本发明公开了一种基于人工智能的退役锂电池余能快速检测方法，旨在解决目前的退役锂电池性能检测方法准确性低以及应用成本高的问题，包括以下步骤：包括以下步骤：S1，建立基于人工智能的神经网络预测模型；S2，对新旧程度不同的单体锂电池进行检测，得到样本数据；S3，生成训练样本集并对神经网络预测模型进行训练，根据训练输出结果对训练样本进行修正；S4，将退役锂电池的充放电数据输入至训练完成的神经网络预测模型中得到最终的检测结果。本发明通过建立基于人工智能的神经网络预测模型，来实现对于退役锂电池的检测，通过对神经网络预测模型的修正调整，提高检测准确性，且应用成本低，具有广泛的适用性。