零跑汽车：基于整车舒适性及能量的热管理系统开发

2025年6月18日，在第三届新能源汽车热管理论坛上，零跑汽车能量管理总监朱林烽介绍到，面对行业激烈的价格战和功能性能竞争，零跑汽车在热管理系统上采用了宽温域热泵系统、热气旁通技术、电机自发热技术等方案，有效提升了热管理效率和车辆续航能力。

在零部件设计上，零跑汽车通过超级集成模块实现了零部件的高度集成化，减少了架构件和整车重量，提升了装配效率和能耗效率。软件层面，零跑汽车引入了多域协同和主动预测式热管理，结合人体热舒适性模型和大数据智慧空调虚拟标定技术，实现了更加精细化的热管理和更优的能耗控制。

朱林烽｜零跑汽车能量管理总监

以下为演讲内容整理:

企业简介

零跑汽车成立于2015年，至今年已步入发展的第十个年头。零跑汽车的核心特色在于全域自研，我们在汽车核心硬件与软件领域始终坚持自主研发。目前，自研制造的成本在整车成本中的占比超过65%。

2024年我们取得了接近30万辆车的销量成绩，在全球新势力汽车品牌中位居第11位。此外，零跑汽车积极拓展国际合作，我们与斯特兰蒂斯达成战略合作协议，成立零跑国际公司，以推动海外出口业务的开展。

技术研发体系构建上，我们自2019年推出Leap 1.0架构以来，持续迭代升级，至今年已成功发布B系列车型，并全面布局C系市场，实现了Leap 3.5架构的落地应用。其中，超级集成的热管理架构是该技术体系的一大亮点。

我们当前在售的车型种类日益丰富，涵盖了早期推出的小型车T03，以及当下热销的轿车、SUV车型，还包括全新发布的B10等。2019年至2024年期间，零跑汽车累计销量突破70万辆大关。今年1-5月，零跑汽车实现了超过17万辆车的销量佳绩。

整车热管理解决方案

当前，汽车行业竞争态势异常激烈，价格战已进入白热化阶段，行业内普遍存在“加量不加价”的现象。在此背景下，企业不仅需要在成本控制上精益求精，还需在功能配置与性能表现上持续突破，这无疑构成了巨大的挑战。

热管理系统不仅关乎整车的热舒适性，更直接关系到电池、电驱系统的安全与高效运行。因此，如何在10万级车型中标配热泵系统，成为了一项极具挑战的话题。

我们对此有相应的解决方案。首先是在系统架构上，采用了宽温域热泵系统，能够在零下30度至50度的宽温域运行。二是采用热气旁通技术，实现自热量超过 6.8 kw，可以满足 B级车的制热需求。三是电机自发热技术，可以实现对电池的主动加热功能。四是电池和电机的余热回收，可以提升热泵在冬季的运行效率，从而提升续航。另外，在春秋季这种低复合情况下，我们有三种不同的除湿模式，实现对春秋季低复合工况的覆盖，提升能效。

图源:演讲嘉宾素材

在零部件设计上，我们的解决方案是集成化设计，对此采用了一个超级集成模块，除压缩机、空调箱冷却模块，我们基本把热泵系统的其余零部件都集成在了这个超级集成模块上，架构件减少了5种，短路减少了12根，整车热管理空间节约了近30%，整车总装动作减少了30次，整车重量预计减少7公斤，从整车维度看能够实现能效果的提升和降本。

软件层面，我们采用了多域协同与主动预测式热管理策略，包括人体热舒适模型、预测式热管理系统、基于大数据的智能空调技术、虚拟标定技术以及能量模型，以实现能耗的高效控制。

这一系统包含多项关键技术，其中一个是低温冷启动技术。我们采用热气旁通技术加以解决，在极端低温环境下，热泵系统难以从外界环境中有效吸热，热气旁通技术通过节流法与旁通ERV结合的方式，将压缩机的功率转化为内能，进而实现对乘员舱的加热。其核心在于两个阀的匹配与协同工作，以确保在蒸发器无法从外界环境吸热的情况下，能够快速建立压力，迅速达成制热工况。关键在于合理配置这两个阀，ERV阀排出的是过热蒸汽，其可快速提升低压侧系统的温度和压力。另外，EXV阀需要平衡气分里的流量。当前，通过对比和联调，我们基本可以实现在3分钟内实现快速建压，高压可以快速达到15barA以上，从而实现乘员舱快速制热。

图源:演讲嘉宾素材

另外还有气分中的沸腾现象。两个阀中，旁通阀会出来一股过热气体，节流阀会出来干度较小的制冷剂，当它们在气分中混合时，会产生强烈的非特工现象，造成压缩机在吸气过程中损坏，这对压缩机寿命是一个很大的考验。

对此，我们的解决方案是在积分结构上做了很多导流结构设计，以改善流场分配。另外是做了一些预混结构，确保在冲击面前两股制冷剂能做一些预混设计，减少沸腾，避免压缩机吸气时携带过多液态制冷剂，保障压缩机的稳定运行与使用寿命。通过对比前期设计与后期设计，我们发现，优化后的沸腾状态得到了显著改善。此外，该方案还实现了低压侧流阻的降低以及系统效率的提升。

