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生成式人工智能：可再生能源管理的新前沿 生成式人工智能：可再生能源管理的新前沿 生成式人工智能正在改变各个领域，而可再生能源管理处于这一变革的最前沿。通过利用人工智能的力量，企业正在优化能源生产和消费，降低成本，提高可持续性。本文将探讨生成式人工智能如何在可再生能源管理方面取得重大进展，其好处、挑战和未来前景。 可再生能源管理的生成式人工智能生成式人工智能是指人工智能的一个子集，其可以根据训练过的数据创建新的内容和解决方案。事实证明，这项技术将改变可再生能源管理的游戏规则。从预测能源生产模式到优化能源储存和分配，生成式人工智能正在帮助最大限度地提高可再生能源系统的效率。可再生能源领域一直面临着与能源生产、储存和分配的可变性相关的挑战。传统的方法往往不能有效地管理这些变量。然而，生成式人工智能分析大量数据和生成预测模型的能力提供了一种更有效和可持续的方法。生成式人工智能如何增强可再生能源管理1.预测性维护：生成式人工智能可以在设备发生故障之前预测故障，减少停机时间和维护成本。通过分析历史数据和实时传感器信息，人工智能系统可以识别潜在问题的模式，从而实现主动维护。2.能源生产预测：准确预测能源生产对有效的可再生能源管理至关重要。生成式人工智能模型可以分析天气模式、历史数据和其他变量，以提供精确的预测，确保最佳的能源生产和分配。3.优化能源存储：可再生能源的一个重大挑战是存储。生成式人工智能可以通过预测能源需求和供应来优化能源存储解决方案，确保多余的能源被有效存储和使用。4.电网管理：将可再生能源纳入电网可能很复杂。生成式人工智能有助于平衡供需，管理电网稳定性，并通过优化电网中的能源流动来减少能源浪费。5.需求响应：生成式人工智能可以分析消费模式，调整能源分配，有效满足需求。这不仅保证了稳定的能源供应，而且通过避免生产过剩和能源浪费来降低成本。生成式人工智能在可再生能源管理中的好处1.提高效率：生成式人工智能通过优化发电和电网运行来改善能源系统，因此对降低运营成本和提高能源产量有重要帮助。2.节省成本：定期维护计划与存储系统的最佳操作和有效的电网管理相结合，有助于显著降低成本。这些盈余将由企业进行再投资，用于开发新的清洁能源解决方案和增加替代能源领域。3.可持续性：生成式人工智能通过最大限度地利用可再生能源，和最大限度地减少浪费来支持可持续实践。这与减少碳足迹和应对气候变化的全球努力是一致的。4.提高可靠性：再一次，人工智能的使用及其预测问题的能力意味着总是提供充足的能源。这种可靠性在可再生能源的发展中是非常必要的，因为它们可以用作化石燃料的替代品。5.可扩展性：通过生成式人工智能，可以扩展可再生能源系统的管理。因此，随着可再生能源消费量的增加，人工智能家电可以最优地管理生产、储存、分配。挑战与考虑虽然收益显著，但在可再生能源管理中实施生成式人工智能存在挑战。这些包括:1.数据质量和可用性：人工智能生成器的应用依赖于数据，因此高质量的数据可以增强生成式人工智能的结果。当提供给人工智能的信息不一致或以某种方式包含空白时，人工智能的有效性和精确性就会受到影响。2.与现有系统集成：另一个潜在的缺点是，实施人工智能解决方案往往很困难，因为它们必须与现有的能源管理系统集成，而与后者集成可能需要大量的时间、金钱和员工培训。3.监管和道德问题：当考虑在能源管理中实施人工智能时，需要考虑许多法律和道德问题，例如数据收集和使用有偏见的算法的可能性。4.高昂的初始成本：采用AI解决方案需要在技术、系统和专业人才方面进行大量的资本投资。