电动汽车的快速普及带来了管理退役锂离子电池（LIB）数量激增的需求，这既受资源匮乏，也受到环境问题的影响。遵循PRISMA指南，本综述综合了251项研究，评估锂离子性工业产品的生命周期终结策略，特别是层次利用和回收技术，如火法冶金、湿法冶金和直接再生。每种回收路径都有独特的权衡。梯队利用通过重新利用电池延长电池寿命并减少碳排放，但不一致的劣化限制了重组系统的寿命。湿法冶金具有高回收率和精准的金属分离能力，但化学试剂和废水处理产生的碳排放量显著。火法冶金技术成熟且适合大规模回收，但存在金属选择性较差和极高的能耗问题。直接再生在减少碳排放方面具有优越优势并节省资源，但目前仍限于实验室，尚未具备商业可行性。本综述从回收效率与碳减排效益的双重视角进行比较分析，评估四大技术路径间的效益差异，并弥补了此前类似研究中全面比较不足的空白。最后，分析核心挑战和未来方向，提供理论和实践指导，以提升锂电池回收效率，推动金属资源循环经济的发展。

图形摘要

在全球倡导和践行绿色与可持续发展理念的背景下，全球新能源汽车市场呈现出快速增长趋势（见图1）。根据中国工业汽车协会和EVTank与中国仪为经济研究所合著的《中国新能源车产业发展白皮书（2025）》，2024年全球新能源车销量达到1823.6万辆。其中中国销量为1286.6万辆，欧洲和美国分别销量为289万辆和157.3万辆，分别占全球销量的70.6%、15.8%和8.6%。
作为新能源汽车（NEV）的核心组成部分，电池的性能和供应对新能源汽车行业的发展至关重要。目前，主流牵引电池技术是磷酸铁锂（LFP）和镍钴锰（NCM）锂离子电池，通常称为三元锂电池。LFP电池以其卓越的热稳定性和安全性著称，广泛应用于商用车辆、公共交通、物流车队和住宅储能系统。相比之下，三元锂电池具备高性能和能量密度，在低温条件下表现尤佳。因此，它们主要用于高性能乘用车、无人机和高端消费电子产品。根据SNE研究和中国汽车电池创新联盟的统计，2024年全球电力电池装机容量达到894.4 GWh，同比增长27.2%。中国2024年累计装机容量为548.4吉瓦时，同比增长41.5%。其中，LFP电池累计装机容量为409.0GWh，三元锂电池累计装机容量为139.0GWh，分别占总装机容量的74.6%和25.3%。
电力电池的性能受多种使用过程中因素的影响，如充放电周期数、充放电速率以及使用环境。图2总结了目前主流电力电池中使用的锂离子电池（LIB）常见的降解机制。它们的降解是多个元件协同失效的结果：阴极经历过渡金属溶解、结构无序和颗粒开裂。同时，结合剂分解导致电气接触丧失。阳极经历持久固体电解质间相（SEI）层生长、锂电镀和树突形成。石墨阳极也易因电解质共夹层而剥落。在界面和集电器内部，铝阴极集电极的腐蚀或接触损耗会增加内部电阻。阳极集电极的铜溶解可能导致铜沉积和阳极树突的形成。这些相互关联的机制共同导致活性锂不可逆消耗、活性材料流失、内部电阻增加以及结构损伤。最终，这些影响表现为能力衰退和能力下降。
普遍认为，当锂离子电池容量降至初始容量的70% ∼ 80%时，将逐渐无法满足车辆的正常运行需求，达到新能源车电源电池的退役标准[2]， [3]， [4]、[5]、[6]。然而，这个阈值似乎忽略了电池和应用的特性。一些研究还提到，通常假设的70% ∼ 80%相对容量终止阈值对于高能耗电动汽车应用过于乐观，需要根据实际应用场景而定[7]。然而，新能源汽车行业未来必然面临大规模电池退役的挑战，这将加剧新能源产业发展与自然资源和环境限制之间的紧张关系。从环境角度看，退役的电池含有重金属（如镍、钴、锰、锂等）和有毒电解质成分。不当的处理将导致严重的环境污染，最终损害生物体和人体健康[8]、[9]、[10]。从经济角度看，这些电池是锂、镍和钴等关键金属的重要来源[11]，[12]。回收这些高价值且可回收的材料不仅缓解了资源稀缺压力，还带来了显著的经济效益[13]， [14]。因此，回收和利用退役电池对环境和新能源汽车的可持续发展具有重要意义。
本综述旨在澄清四大主流回收途径——级联利用、湿法冶金、火法冶金和直接再生——在回收效率和减碳表现上的差异。它定义了每种技术路径适用场景的边界，并为退役电池的低碳高效回收提供了差异化的技术选择方案。补充的核心权衡因素主要涉及不同回收技术在回收效率或碳排放减少表现上的权衡。本综述从回收效率与碳减排效益的双重视角进行比较分析，评估四大技术路径间的效益差异，并弥补了此前类似研究中全面比较不足的空白。此外，本综述还能帮助研究人员解决关键技术瓶颈，并为未来创新提供有针对性的方向。对于行业从业者和政策制定者来说，本综述所呈现的综合比较可作为他们在技术选择、投资优先级和激励机制设计方面的科学参考。
本综述中引用的绩效数据和回收效率指标主要来源于已发表的同行评审研究。为确保结论的稳健性，我们在综合不同文献时优先考虑具有明确实验条件、良好重复性和代表性研究。对于存在差异的数据，我们倾向于引用试验尺度或实验室条件下获得的结果，而非仅基于理想实验室条件的极端值。如果一个指标在多项研究中显示显著差异，我们会用一系列数值来呈现，并标明其来源。除非异常值或数据与主流结果有显著差异，否则不包括其方法创新或具有特殊意义。本综述中的数据未进行加权处理;然而，讨论中也考虑了技术成熟度和研究规模对结果的影响。