當(dāng)AI不再僅僅存在于科幻電影和小說里的時候，當(dāng)人工智能不再僅僅只有人工,，沒有智能的時候,，當(dāng)無人駕駛、AI工程師,、AlphaGo戰(zhàn)勝棋手柯潔和李世石等人工智能（AI）的新聞報道鋪天蓋地而來的時候，我們才真正意識到，AI正在掀起一場新的革命,，革命的力度和深度將不亞于當(dāng)年的蒸汽機、電氣,、以及互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù),。

麥肯錫全球研究院在最新發(fā)布的分析中也提到， AI對全球GDP的增長貢獻將達到1.2%,，在2030年人工智能將為全球經(jīng)濟活動帶來13萬億美元的額外增長,，它的貢獻率不亞于蒸汽機。該分析同時表明,，未來十年內(nèi)全世界將有大約70%的公司至少使用一種AI技術(shù),，超過50%的公司將會應(yīng)用全部的AI技術(shù)。AI技術(shù)將作為一種構(gòu)建萬物智能互聯(lián)世界的通用技術(shù),，全面影響人類的經(jīng)濟與生活,，諸如無人駕駛、人臉識別,、智能音箱等應(yīng)用將會融入到日常生活之中,。

基于此，我們可以預(yù)見,，AI將成為第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力,，它牽引并加速世界發(fā)生深刻且顛覆性的變化。

但是AI引起的變化,，尤其是智能變革并不會憑空出現(xiàn),，一方面它只有與各行各業(yè)以及價值鏈的各個環(huán)節(jié)進行深度融合，才能發(fā)揮最大效用,；另一方面AI自身的發(fā)展也需要強大的基礎(chǔ)設(shè)施來支撐,。這里的基礎(chǔ)設(shè)施并不單指算法、數(shù)據(jù)和計算力等核心要素,，也包括作為AI技術(shù)生根發(fā)芽的土壤——信息與通信技術(shù)（ICT）基礎(chǔ)設(shè)施,，尤其是作為底層設(shè)施的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。

在工業(yè)4.0時代，數(shù)據(jù)中心已經(jīng)成為企業(yè)生產(chǎn)和管理系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,，并且在上升成為一個可以提升企業(yè)競爭力的有效工具,。基于此,，在AI 全面浸潤人類生活之際,，我們要抓住AI賦予的機遇，將數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施價值最大化,，反之,，更強大的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施可對AI進行反哺，將AI應(yīng)用推向極致,，兩者相得益彰,、相輔相成。

抓住AI賦予的機遇,，使能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施價值最大化

我們不禁要問,，AI賦予數(shù)據(jù)中心的機遇究竟是什么？利用機遇我們能做什么,？或許我們可以從以下三點看出端倪,。

重點機遇1：主動預(yù)防，數(shù)據(jù)中心做到更安全可靠

安全運行對數(shù)據(jù)中心的重要性不言而喻,，保證數(shù)據(jù)中心高可靠運行是對數(shù)據(jù)中心的核心訴求,。業(yè)界AI技術(shù)在提升數(shù)據(jù)中心可靠性和可用性方面已經(jīng)有一些實踐，例如收集供配電系統(tǒng)設(shè)備信息,，對即將發(fā)生故障的設(shè)備和部件提前發(fā)出預(yù)警,，為運維人員運維活動提供決策支撐，但是如何利用機器的自我學(xué)習(xí)能力,，做到供配電系統(tǒng)整體運行的安全可靠,，是我們要思考的重點問題。要實現(xiàn)更高程度的智能化以及主動避錯,，這對AI技術(shù)應(yīng)用或許是個很好的契機,。