然而，从长远来看，成本通常会通过相应的效率和资源利用来收回。生成式人工智能在可再生能源管理中的未来可再生能源管理中生成式人工智能的未来似乎是积极的。随着时间的推移，人工智能将进一步发展，以更有能力管理现有的能量系统类型。未来的发展可能包括:1.先进能源存储解决方案：人工智能将成为先进能源存储解决方案的主要利益相关者，下一代电池和节能技术将在其中。2.去中心化能源网：人工智能生成的解决方案将创建去中心化能源网，其中能源在当地产生和消耗，从而减少对骨干工厂的依赖并提高电网的耐久性，这几乎是不可能的。3.人工智能驱动的政策和法规：政府和当局可以利用人工智能作为纠正、公平和可再生能源的手段，这将使向可再生能源提供电力，同时消除有害行为的发生。4.全球合作：人工智能将使各国能够通过共享数据、技术和最佳实践，共同致力于世界各地的可再生能源项目，以实现可持续的未来。5.以消费者为中心的解决方案：人工智能将允许消费者控制其能源消耗，为其提供个性化的建议和工具，以优化个人层面的能源使用。总结生成式人工智能有可能改变可再生能源的管理方式，使其更高效、更便宜、更可持续。尽管人工智能存在障碍，但在能源供应链中使用人工智能的好处是绝对的。随着时间的流逝，生成式人工智能将成为能源转变的中心，并将在未来的可再生能源中发挥更大的作用。在实现全球能源目标，并为人们提供可持续和稳定的能源未来的持续旅程中，技术采用将是一个优先事项。 -
如何利用光纤电缆打造环保数据中心？ IT行业对环境的影响巨大，该行业的碳足迹估计为7.3亿吨二氧化碳当量，相当于全球总排放量的1.4%。从这个角度来看，这相当于1.6亿多辆汽车每年的碳排放量，凸显了IT对全球温室气体排放的重大贡献。此外，数据中心、传输网络和连接设备中的IT设备消耗了全球约4%的电力，加剧了温室气体排放。 光纤结构化布线对企业数据中心性能和效率的影响 在追求关键任务性能的过程中，数据中心经常面临平衡效率与生态责任的挑战。光纤结构化布线如何使数据中心同时实现这两个目标，这是一个令人信服的论点。通过分析其对正常运行时间、能源效率、冷却效率、容量利用率、安全性和成本效率的影响，我们将探索光纤布线如何成为一种互惠互利的解决方案，既能满足性能目标，又能推进超大规模和企业数据中心的环境目标。在现代数据中心的动态格局中，追求关键任务性能必须与履行生态责任齐头并进。这是许多组织努力实现的微妙平衡。然而，有了光纤结构化布线，这种平衡不仅可以实现，而且可以实现互利。 光纤结构化布线概述 光纤结构化布线系统由光纤、连接器、配线架和其他专为长距离高速数据传输而设计的组件组成。与铜缆不同，光纤布线使用光信号进行数据传输，具有带宽更高、延迟更低和不受电磁干扰(EMI)的影响等优势。 对正常运行时间和可用性的影响 光纤电缆具有可靠性和坚固性，可确保数据中心的高可用性和正常运行时间。光纤电缆被包裹在保护套中，对潮湿、温度波动和电磁干扰等环境因素具有出色的抵抗力。与铜缆相比，这种固有的耐用性使光纤电缆不易因外部条件而导致信号衰减和电缆断裂。虽然光纤电缆和铜缆都需要适当的处理和安装以防止损坏，但光纤电缆的物理特性可以增强对环境压力源的抵抗力，从而提高其可靠性并有助于数据中心不间断运行。 对能源效率和环境影响的影响 采用光纤电缆有助于提高能源效率，减少功耗和冷却需求。与铜线相比，光纤电缆的衰减率更低，信号放大所需的功率更小，因此可降低长距离传输的能耗。这对于需要大量能源来支持其广泛计算基础设施的超大规模数据中心，以及寻求降低运营成本和环境影响的企业数据中心来说都是有利的。通过最大限度地降低能耗，光纤电缆可帮助数据中心实现其生态目标并减少碳足迹。