深圳市創智祥云科技有限公司旗下研發的CoolingMind機房空調AI節能方案，以算力前置到機房側+AI算法的雙輪驅動，將節能決策下放到機房空調末端，CoolingMind AI節能主機擁有高性能算力，內置了50+機房空調AI節能模型，同時還能在系統離線或宕機狀態，自動切換控制模式，空調邊緣控制器會執行安全設定策略，保障機房業務安全，真正實現“無損改造、安全與節能兼顧”的很好體驗，讓數據中心客戶的每一臺空調都擁有自主節能的"智慧大腦"。CoolingMind提供多重緊急退出機制與故障預警，構筑運維友好安全體系。中國臺灣企業機房空調AI節能供應商

傳統動環監控系統雖能實現全天候環境監測與告警，但其“只監不控”的特性，往往使得運維人員在收到告警后仍需趕赴現場進行手動干預，效率低下且響應延遲。CoolingMind AI節能系統則從根本上突破了這一局限，它為運維人員提供了一個集“監控”與“操控”于一體的統一管理平臺。通過該系統簡潔直觀的圖形化界面，授權運維人員可以隨時隨地遠程登錄，不僅能夠實時查看所有精密空調的運行狀態，更能直接、安全地對空調進行遠程手動調控，包括但不限于調整設定溫度、濕度、風機轉速，甚至執行精細的開關機操作。這意味著，當發現某區域溫度偏高或需要進行設備維護時，運維人員無需再奔波于機房現場，在辦公室或通過移動終端即可快速完成參數優化與設備管理。這一功能將傳統被動響應的運維模式，轉變為主動、精細的遠程運維新模式，極大地提升了管理效率與響應速度，降低了人力與時間成本，讓數據中心運維管理變得前所未有的便捷與高效。甘肅微模塊機房空調AI節能功能CoolingMind將制冷模式從“被動響應”升級為“主動預測”，消除控制延遲。

為確保AI節能系統能夠精細感知機房熱環境并做出可靠決策，溫濕度傳感器的部署需遵循一套嚴謹的定位策略。在采用下送風上回風模式的冷通道中，傳感器通常需均勻部署3至4個（具體數量視通道長度而定），安裝于機柜側面高度約1.5米至1.8米處，此位置恰好處于大多數服務器進氣口的高度，能較大真實地反映IT設備實際的吸入空氣狀態。對于上送風下回風模式，部署原則則反之，傳感器應安裝在靠近機柜底部的區域。而在水平送風場景下，部署的關鍵在于選擇遠離列間空調送風口的適當位置。這套部署方法論的重要原理在于實施“遠端優先”監測策略。通過監測距離冷源較大遠、氣流路徑末端的溫濕度狀況，可以有效地評估整個冷通道的制冷效果下限。如果該“遠端”位置的冷量供應都足以滿足散熱需求，那么從該點至送風口的整個路徑上的所有區域（即“近端”）冷量必然更加充足。這樣，AI系統便能依據這些關鍵點的數據，智能地判斷整個“冷池”的制冷裕度，從而在保障安全的前提下，精細地優化空調系統的冷量輸出，避免過量供冷，實現科學節能。

CoolingMind 機房空調AI節能系統的重要智能在于其具備持續自優化能力，能夠隨著運行時間的積累“越用越聰明”。系統內嵌的強化學習框架使其不再是一個靜態的執行程序，而是一個具備目標驅動型探索精神的智能體。運維人員可為系統設定明確的節能目標（例如目標PUE值或節電百分比），AI會持續將當前的節能效果與這一目標進行比對評估，并動態調整其策略探索的力度。當實際節能效果距離目標較遠時，AI會判斷當前運行狀態存在較大的優化空間，從而在保障SLA安全紅線的前提下，采取更為積極、甚至一定程度上更為“冒險”的調控策略，例如在更寬的參數范圍內進行尋優，以大膽嘗試突破現有的能效瓶頸；反之，當節能效果已接近或達到目標時，系統則會自動切換到更為穩健、精細的微調模式，以鞏固節能成果并確保運行風險較大小化。這種將人類目標管理智慧與機器自主學習能力深度融合的機制，確保了系統能夠根據實際情況靈活調整工作狀態，在節能探索與環境安全之間實現動態的、比較好的平衡，持續推動數據中心能效水平向極限邁進。CoolingMind重要AI算法引擎具備自學習能力，內置50+機房節能模型。

CoolingMind AI節能系統創新性地實現了AI模式與傳統運行模式的"一鍵無縫切換"功能，這一設計徹底改變了能效優化的驗證方式。用戶只需在可視化操作界面上進行簡單操作，系統即可在完全不中斷制冷保障的前提下，在分鐘級時間內完成運行模式的平穩過渡。切換后，用戶能夠直觀地在同一界面看到切換前后空調系統功耗、PUE數值等關鍵指標的即時對比變化。這種"立竿見影"的效果呈現，使得每一次節能優化都成為可量化、可感知、可驗證的實踐，不僅極大增強了用戶對AI節能效果的信任度，也為持續優化提供了數據支撐，真正實現了節能成效的透明化管理和實時驗證。CoolingMindAI節能改造支持分期部署，降低企業決策門檻與試錯成本。貴州機房空調AI節能系統

CoolingMind采用無單點故障安全架構，極端情況自動切回傳統模式保安全。中國臺灣企業機房空調AI節能供應商

機房空AI節能系統的重要在于其AI算法引擎。這套算法基于強化學習框架，包含了50多個機房空調單獨節能模型。與傳統的預設規則不同，這些模型具備自學習能力，能夠根據機房實際運行數據不斷優化調整。算法的工作流程可以概括為三個層次：感知、決策、執行。在感知層，系統通過高精度傳感器實時采集環境數據，為AI決策提供數據基礎。在決策層，算法會綜合分析歷史數據規律、實時負載變化、季節特征等多維因素，通過深度學習模型計算出比較好控制策略。執行層則通過邊緣控制器將指令下發到空調設備，實現精細控制。特別值得關注的是算法的自適應能力。系統能夠識別不同品牌、不同型號空調的運行特性，自動調整控制參數。這種能力使得系統在面對同一項目中有多種品牌/型號/架構的空調時，依然能夠保持優異的控制效果。中國臺灣企業機房空調AI節能供應商

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