第四届中国汽车工程学会博士生学术论坛——AI赋能下智能汽车热管理技术发展研讨分会场成功举办

　　2026年5月16日下午，第四届中国汽车工程学会博士生学术论坛学术交流分会场——AI赋能下智能汽车热管理技术发展研讨分会场在中山大学深圳校区成功举办。

　　本分会场聚焦人工智能技术与汽车热管理系统深度融合的前沿趋势与工程挑战，汇聚了来自顶尖高校、科研院所及行业领先企业的青年学者与专家，通过九个高质量学术报告，呈现了从基础数据、核心算法到系统集成、材料创新的完整技术图谱，共同探讨了提升电动汽车能效、续航与舒适性的智能化路径。

　　分会场由中国科学院理化技术研究所邹慧明研究员担任主席，上海理工大学武卫东教授、上海普法芬电子科技有限公司董事长张良担任联合主席兼点评嘉宾，中国科学院理化技术研究所项目副研究员杨天阳担任分会场秘书。会议在邹慧明主席的主持下有序展开，其风格亲和严谨，现场学术氛围浓厚，研讨热切，与会企业代表与学者就报告内容频频互动，深入交流。

　　联合主席张良向与会博士进行报告分享，他指出实现精准、可靠的AI热管理，首要前提在于构建高质量、覆盖全场景的实车数据基础。上海普法芬电子科技有限公司通过跨年度、全气候实车路试积累的多模态数据库，为“千人千面”的个性化热舒适与主动能效优化模型训练提供了不可或缺的燃料。

　　在算法与控制策略层面，报告呈现了多元化的创新思路。小米AI实验室吴璋翔分享了基于AI的外循环比例智能调控等具体技术，通过在适宜气候条件下引入新风替代高能耗的压缩机工作，实现了显著的节能效果。北京理工大学陶臻诣博士介绍了“多时间尺度跨域融合的多智能体强化学习”策略，通过构建动力域与热管理域的协同智能体，实现了整车电热能流的一体化优化，在低温工况下有效提升了电池可用能量。上海理工大学韩义鹏讲述了应用于CO 热泵系统的双向前馈神经网络（BFNN）模型，实现了单模型下的双向高精度预测，为复杂系统的实时智能控制提供了轻量化方案。

　　面对提升驾乘体验的核心需求，研究正从均一化温控向个性化舒适演进。同济大学孙铭泽系统解析了太阳辐射对座舱热负荷与乘员局部热感的复杂影响，为未来集成环境感知的个性化热管理指明了方向。清华大学/北京石墨烯技术研究院陈利军博士展示了石墨烯发热材料的产业化应用，依托石墨烯材料核心特性，通过PTC+热泵+石墨烯耦合的方式，实现向“空气对流+热传导+热辐射+智能控制”的技术范式升级。

　　电池热管理是保障电动车安全与性能的基石。湖南大学潘振飞与香港理工大学莫崇茂的研究均聚焦于前沿的浸没式液冷技术。通过对比不同冷却工质与流动模式，研究定量揭示了强制液流对模组散热性能的极致提升，并证实了该技术在抑制热失控蔓延、提升系统安全性方面的关键作用。

　　中国科学院理化技术研究所邵闻聪的研究体现了机理与数据融合的深度。他构建了R290耦合循环热泵系统架构，并利用智能算法对核心部件进行高精度特性建模，进而开发了基于虚拟流量和压力传感的系统能效预测与故障诊断方法，为热管理系统管理控制开辟了低成本、高可靠的新路径。

　　在热烈的学术讨论后，与会专家一致认为，人工智能正在深刻改变电动汽车热管理的研究范式与工程实践：从基于物理机理的精准建模，到数据与知识融合的智能控制，再到多智能体协同与虚拟传感，AI不仅提升了系统能效与热安全水平，更缩短了标定周期、降低了硬件依赖。未来应进一步推动算法与热物理的深度交叉，强化实车数据共享与模型泛化能力研究，鼓励青年学者围绕产业真问题开展创新攻关，为我国新能源汽车产业绿色、高效、可持续发展注入强劲动能。