Con l’aumento dei livelli di elettrificazione e autonomia delle automobili, i sistemi di gestione termica stanno passando da un approccio reattivo a uno proattivo, avvalendosi dell’intelligenza artificiale (IA) che funge da “cervello” in grado di supervisionare i requisiti termici di molteplici componenti e dei passeggeri.

Negli ultimi quattro o cinque decenni, l’evoluzione della gestione termica nel settore automobilistico può essere vista come un lungo percorso che va dal semplice raffreddamento del motore a una sofisticata strategia di gestione energetica. Con il passaggio dai veicoli con motore a combustione interna (ICE) a quelli elettrici (EV), il sistema termico è passato dall’essere un’unità di supporto secondaria a diventare il cuore dell’efficienza del veicolo e dell’autonomia di guida.

Per decenni, la gestione termica è stata sinonimo di semplice gestione del calore. Ciò significava che, soprattutto nelle auto con motore a combustione interna delle prime generazioni, la gestione termica riguardava il raffreddamento del motore e il raffreddamento/riscaldamento dell’abitacolo, a seconda delle condizioni meteorologiche regionali. Questo periodo può essere definito approssimativamente come l’era incentrata sui componenti, in cui le prestazioni di questi ultimi venivano considerate singolarmente poiché decentralizzate.

A ciò è seguita la seconda fase dell’evoluzione della tecnologia termica, in cui l’industria ha spostato l’attenzione sull’integrazione, il recupero di calore e la modularità, mentre le case automobilistiche iniziavano a sviluppare un’architettura energetica dedicata per piattaforme specifiche per veicoli elettrici. Con i moduli termici integrati che sono diventati il pilastro portante, le case automobilistiche globali hanno iniziato a puntare sulla riduzione del peso per ottimizzare le prestazioni e il packaging.

Si prevede che la seconda fase ci conduca gradualmente alla terza fase, in cui l’intelligenza artificiale (IA) potrebbe fungere da cervello centrale dell’auto, monitorando le temperature dei componenti critici quali la batteria, il motore elettrico, le pompe di calore e l’abitacolo.

Diamo uno sguardo più dettagliato a queste tre fasi fondamentali dell’evoluzione della tecnologia termica nei veicoli:

a) L’era incentrata sui componenti: si è trattato probabilmente del periodo più lungo, in cui i sistemi di gestione termica erano decentralizzati e componenti quali il circuito di raffreddamento del motore – che comprendeva un radiatore, una pompa dell’acqua meccanica e un termostato – funzionavano indipendentemente dal circuito dell’aria condizionata (AC) delle auto. Gli OEM si concentravano sulla progettazione dei componenti e dei sistemi hardware, con prestazioni e costi come fattori chiave. I primi veicoli elettrici (EV) sviluppati dalle case automobilistiche globali attingevano ampiamente da componenti tradizionali, come il semplice circuito dell’AC. Un esempio interessante è rappresentato dalla Nissan Leaf di prima generazione, che riprendeva il circuito dell’AC dalle auto con motore a combustione interna (ICE) poiché era molto conveniente dal punto di vista dei costi, ma incideva pesantemente sull’efficienza e sulle prestazioni. Sul fronte dei fornitori, aziende come Denso e Marelli avevano perfezionato radiatori in alluminio e compressori meccanici a basso costo e ad alto volume di produzione.

b) L’era dell’integrazione dei componenti e della modularità: con l’inasprimento delle norme sulle emissioni e il passaggio generale all’elettrificazione dei veicoli, le case automobilistiche di tutto il mondo si sono rese conto che i moduli termici all’interno di un’auto non possono essere considerati isolatamente. Di conseguenza, i produttori di componenti sono passati da un approccio "build-to-print" alla ricerca e sviluppo congiunti (progetti di R&S con le case automobilistiche, in cui queste partnership hanno sperimentato la condivisione dei componenti e l’assemblaggio di parti più piccole in moduli integrati per ottenere risparmi in termini di peso, spazio e costi). L’integrazione di singoli circuiti quali la batteria, l’unità di azionamento e l’abitacolo in un sistema unificato ha portato all’introduzione della pompa di calore, che convoglia il calore residuo dai motori e dall’inverter per riscaldare la batteria o l’abitacolo. In altre parole, ciò ha dato origine all’hub termico, in cui i produttori hanno iniziato a utilizzare moduli termici integrati con collettori che combinavano valvole, pompe e sensori in un’unica configurazione. 
Un esempio significativo di questo approccio è rappresentato dalla Tesla Model Y, che ha adottato la configurazione a otto valvole per sfruttare il calore in tutto il veicolo. L’ottimizzazione integrata del recupero di calore di Tesla consente di eliminare i riscaldatori elettrici dell’abitacolo, che consumano molta energia.

