阵列的智能电池系统，实现了电极表面非均匀电位分布的原位映射。与近期报道的"分布式参比电极"技术不同——后者通过在电极堆中嵌入多个锂金属或Li₄Ti₅O₁₂尖端来提供相对于Li/Li⁺的真实热力学电位——+在锂离子电池研究中，本文所采用的微电位测量条并非参比电极，其仅测量集流体箔片上的相对电位差[33,34]。这种技术通过生成空间分辨的极化分布图实现缺陷检测，且无需引入额外锂源。该创新方法满足了局部电极缺陷非侵入式检测的关键需求，同时阐明了电极异质性与表面电位行为之间复杂的相互作用机制。我们首先详细阐述传感器集成智能电池的制备细节，随后系统研究电极表面电位分布特征，并深入分析缺陷诱导电位差对电池性能的影响。最后，我们总结了本研究的核心发现，并提出了未来研究的可行方向，旨在为提升下一代锂离子电池的可靠性、安全性及性能监测能力提供实践路径。