图源:演讲嘉宾素材

还有一个关键问题在于，在春秋季低负荷运行工况下，如何在不依赖PDC的条件下，确保系统稳定运行并维持良好能效。对此，我们的解决方案是在常规七类分级的基础上，引入三种除湿模式，即制冷除湿、采暖除湿以及热泵采暖除湿，通过这三种除湿模式的边界划分，寻找其合理的运行范围和温度覆盖区间，再结合温度风门的配合，就可以实现在不需要PDC介入的情况下，实现热泵系统对低复合工况的全覆盖。

当前，汽车行业的竞争不仅体现在成本上，还有开发周期，当前许多主机厂在挑战18个月的开发周期，甚至更短，这对热系统的开发而言是一大挑战，因为热系统开发往往涉及四季标定，十几个月的周期很难实现一个完整的四季标定。

对于这一问题，我们的解决方案是采用虚拟标定的技术，核心是需要有一套数字孪生模型替代真实的物理模型，从而让我们可以在软件开发阶段过程中，在实验室内就可以做一些标定。数字孪生模型的核心特点是保证实时性，因为必须与我们的软件模型同步运行；二是鲁棒性，在各种模式切换、各种零流量下，都能稳定运行；三是模型有合理的精度，确保我们的虚拟标定有可参考性，可以帮助做前期的软件验证。

我们采用的方法是基于simulink开发了一套模型，包括整车的动力物理模型、电机物理模型、电池包、电学热学物理模型，以及热泵系统的物理模型。基于这一物理模型，我们能够与控制器在HIL台架上开展联合调试工作，实现HIL测试的闭环控制。

基于这一物理模型，我们能够实现实时调试功能，并可便捷地构建各类复杂工况。在实际产品投入市场前的测试阶段，尽管我们已开展了大量测试工作，但鉴于实际工况的复杂性，测试的覆盖度往往难以达到理想水平。而借助该虚拟模型，能够快速搭建多样化的复杂工况场景。另外，由于其具备随时暂停、回溯及推进的功能，我们能够高效检查中间环节各变量的变化合理性，及时发现潜在问题。此外，该虚拟模型可部分替代标定工作，缩短标定周期。该虚拟模型还可应用于多个其他场景领域，包括性能预测、云诊断、故障诊断等工作。

人体舒适性方面，当前汽车中人体舒适性通常由标定人员依据车内温度传感器数值或头部温度标定值来描述。然而，人体舒适性实际上无法仅通过单一的温度值来完整表征。对此，我们以人为研究对象建立了一套人体热舒适性适应模型，将人体的各个部位简化为6 个身体部位以及4个转导层，包括核心层、脂肪层、肌肉层、皮肤层和中心血液层，之后建立25个节点的模型，涵盖32个公式和258个参数。在这一模型中，我们通过假人实验验证做模型的标定开发。另外，我们也会做整车人员的投票，通过投票研究舒适性，用-3到3之间的参数表示。之后，我们再将人体的温度值和舒适感建立函数，最后再难过通过等效温度描述人体舒适性。

图源:演讲嘉宾素材

借助该模型，我们不仅能够掌握车内温度对人体的影响，还可分析座椅加热、座椅通风、方向盘加热等功能实施过程中对人体的影响，例如对背部、脚部等部位的作用，以及动态出风口风向变化对人体吹拂位置的影响。基于此，可实现更为完整的系统联动，并从人的角度更全面地描述人体舒适性，进而提升用户的乘车体验。

我们还借助大数据技术对用户习惯展开研究。当前，auto空调的开发过程耗时费力，然而在整个行业中，其使用率却较低，仅为20%左右。究其原因，在于个体之间存在诸多差异，包括地域差异、环境差异、年龄差异以及性别差异等，这些差异均可能导致自动空调无法适配众多用户的需求。

针对上述问题，我们制定了一系列解决方案，利用大数据研究不同场景下用户的习惯与偏好。一方面，构建大众模型，通过该模型探究在不同场景及输入变量条件下，用户大概率的使用倾向，并依据此大众模型对auto空调进行优化调整。另一方面，我们建立了千人千面模型，旨在体现个体差异，记录每个人的差异值，再基于这些偏差对空调参数进行偏置校正，从而使空调运行更契合每个人当前的使用需求。

在新能源汽车行业中，整车的能耗与续航问题是当前影响较大的议题，如何提升续航里程成为亟待解决的重要课题。整车能量流是一个极为复杂的话题，涵盖整车的充电效率、高压器件效率、低压器件效率、电驱效率，以及整车热管理系统、能量回收系统等多个方面。

在这些过程中，热管理系统具有较高的可研究性与可优化性。热管理系统消耗的能耗，以及通过其对电池进行热管理以提升或优化能效方面，存在较大的改善空间。当前，热管理的诸多策略并非适用于所有场景，在某些场景下能耗较高。我们的解决方案是从能量流维度出发，结合大数据技术，对场景进行更细致的划分。针对不同的细分场景，制定差异化的节能优化策略，即实现主动的预测式实时管理。通过上述方式，能够在不同场景下制定出更优的热管理控制策略。因此，该方案的关键点一是进行精细化的场景划分；二是实施主动式的预测管理。

成果及总结

通过解决沸腾、建压等关键技术，热气旁通技术可以实现更加低成本的热管理解决方案。第二，结合大数据和热舒适性模型，从我们的人体维度和习惯维度来实现更加智慧的空调功能，提升用户的舒适性。第三，虚拟标定技术可以有效地提升软件的开发和标定效率，降低开发成本和周期。第四，续航是行业内十分重要的问题，基于大数据开发的预测式场景、精细化场景划分和预测式的热管理策略可以有效改善我们续航问题。