Anche la piattaforma E-GMP di Hyundai e Kia è un ottimo esempio in cui il sistema integrato a pompa di calore è ormai riconosciuto come punto di riferimento per il mantenimento dell’autonomia in condizioni climatiche rigide. Schaeffler e Mahle sono tra i principali fornitori di moduli termici “all-in-one” che le case automobilistiche utilizzano sempre più spesso come un’unica unità efficiente. 

c) L’era proattiva guidata dall’intelligenza artificiale (IA): stiamo attualmente entrando in questa fase, in cui si prevede che il perfezionamento dell’hardware vada di pari passo con l’era del veicolo definito dal software (SDV). In questa fase, i sistemi termici stanno passando da un approccio reattivo, che risponde alla temperatura attuale, a uno proattivo (che prevede i futuri requisiti termici). Si prevede che in questa era l’intelligenza artificiale (IA) funga sempre più da “cervello”, supervisionando il sistema di gestione della batteria (BMS) e i controlli termici. 

Un esempio concreto potrebbe essere un software in grado di elaborare dati provenienti dal GPS, dalle previsioni meteorologiche e dalle abitudini di guida, per raffreddare o riscaldare preventivamente i componenti prima ancora che si verifichi un carico termico. Un altro esempio significativo del ruolo centrale dell’IA potrebbe essere il “gemello digitale” della batteria. In questo caso, se l’IA rileva una lieve anomalia, anche solo nel riscaldamento di una singola cella rispetto alle altre della batteria, può regolare la gestione termica per prevenire il degrado e garantire la sicurezza. Tra gli esempi interessanti del settore figurano la Mercedes-Benz Vision EQXX, che impiega un sistema aerotermico “cooling-on-demand” gestito da un software altamente avanzato; BMW e ZF, che stanno collaborando allo sviluppo di una soluzione termica predittiva che utilizza i dati di navigazione per preparare la batteria alla guida in autostrada ad alta velocità o alla ricarica rapida in corrente continua; Bosch, che sta integrando la gestione termica nelle proprie architetture informatiche centralizzate per veicoli, consentendo all’IA di bilanciare in tempo reale il raffreddamento dell’elettronica di potenza con il comfort dell’abitacolo. 

Recentemente, il 31 marzo, il fornitore sudcoreano Hanon Systems ha annunciato di aver sviluppato un modulo di gestione termica compatto e multifunzionale, progettato per integrare diversi componenti quali l’eCompressor, il blocco della valvola di espansione elettronica, un condensatore combinato raffreddato ad acqua, uno scambiatore di calore interno, le linee dell’aria condizionata del refrigeratore e i sensori di pressione e temperatura in un’unica soluzione ad alta densità di potenza. Secondo Hanon Systems, il modulo riduce la complessità del sistema, migliora le prestazioni termiche e ottimizza l’utilizzo dell’energia, contribuendo ad aumentare l’autonomia di guida. L’azienda ha affermato che il sistema integrato gestisce i requisiti termici di molteplici sottosistemi del veicolo attraverso un modulo di gestione termica intelligente, che pesa solo 16 kg, regolando dinamicamente il flusso e la temperatura del refrigerante per supportare in modo ottimale le esigenze in tempo reale. La soluzione termica di Hanon è stata implementata per la prima volta nel modello SUV iX3 completamente elettrico di BMW. 

L'ascesa delle pompe di calore 

Sebbene le pompe di calore residenziali esistano da decenni nei paesi in cui le temperature scendono sotto lo zero, sono state introdotte nelle autovetture solo 12-13 anni fa. In sostanza, una pompa di calore funziona come un condizionatore d’aria che fornisce calore trasferendo l’energia termica presente da un punto all’altro all’interno dell’abitacolo. Il sistema utilizza un refrigerante che circola in un circuito chiuso, passando dallo stato liquido a quello gassoso e viceversa per trasferire il calore. In estate, sottrae il calore dall’abitacolo e lo espelle all’esterno, mentre in inverno preleva il calore dall’esterno e dai componenti elettronici dell’auto per riscaldare i passeggeri.

