负载适应（Load Adaptation）是指自动驾驶系统根据车辆运行时的实时负载状态动态调整控制策略的能力。这里的负载既包括物理层面的车辆载重变化，也包括计算资源层面的处理器负载波动。在自动驾驶领域，优秀的负载适应能力意味着系统能够感知车辆质量分布、重心变化等机械特性，同时协调感知、决策、控制各模块的计算资源分配，从而保证不同负载条件下的行驶安全性和舒适性。
对于AI产品经理而言，理解负载适应的技术实现尤为关键。例如当自动驾驶车辆从空载变为满载时，制动距离算法需要重新计算；当系统同时处理复杂场景识别和高精度定位时，计算资源需要智能调配。当前主流解决方案包括基于惯性测量单元（IMU）的动态参数校准、负载感知的制动控制算法，以及采用优先级调度的计算资源管理系统。随着域控制器架构的普及，负载适应正从单一功能优化转向整车级的协同适应。