数据中心AI节能
行业痛点
数据中心能耗与运维挑战
国家"双碳"战略驱动，数据中心节能降碳刻不容缓
政策合规压力
《2030年前碳达峰行动方案》要求年综合能耗超万吨标准煤的数据中心全部纳入在线监测；2026年中央文件明确提出加快数字基础设施节能降碳改造，严格 PUE 等能效指标准入管理。
热岛效应 & 高压告警
冷凝器密集安装，运行环境恶劣，极端高温天气频发——夏季高压告警频发，运维工作量激增，严重威胁机房运行安全。
能效逐年衰减
风冷冷凝器翅片老化腐蚀，每年约 2% 能效递减；冷凝压力升高→制冷量下降→空调能耗大幅增加，形成"越老化越耗电"的恶性循环。
系统自动优化不足
制冷系统与IT负载缺乏联动，暖通设备参数固定运行，无法根据负载变化与室外气象条件动态调节——大量能耗浪费在过度制冷的冗余运行中。
解决方案
"一房一案" · AI驱动的精准节能
不同机房的IT负载、建筑结构、气流组织、制冷方式各不相同——来米通过AI建模+全局寻优，为每个机房定制专属节能策略
AI建模 & 神经网络学习
对冷却系统各设备工作参数进行神经网络学习；根据IT负载功率及室外温度变化，预测机房局部温度、湿度和 PUE 值，为最优控制提供数据基础。
全局参数寻优
针对冷冻水温、水流量比、风机频率、空调回风温度等 10个 关键参数，在安全策略内的 10亿+ 种组合中，采用专家策略+穷举寻优，输出系统最优运行参数。
持续优化 · 自主迭代
系统自动跟踪优化策略执行前后的数据，更新模型；基于动环数据变化自动判断，对更新的设备运行状态启动新一轮调优计算——全闭环智能节能。
平台特色
来米AI节能 — 三大核心能力
数据打通 · 安全可控 · 智能预警
数据对接能力 — 打通全量数据链路
收集制冷、配电全量数据，通过"机理模型+AI分析"多路径寻优，优化制冷系统和配电设备功率。
安全管控体系 — 每次优化确保安全运行
安全优先：每次优化策略推出前做运行工况风险判断（送/回风温度、供/回水温度、风压、过热度等），确保每一次优化都是安全的。
自动迭代：跟踪策略执行前后数据更新数据库和模型。
优化闭环：仿真建模→机理模型→机器学习→模型训练→优化策略→效果评估→执行跟踪，全流程闭环。
设备风险预警 — 从"被动维修"到"预测维护"
通过采集历史数据+AI预测算法，识别设备运行参数的变化趋势和异常模式。系统能提前预测可能发生的故障，给出预警信息和处理方案——避免突发故障，提高设备可靠性。
节能效果
不同场景下的实证节能数据
覆盖水冷、风冷、蒸发冷全场景，均已通过多项目现场验证
用户收益
经济 · 管理 · 可持续发展 三重价值
商业模式
灵活选择 · 风险共担
两种合作模式，匹配不同客户的资本需求和风险偏好
🔋 能源服务模式
来米科技承担硬件+软件费用投入
客户享有保底收益，10年期内进行节能分成
节能值 = 节能前年用电 - 节能后年用电
- (IT年用电差) × 节能前PUE
客户低风险，共享节能红利
📦 产品购买模式
用户一次性投资
达到约定节能指标（如制冷系统省电10%）后进行系统验收
验收合格即支付项目款项
也支持：来米建设、客户分期支付固定服务费
案例分享
经过验证的实际项目成果
覆盖运营商、银行、通信设备商等行业客户
技术团队
产学研结合 · 专业人才
上海交大制冷博士 + 南京大学AI博士 联合主导
来米核心团队拥有 20多年 数据中心从业经验，节能算法由 上海交通大学制冷专业博士 主导，并与 南京大学AI团队 建立长期产学研合作。22名专业人员组成的研发团队，通过对大数据的专业建模分析，输出节能控制逻辑与优化建议。
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