È noto che nelle auto con motore a combustione interna il calore è un sottoprodotto del motore. Poiché i veicoli elettrici (EV) non producono calore di scarto dal motore, inizialmente utilizzavano riscaldatori a coefficiente di temperatura positivo (PTC), che consumavano una quantità significativa di energia dalla batteria del veicolo, con una conseguente perdita di autonomia compresa tra il 30% e il 40% in condizioni di gelo. Per risolvere questo problema è stata sviluppata la pompa di calore; si ritiene che le pompe di calore di prima generazione fossero in grado di recuperare il 20% dell’autonomia persa dai veicoli elettrici.

È difficile stabilire con precisione quale casa automobilistica abbia aperto la strada alle pompe di calore, ma secondo alcune fonti, sebbene la Renault Zoe abbia presentato questa tecnologia al Salone dell’Auto di Ginevra nel marzo 2012, la Nissan Leaf è stata la prima auto di serie a utilizzarla nel 2013. Poco dopo, anche la BMW i3 ha introdotto questa tecnologia come opzione nella propria gamma nel 2013. 

Le pompe di calore sono fondamentali anche per riscaldare la batteria fino alla sua temperatura ottimale (da 15 °C a 35 °C) prima della ricarica rapida, al fine di accelerare significativamente i tempi di ricarica. Diverse case automobilistiche hanno ora iniziato a implementare le pompe di calore, che in precedenza erano offerte solo nelle versioni premium o come opzione del pacchetto per climi freddi. Ad esempio, Tesla ha utilizzato per la prima volta le pompe di calore nella Model Y nel 2020, e il successo è stato tale che l’azienda le ha installate anche sulla Model 3 nel 2021. 

Anche Hyundai Motor ha introdotto le pompe di calore con la propria piattaforma E-GMP nel 2021, sui modelli Ioniq 6 e Kia EV6. Volkswagen ha offerto le pompe di calore su ID.3 e ID.4 come “pacchetto efficienza” opzionale. Anche General Motors ha introdotto le pompe di calore nella propria piattaforma Ultium nel 2022, sui modelli Hummer EV e Lyriq.

È inoltre importante notare che la tecnologia delle pompe di calore è considerata un ponte definitivo tra la fase 2 e la fase 3 dell’evoluzione della tecnologia termica, come spiegato sopra. Questa tecnologia è parte integrante della fase 2, poiché è impossibile avere un modulo termico integrato senza una pompa di calore che trasferisca l’energia tra la batteria, il motore elettrico e l’abitacolo. Di conseguenza, la pompa di calore ha contribuito a trasformare la gestione termica in un’auto da un insieme di componenti a un ecosistema. 

Inoltre, nella fase 3, la pompa di calore continua a essere l’elemento hardware fondamentale della fase 2, ma dotata di un “cervello” evoluto e proattivo. In che modo? Una tipica pompa di calore della fase 2 potrebbe attivarsi in base a un segnale proveniente da un sensore, mentre una pompa di calore della fase 3, guidata dall’intelligenza artificiale, potrebbe attivarsi 10 minuti prima che il passeggero arrivi a una stazione di ricarica per ricaricare il veicolo elettrico, poiché il “cervello” centrale conoscerebbe la destinazione.

Software: controller principale dei circuiti hardware

In phase 3 of the thermal management evolution, software is no longer a peripheral utility, instead it is the master controller that dictates how every joule of energy should be harvested or moved or rejected. This transition is built on three key technological pillars:

1. Route-based predictive conditioning
While traditional thermal management is reactive as it responds to a temperature spike after it happens, software-driven systems are proactive, using situational awareness to prepare the hardware in advance. The central controller integrates with GPS, real time traffic data and weather forecasts. For example, if a driver inputs a destination 50 km away that involves a steep mountain climb, followed by a DC fast charger, the software gets to work by regulating the thermal management of the battery long before the EV ascends on the hill. This helps in pre-cooling the battery and motor in anticipation of the high load climb and pre-conditions the battery to achieve its comfortable thermal range (or goldilocks zone) for the DC charger. This approach helps in terms of avoiding the thermal lag that typically slows down the charging speeds or throttles performance. 

Some interesting examples would include BMW’s predictive thermal management, Tesla’s route-based cabin preconditioning, Lexus’ predictive efficient drive for hybrid and plug-in hybrid electric models. 

