随着汽车电气化和自动驾驶水平的不断提升，热管理系统正从被动响应向主动管理转型，通过部署人工智能（AI）作为“大脑”，全面监管多个组件以及车内乘客的热管理需求。

在过去的四五十年間，汽车热管理系统的演变可视为一段漫长的旅程，从简单的发动机冷却发展到复杂的能源管理策略。 随着车辆从内燃机（ICE）向电动汽车（EV）的转型，热管理系统已从辅助单元转变为决定车辆能效和续航里程的核心。

数十年来，热管理一直等同于简单的热量管理。这意味着，主要在早期内燃机汽车中，热管理仅涉及发动机冷却以及根据当地气候条件进行的车内制冷/制热。 这一时期大致可称为“组件中心时代”，由于各组件分布分散，其性能往往被孤立看待。

随后进入热管理技术演进的第二阶段，随着汽车制造商开始为纯电动平台开发专用能源架构，行业重心转向集成化、热能回收及模块化。随着集成热管理模块成为主流，全球汽车制造商开始着眼于减重，以优化性能和空间布局。

预计第二阶段将逐步过渡到第三阶段，届时人工智能（AI）可能作为汽车的“中枢大脑”，实时监测电池、电动机、热泵以及乘员舱等关键组件的温度。

让我们更详细地了解车辆热管理技术演进的这三个关键阶段：

a) 以组件为中心的时代：这或许是持续时间最长的阶段，当时热管理系统是分散式的，诸如发动机冷却回路（涉及散热器、机械水泵和节温器）等组件，在车辆中独立于空调（AC）回路运行。 整车制造商（OEM）专注于部件和硬件系统的设计，性能与成本是主要驱动因素。全球汽车制造商早期开发的电动汽车（EV）大量沿用了传统部件，例如简单的空调回路。一个有趣的例子是第一代日产聆风（Leaf），它沿用了内燃机汽车的空调回路，因为这种方案虽然成本效益极高，但严重影响了能效和性能。 在供应商方面，电装（Denso）和马瑞利（Marelli）等公司已成功开发出高产量、低成本的铝制散热器和机械压缩机。

b) 部件集成与模块化时代：随着 排放标准的日益严格以及汽车整体向电动化转型，全球汽车制造商意识到，汽车中的热管理模块不能孤立看待。 因此，零部件制造商从“按图生产”的模式转向了联合研发（与汽车制造商开展研发项目，通过这些合作尝试共享零部件，并将小型部件组装成集成模块，从而实现减重、节省空间并降低成本）。 将电池、驱动单元和车厢等独立回路集成到统一系统中，催生了热泵技术的应用——该技术利用电机和逆变器产生的余热来加热电池或车厢。换言之，这催生了热管理中心（thermal hub），制造商开始采用集成热管理模块，通过集管将阀门、泵和传感器整合为单一系统。 
特斯拉Model Y便是这一方案的典型代表，其采用了八阀配置以实现车身热能的充分利用。特斯拉的集成热回收优化技术，使得耗电量大的电动座舱加热器得以淘汰。

现代和起亚的E-GMP平台也是一个绝佳范例，其集成式热泵系统现已被公认为寒冷天气下保持续航里程的行业标杆。舍弗勒和马勒等领先供应商提供的全功能热管理模块，正被汽车制造商越来越多地作为单一高效单元加以采用。 

c) 人工智能驱动的主动管理时代：我们目前正步入这一阶段，预计硬件的不断优化将与软件定义汽车（SDV）时代相融合。在此阶段，热管理系统正从被动模式（即根据当前温度作出响应）向主动模式（即预测未来的热管理需求）转变。预计在这个时代，人工智能（AI）将越来越多地发挥“大脑”的作用，统筹管理电池管理系统（BMS）和热管理系统。 

一个实际应用案例是：软件通过处理来自GPS、天气预报和驾驶习惯的数据，在热负荷尚未产生之前就对部件进行预冷或预热。电池的数字孪生技术则是人工智能发挥核心作用的另一个典型案例。在此场景下，如果人工智能检测到电池中哪怕只有一个电芯的温度比其他电芯略高，它就能调整热管理方案，从而防止性能衰减并确保安全。 几个有趣的行业案例包括：梅赛德斯-奔驰Vision EQXX，其搭载了由高度先进的软件控制的“按需冷却”气动热管理系统；宝马与采埃孚（ZF）正合作开发一种预测性热管理解决方案，该方案利用导航数据，为高速公路行驶或直流快充做好电池准备；博世则将热管理集成到其集中式车辆计算机架构中，使人工智能能够实时平衡电力电子设备的冷却与车内舒适性。 

