当前AI技术在社会各界已经正式步入了应用层面，在数据中心领域虽然AI技术能够助力节能已经成为普遍共识，但由于适用场景单一、交付困难、效果不确定等问题，AI目前仍然只能应用于少数定制化数据中心中，社会和经济效益受到了极大限制。

　　有没有一种能够自动适应各种应用场景、支持一键快速交付、节能效果稳定且运行安全可靠的方案，可以让AI技术真正能够走入更多的数据中心，开启AI节能普惠的新时代?

　　本期“可维节碳专家对话”专栏邀请了澳门大学博士生导师徐欢乐博士和维谛技术(Vertiv)基础设施数字化管理专家查帅荣。

　　AI技术为何被视作最受期待的技术之一?

　　查帅荣：尽管PUE每降低1%都会对数据中心节能带来巨大变化，但是随着PUE的逐步降低，小数点后每一个数字的降低都意味着巨大的努力。这也催生了更多技术在数据中心节能领域的应用。那么，在数据中心节能领域，AI技术为何被视作最受期待的技术之一?

　　徐欢乐：近年来AI技术不断发展、更新，特别是AI算法中与神经网络相关模型取得长足进步。AI的优势在于能通过算法上和数据上的优势，规避中间一些复杂的物理模型，而不需要关心内部的物理运行逻辑。只需利用AI技术，不断收集样本进行强化学习。自动适应环境及负载变化，得到更优的控制输出，从而解放值守人力，达到全时段最优控制，实现能源使用效率的提高。

　　实现AI节能普惠的关键技术是什么?

　　查帅荣：随着AI技术在数据中心节能领域应用的不断成熟，对于数据中心厂商来说，也对其产品研发带来了革新性的变化。作为最早同维谛展开AI合作的技术专家，徐博你觉得AI普惠的关键是什么?

　　徐欢乐：关键是要简化传统神经网络模型，强调对环境的适应性，可以在较短时间内，根据负载运行情况、外部气候环境条件等一系列数据进行学习，实现对空调系统的自动化控制，可在不同负载率下找到系统的最佳运行点，将对算力和历史数据严重依赖的大数据问题变成可以不断迭代优化的小数据问题。

　　查帅荣： 维谛技术(Vertiv)是较早对AI节能进行尝试的厂商之一，与国内顶级大学联合成立了数据中心AI技术联合实验室，聚焦于将AI技术应用于变频压缩机、变频氟泵、间接蒸发冷却等设备的精确控制。开发了适用于各种场景的AI系列产品，与徐博合作开发的AI Lite就是其中一款按照AI普惠理念开发的产品，能请徐博大概介绍下这款产品的开发思路和特点么?

　　徐欢乐：AI Lite作为重要的科研成果，采用强化学习+回归预测的算法方案，减少了对于历史数据和算力的依赖，能够自动适应各种模块化机房场景，实现比普通控制算法更高等级的节能。AI Lite创造性地将强化学习算法同简单实用的线性回归相结合，充分契合数据中心控制场景，通过单空调与多空调优化相结合，可以在满足冷量输出的情况下，有效降低空调整体功耗。AI Lite充分集成本地边缘算力，深度融合空调控制策略，为客户带来一键交付、快速生效的应用体验。

　　如何利用AI技术进行能源全景管理?

　　徐欢乐：从运维管理角度出发，应用AI技术也能帮助数据中心实现节能。其中，通过引入AI技术，能源管理会成为降低数据中心PUE的一大“法宝”，具体有哪些亮点?

　　查帅荣：维谛技术(Vertiv)通过将AI与DCIM以及能源管理系统整合，形成整个数据中心的能源管理数据中台，采集各个系统的参数，比如机柜前门的温度、UPS电池充电的能耗、室外机运行的温度以及室外天气等等。有了维度全面的数据支撑，平台节能程序就可以精准测量系统的全景PUE，方便后续对能耗较高的系统进行优化，也形成了非常直观的能耗分布地图，让数据中心的运营一目了然。

　　徐欢乐：从维谛技术(Vertiv)的实践来看，基于AI技术的能源管理平台，不仅能够优化数据中心的能源使用，而且还可以实现对业务状态的实时监控和未来风险预测。

　　查帅荣：维谛技术(Vertiv)通过与外部相关机构展开团队合作，尽力拓展和丰满能源数据的维度，增强数据可用性，通过数据中心基础设施数据中台驱动AI业务应用前台，将大数据积累的长期优势同边缘采集计算的快速响应相结合;利用AI独有的预测功能，能提前预知系统风险，如针对局部热点的预测，准确率已能达到95%以上，预警时间裕量提高到了30分钟。

　　徐欢乐：数据中心能源系统是一个有机的整体，利用AI+可视化技术相结合，可以实现数据中心能耗的全景管理。避免头痛医头，脚痛医脚，真正做到分阶段优化，统筹兼顾，为数据中心更有效地进行能耗控制、降低PUE带来更加充足的信心。