Among the system suppliers, ZF’s TherMas system is a fascinating example of a software-driven, AI-based, intelligent and predictive thermal management system. First unveiled in 2023, the German supplier has been refining and improving its thermal solution, and it now claims that TherMas can extract up to one-third more driving range from the battery, even in sub-zero temperatures. The integrated module utilizes AI to accurately predict and manage the temperatures of essential EV components such as battery, electric motor, inverter and other electrical parts.

Moreover, ZF’s integrated thermal solution has compact dimensions, offering flexibility in positioning the heat pump and fluid control unit closer to the passenger cabin or near systems that have high thermal demands. This not only helps in reducing heat loss but also enhances overall thermal efficiency. This underlines hardware that is consistently refined to offer more flexibility in terms of modular and compact design, ease of installation, weight savings, among other critical parameters. ZF plans to offer TherMas in three performance classes, providing carmakers with a lot flexibility to deploy the technology across multiple EV platforms and model lineups.

Similarly, Bosch has developed its own software for predictive control of thermal system (PCTS), splitting its solution into modules that are available separately. According to the company, the software is adaptable for different vehicle classes and consists of an entry, efficiency and predictive package.

2. Digital twins and cloud-based analysis
Key thermal components now have a digital twin, which is a virtual replica stored in the cloud. The software compares real time data recorded by sensors such as temperature, flow rate, pressure, among other parameters, with the ideal performance model of the digital twin to run its own analysis. For example, if a coolant pump (in its hardware form) is drawing 5% more current than its digital twin, AI predicts a given flow rate, and the cloud-based analysis identifies this pattern as an early stage bearing wear. 

This approach helps in the form of predictive maintenance. Carmakers such as Rivian and Lucid are able to analyze thermal data from thousands of vehicles in the cloud to discover that a specific valve timing can improve efficiency by 2%. They then push that optimization back to the entire fleet via over-the-air or OTA update.

3. Neural network and AI control
This is the most cutting-edge pillar of the three, where action moves away from ‘if-then’ logic and is replaced by neural networks that learn unique thermal behavior of the vehicle and subsequent requirements. These neural networks are trained on millions of data points to understand and calculate the most efficient thermal state for the system. With the help of this complex optimization, AI can manage loops where the passenger cabin, battery, motors, and even the ADAS computer cooling are all interlinked, finding efficient thermal management a human programmer might miss. For example, if AI learns that the car owner prefers to keep 22 degrees C in the passenger cabin, but the battery needs to be at 30 degrees C for his driving style, the AI-based thermal management system can balance those conflicting needs with zero-waste energy. To sum it up, in the future, the thermal management system will be measured less by the size of the radiator and more by the millions of operations per second performed by its master controller. 

Il punto di vista di S&P Global Mobility

Secondo Suraj Shetty, analista di ricerca principale per il settore termico presso S&P Global Mobility, la gestione termica delle batterie basata su sistemi complessi di raffreddamento e refrigeranti sta diventando uno standard a livello globale, mentre i costruttori continuano a spingere i limiti della tecnologia delle batterie e dei parametri prestazionali dei veicoli. 

“Oggi l’adozione delle pompe di calore è quasi uno standard nei mercati maturi dei veicoli elettrici come la Grande Cina, l’Europa e il Nord America, anche se la configurazione varia. La scelta della configurazione è stata determinata principalmente dal refrigerante, dalla strategia ingegneristica del marchio, dalla sicurezza e dai costi”, ha affermato.

“I moduli termici integrati sono sempre più considerati una soluzione promettente per migliorare l’efficienza del sistema, l’ingombro e ottimizzare i costi di produzione. Una maggiore integrazione di sistema consente inoltre un controllo più ottimizzato del sistema di gestione termica. La strategia di controllo si è evoluta dai primi controlli reattivi basati su hardware e impostazioni fisse agli attuali controllori logici e regolatori PID, che offrono molteplici mappe di ottimizzazione reattiva basate su una serie di sensori e attuatori. Si prevede che il prossimo passo nella gestione termica sarà l’intelligenza artificiale (AI), che assumerà il controllo del processo decisionale in tempo reale, rendendo le soluzioni predittive anziché reattive”, ha conclusoShetty .

Informazioni sull'autore:

Amit Panday
Analista di ricerca senior, S&P Global Mobility