热管理（Thermal Management）在自动驾驶汽车领域，是指对车辆各系统运行过程中产生的热量进行主动调控的技术体系。其核心在于通过散热、隔热、导热等手段，将电池组、计算平台、电机等关键部件的温度维持在最佳工作区间，既防止过热导致的性能衰减或安全隐患，又避免低温环境下的效率损失。现代热管理系统通常采用液冷、风冷、相变材料等复合手段，并依赖温度传感器网络与智能控制算法实现动态调节。
对于自动驾驶产品经理而言，热管理直接关系到计算平台的可靠性和车辆续航表现。例如，车载AI芯片在持续运算时可能产生100W以上的热功耗，若散热不足会导致计算性能强制降频；而动力电池在-20℃时容量可能衰减30%，需要预热系统保障续航。当前前沿技术正探索基于机器学习的预测性热管理，通过分析路况、环境及任务负载数据，预先调整冷却策略，这种与AI深度结合的方案可提升15%以上的能源利用效率。