華為對數(shù)據(jù)中心智能化進行深入研究，融入AI性能的iPower技術(shù)可提升數(shù)據(jù)中心可用性,，借助智能化硬件,，實現(xiàn)智能故障定位與預(yù)警管理，引入大數(shù)據(jù)技術(shù),，智能分析每日海量的運維數(shù)據(jù),，識別機房潛在隱患，保障數(shù)據(jù)中心的可靠運行,。

iPower智能供配電技術(shù)以模塊化UPS為核心,，主要通過供電全鏈路監(jiān)測,、預(yù)警和故障自動隔離等手段，提高數(shù)據(jù)中心能源基礎(chǔ)設(shè)施可用性,，繼而通過AI技術(shù)的應(yīng)用,，最終實現(xiàn)預(yù)測性維護,。

iPower通過供電全鏈路監(jiān)測,，可實現(xiàn)毫秒級的故障檢測，毫秒級的故障隔離,，分鐘級的故障恢復(fù),，可消除火災(zāi)隱患，大大提高數(shù)據(jù)中心能源基礎(chǔ)設(shè)施可靠性和可用性,；

以電池管理為例,，在預(yù)防電池失效方面，iPower通過AI技術(shù),，可以精確預(yù)測電池的壽命和健康度,，為用戶提前提供維護決策依據(jù)，及時排除有失效隱患的電池組,，變事后補救為事前預(yù)防,，變被動響應(yīng)為主動維護，大大提高數(shù)據(jù)中心供配電安全等級,。華為的模塊化UPS結(jié)合iPower技術(shù),，可以在電池出現(xiàn)溫度快速升高等極端情況下，自動切斷該組電池,，從而避免出現(xiàn)起火等惡性事件,。

重點機遇2：智能營維，數(shù)據(jù)中心做到更自動高效

數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)的維護方法是靠人,，而靠人維護,，失誤率大、漏錯率高,、失效排查時間長,，小小的人為失誤會對數(shù)據(jù)中心造成極大的損失。傳統(tǒng)運維方式無法解決人為誤操作帶來的業(yè)務(wù)中斷問題,。

融入AI性能的 iManager,，可看作是數(shù)據(jù)中心的大腦，借助智能化硬件和傳感器,，實現(xiàn)精準感知,。通過自動化手段，逐步減少人工巡檢等例行重復(fù)性工作,，池化專家資源和能力,，并固化于運維流程中,。再加上全流程的電子運維，包括巡檢的操作,、維保的操作,、應(yīng)急演練的操作，把所有的流程以及操作指導(dǎo)全部做到線上,，實現(xiàn)了運維質(zhì)量從原來靠人的責(zé)任心到現(xiàn)在靠流程管理的轉(zhuǎn)變,。通過全流程電子化的運維跟蹤，量化原來沒有辦法量化的信息,，比如通過電子運維提升巡檢的執(zhí)行力和運維活動的質(zhì)量,、實現(xiàn)故障的預(yù)測等。這將大幅提高人均運維效率和運維水平,，提升數(shù)據(jù)中心的可靠性,。

此外，在市場出現(xiàn)了越來越多由邊緣計算產(chǎn)生的邊緣數(shù)據(jù)中心機房,，就近提供服務(wù)和處理計算,。面對日益增長的邊緣數(shù)據(jù)中心數(shù)量，分行,、支行,、網(wǎng)點等數(shù)據(jù)中心無法統(tǒng)一集中管理，數(shù)據(jù)中心故障響應(yīng)速度慢,，運維效率低等挑戰(zhàn),。

華為iManager全網(wǎng)管理功能，實現(xiàn)對多網(wǎng)點數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施進行集中監(jiān)控,，統(tǒng)一管理,，實現(xiàn)預(yù)防性維護，通過GIS定位技術(shù)提高故障定位響應(yīng)速度,，提升數(shù)據(jù)中心運維效率,；移動APP監(jiān)控，從內(nèi)到外簡化管理,，輕松知曉海量網(wǎng)點數(shù)據(jù)中心運行情況,，擺脫傳統(tǒng)人工的運維檢修方式，降低維護下站次數(shù)和節(jié)省開支,，讓數(shù)據(jù)中心管理變得更加簡單,、高效。