3月31日，韩国供应商Hanon Systems宣布已开发出一款紧凑型多功能热管理模块，该模块旨在将eCompressor、电子膨胀阀组件、组合式水冷冷凝器、内部热交换器、制冷剂管路以及压力和温度传感器等组件集成到单一的高功率密度解决方案中。 据Hanon Systems介绍，该模块可降低系统复杂性、提升热管理性能并提高能源利用率，从而有助于延长续航里程。该公司表示，该集成系统通过仅重16公斤的智能热管理模块，动态调节制冷剂流量和温度，以最佳方式满足实时需求，从而管理多个车辆子系统的热管理要求。Hanon的热管理解决方案首次应用于宝马的纯电动iX3 SUV车型。 

热泵的兴起 

尽管在气温低于零度的国家，家用热泵已有数十年的应用历史，但直到12至13年前，它们才开始应用于乘用车。从原理上讲，热泵的工作原理类似于空调，通过将车内现有的热能从一处转移到另一处来提供热量。 该系统利用制冷剂在封闭回路中循环，通过液态与气态之间的相变来传递热量。夏季时，它将车厢内的热量抽出并排放到车外；而冬季时，则从车外以及车载电子设备中汲取热量，为乘客提供温暖。

众所周知，在内燃机汽车中，热量是发动机运行的副产品。 由于电动汽车没有发动机产生的废热，最初采用的是正温度系数（PTC）加热器，这种加热器会消耗大量电池电量，导致在严寒天气下续航里程减少高达30%至40%。为解决这一问题，热泵技术应运而生，据称第一代热泵可为电动汽车挽回20%的续航里程损失。

虽然很难准确指出哪家汽车制造商率先开发了热泵技术，但有报道称，尽管雷诺Zoe在2012年3月的日内瓦车展上首次展示了热泵技术，但日产Leaf才是2013年首款采用热泵技术的量产车。紧随其后，宝马i3也在2013年将其作为选装配置纳入产品阵容。 

热泵技术对于在快充前将电池加热至其“最佳工作温度区间”（15℃至35℃）也至关重要，这能显著缩短充电时间。 目前，多家汽车制造商已开始普及热泵技术，而此前该技术仅在高端车型或寒冷地区选装包中提供。例如，特斯拉于2020年首次在Model Y上应用热泵技术，并因反响热烈，于2021年将其加装至Model 3车型。 

现代汽车也于2021年通过Ioniq 6和起亚EV6，在其E-GMP平台上引入了热泵技术。大众汽车则在ID.3和ID.4车型中将热泵作为可选的“能效套件”提供。通用汽车也于2022年在其Ultium平台上，通过Hummer EV和Lyriq车型引入了热泵技术。

此外，值得注意的是，如前所述，热泵技术被视为热管理技术演进中第二阶段与第三阶段之间的关键桥梁。该技术是第二阶段不可或缺的组成部分，因为若没有热泵在电池、电动机和车厢之间传递能量，就无法实现集成热管理模块。因此，热泵帮助将汽车热管理从零部件的集合转变为一个生态系统。 

此外，在第三阶段，热泵仍延续了第二阶段作为硬件使能器的角色，但已配备了进化后的主动型“大脑”。具体如何实现？典型的第二阶段热泵可能仅根据传感器信号启动，而由人工智能驱动的第三阶段热泵，则能在乘客抵达充电站为电动汽车充电前10分钟就启动热泵——因为中央控制单元已知晓目的地。

软件：硬件回路的主控制器

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. 

标普全球移动性视角

标普全球汽车（S&P Global Mobility）热管理首席研究分析师苏拉杰·谢蒂（Suraj Shetty）指出，随着整车制造商不断突破电池技术和车辆性能指标的界限，基于复杂冷却液和制冷剂的电池热管理正逐渐成为全球标准。 

“如今，在大中华区、欧洲和北美等成熟的电动汽车市场，尽管具体配置各异，但热泵技术的采用已几乎成为标准。配置选择主要取决于制冷剂、品牌工程策略、安全性和成本考量，”他表示。

“集成式热管理模块正日益被视为一种极具前景的解决方案，有助于提升系统效率、优化布局并降低制造成本。 更高的系统集成度还使得对热管理系统的控制更加优化。控制策略已从早期的被动式硬件和固定控制，演变为当前的逻辑控制器和PID调节，后者通过一系列传感器和执行器提供多种动态优化映射。热管理领域的下一步预计将是人工智能接管实时决策，使解决方案从被动响应转变为主动预测，”谢蒂 总结道。

关于作者：

阿米特·潘戴
标普全球移动业务高级研究分析师