依米康科技申请AI自动化机房温度预测专利，提升数据中心管理效率

依米康科技集团股份有限公司的专利申请总能引起广泛关注。当2025年1月15日有关其新专利的消息传出，公众的注意力再次集中。这项新专利背后含有许多值得探究的细节，无论是它对技术领域的推动作用，还是对企业发展态势的反映。

依米康企业概况

依米康科技集团坐落于成都，自2002年起便已成立。该企业主要从事研究与发展工作。注册资本高达4.4亿多人民币，但实缴资本仅为7500多万人民币。这一数据侧面揭示了企业的资本构成。集团对外投资了14家企业，并积极投身市场布局。参与招投标项目超过710次，显示出其在市场拓展方面活跃，不断寻求新的项目机遇。

从知识产权的角度分析，依米康拥有商标信息共49条，专利信息则达到了184条。此外，它还拥有17项行政许可。这些数据充分显示了依米康在企业成长中全方位投入建设，展现出强劲的发展势头。

专利的技术领域

这项专利专注于温度预测技术。在自动化机房中，对温度进行预测的方法和系统至关重要。现代数据中心迫切需要精确的温度预测能力。以大型企业的数据中心为例，里面有成千上万的设备在运作，温度过高或过低都可能损害这些设备的性能和耐用性。

结合历史关键点的温度数值与热图像资料，是技术革新的亮点。过去，机房温度控制多采用单一方法，而此结合法能展现更多优点。它为数据中心在温度控制方面提供了更精确的参考，有效降低了因温度问题导致的设备故障等风险。

数据的采集

此方法的数据收集涉及获取数据中心过往的关键温度记录和相应的热图像资料。数据中心内温度分布情况较为复杂，不同区域间的温差可能显著。例如，在高功率服务器密集的区域，温度往往会有所上升。

历史数据能够展示机房的实际运作状况。它是构建模型不可或缺的依据。确保数据采集的准确性至关重要，因为误差一旦出现，很可能会对最终温度预测造成严重影响。比如，若温度传感器出现故障，导致关键历史温度数据不准确，那么后续的预测工作将出现偏差。

模型的建立

为了构建数据中心的三维模型，这样做可以让我们更全面、更精确地了解机房内的温度分布。机房里的设备布局错综复杂，三维模型能清晰展示这些布局。另外，对历史数据进行坐标校准也是至关重要的步骤。只有完成这一步，数据才能在模型中准确发挥作用。

此外，构建温度贡献权重模型至关重要。该模型能够计算出关键点温度数据对热图像数据的温度贡献比重。这一比重的确立，是基于大量数据分析和实践检验得出的结论，对提升整体温度预测的精确度大有裨益。

温度预测步骤

首先，通过历史关键点温度数据来做出预测，从而获得关键点的预测温度。这一步骤需要运用到专业的数据分析技术。在数据中心里，各个关键点对整体温度的贡献各不相同，准确预测它们的温度，有助于为后续的整体温度预测打下坚实的基础。

随后需依据温度因素分配相应权重，进而获取数据中心三维场景的温度预测信息。比如，一个规模庞大的机房内设有众多传感器和热成像采集点，经过权重计算，便能精确预测机房内各区域的温度状况。这样，我们能够预先识别出可能出现的过高或过低温度区域，及时采取应对策略。

对机房管理的意义

新的温度预测技术充分利用了红外热像仪与温度传感器的长处。以往在机房管理过程中，我们常遇到温度预测不够精确或信息不完整的问题。

使用该系统可提升数据中心机房温度预测的精确度和全面度。此举有助于机房实现节能减排，比如可依据精准的温度预测来适当调节空调等散热设备的运行功率。同时，也有助于确保机房内设备的长久稳定运作，从而延长设备的使用年限，并拉长数据中心设备更新的周期。

你认为这项新科技将来会在所有数据中心里普遍使用吗？欢迎留言、点赞和转发。