在運營方面,，管理好數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)也尤為重要,。華為iManager還能對資產(chǎn)進行盤查，保證設(shè)備的完整性,，保護重要數(shù)據(jù),。另外,，還可以對資產(chǎn)匹配最適宜的供電、制冷,、空間,、帶寬等資源，實現(xiàn)資源的最佳利用,，利用AI技術(shù),，可協(xié)助對資產(chǎn)上下架和運營進行智能化的管理，提升運營效率和效益,。

重點機遇3：降耗增效,，數(shù)據(jù)中心做到更綠色節(jié)能

能耗問題一直是數(shù)據(jù)中心關(guān)注的焦點,，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心年平均PUE高于1.8,，隨著越來越多AI應(yīng)用的落地，業(yè)界對高速計算的需求日漸增多,，GPU計算服務(wù)器的規(guī)模和需求將持續(xù)增長,，加速計算服務(wù)器產(chǎn)生的熱能是傳統(tǒng)CPU的數(shù)倍，如何解決服務(wù)器的散熱問題將是未來的重要考量,。目前已有的智能DC節(jié)能技術(shù)可以通過傳感器獲取關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù),，進而優(yōu)化所有系統(tǒng)和設(shè)備的整體能耗，降低PUE,。

而AI能否深入數(shù)據(jù)中心內(nèi)核,，帶來更低PUE？華為作為ICT行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者,，在數(shù)據(jù)中心熱管理技術(shù)方面走在行業(yè)前端,，致力于帶給客戶更低的PUE。華為將基于AI的iCooling智能熱管理解決方案融入數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施,，針對數(shù)據(jù)中心制冷效率提升瓶頸,，通過深度學(xué)習(xí)，打通精密空調(diào)末端,、冷水機組,、冷卻塔、水泵等制冷系統(tǒng)以及IT負載,、環(huán)境變量等大數(shù)據(jù)之間的聯(lián)動,，對大量的歷史數(shù)據(jù)進行分析，探索影響能耗的關(guān)鍵因素,，獲取PUE的預(yù)測模型,。利用尋優(yōu)算法，獲取調(diào)優(yōu)參數(shù)組,，下發(fā)到控制系統(tǒng),，實現(xiàn)制冷系統(tǒng)的最優(yōu)控制,。最終通過規(guī)范化的實踐引導(dǎo)和目標導(dǎo)向評測，不斷調(diào)整優(yōu)化,，獲取最佳PUE,。

iCooling@AI解決方案目前已在華為云廊坊數(shù)據(jù)中心成功部署，全年P(guān)UE可降低超過0.1,，年平均值達到1.3以下,，年節(jié)約電費數(shù)百萬元。

創(chuàng)新技術(shù)聯(lián)接綠色未來

華為作為全球領(lǐng)先的ICT解決方案供應(yīng)商,，在關(guān)注業(yè)務(wù)發(fā)展的同時,，更加關(guān)注運營的可持續(xù)性，致力于為社會的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻,，助力建設(shè)綠色智能的全聯(lián)接世界,。根據(jù)華為GIV2025產(chǎn)業(yè)愿景報告，預(yù)計到2025年,，通過ICT及基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新,，全球ICT行業(yè)平均到每聯(lián)接的碳排放量有望降至15kg，比2015年（75kg）下降80%,。數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施作為全聯(lián)接世界基礎(chǔ)的基礎(chǔ),，通過融合AI、電力電子技術(shù),、熱力學(xué)技術(shù),、數(shù)字信息技術(shù)、通信技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新性技術(shù),，可以獲得更好的能效指標,，以此促進環(huán)境的持續(xù)改善。目前華為已在全球部署了800+大型數(shù)據(jù)中心,，提供低PUE的數(shù)據(jù)中心能源解決方案,，減少耗電量和碳排放。

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