此外，光纤电缆的使用寿命比铜线更长，这主要是因为其带宽容量更高。这种更长的使用寿命意味着在总拥有成本(TCO)和环境效益方面对业务产生重大影响。由于光纤电缆在需要更换之前使用寿命更长，因此不需要频繁更换电缆，从而减少了材料消耗和废物产生。这不仅降低了与维护和更换相关的运营成本，而且还最大限度地减少了制造和处理电缆材料对环境的影响。总体而言，光纤电缆的长寿命有助于更环保地实现数据中心基础设施。从环境角度来看，光纤电缆与铜电缆所用的材料也起着至关重要的作用。光纤电缆由二氧化硅制成，二氧化硅是玻璃的主要成分，在地壳中储量丰富。二氧化硅通常来自沙子，沙子被开采出来后加工成光纤电缆中使用的纯玻璃纤维。与铜的开采和精炼过程相比，二氧化硅的提取和加工对环境的破坏较小。另一方面，铜是一种有限的资源。铜的开采涉及大量的开采过程，这可能导致严重的环境退化，包括栖息地破坏、土壤侵蚀以及由于重金属和有毒副产品的释放而导致的水源污染。此外，铜的精炼过程耗能大，进一步加剧了其环境足迹。光纤电缆在多个方面都更加环保。与铜相比，光纤的生产过程产生的排放和污染更少。此外，由于二氧化硅比铜更丰富且更容易可持续地获取，因此对环境的总体影响较小。在资源可用性方面，光纤玻璃也比铜更具可持续性。作为一种可再生资源，二氧化硅可确保光纤生产能够在不耗尽基本材料的情况下继续进行，而铜的有限性使其长期可持续性值得怀疑。 提高冷却效率 高效冷却对于保持数据中心内的最佳运行条件至关重要。光纤电缆产生的热量比铜少，从而减少了冷却基础设施的热负荷。此外，其较小的外形尺寸有利于更好的气流管理和电缆布线，从而优化冷却效率。这对于超大规模数据中心尤其有利，因为超大规模数据中心拥有数千台服务器，需要复杂的冷却解决方案来防止过热并确保持续运行。 实现可扩展性和容量利用率 可扩展性对于数据中心设计至关重要，以适应不断增长的数据量和工作负载。光纤电缆提供了快速扩展基础设施所需的可扩展性和带宽容量。它支持高密度连接和更快的数据速率，可在不影响性能的情况下最大限度地提高容量利用率。这种可扩展性对于数据处理需求呈指数增长的超大规模数据中心和需要适应不断变化的业务需求和IT环境的企业数据中心都至关重要。 对安全性和合规性的影响 在数据中心环境中，数据安全至关重要。光纤电缆具有固有的安全优势，包括数据加密和降低窃听的敏感性。与铜缆不同，铜缆传输的电信号相对容易被拦截，而光纤电缆通过玻璃纤维使用光信号传输数据，这使得它们更难以在不被发现的情况下窃听。任何拦截光纤通信的物理尝试都会导致明显的信号丢失或中断，从而提醒管理员注意潜在的漏洞。此外，光纤电缆支持硬件和软件层面的高级加密协议，确保数据在传输过程中受到保护。光纤系统中没有电磁干扰(EMI)，这也增强了其安全性，因为没有可以被拦截的辐射信号。光纤链路与入侵检测系统和光学层加密等先进安全措施相结合，可增强整体安全态势并确保符合严格的监管标准。这对于处理大量敏感数据的超大规模数据中心以及受行业特定法规和合规标准约束的企业数据中心至关重要，例如医疗保健领域的HIPAA或欧盟数据保护领域的GDPR。通过利用光纤电缆，数据中心可以实现更高水平的数据完整性。总之，与铜相比，光纤电缆不仅具有卓越的性能和能源效率，而且环境风险也更小。其生产对环境的破坏较少，其丰富的原材料来源使其成为未来数据中心基础设施更可持续的选择。通过选择光纤，数据中心可以减少对环境的影响，并为更环保的技术生态系统做出贡献。 -
超大规模数据中心助力人工智能革命 科技的最新进展让日常用户能够使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。人工智能推动了几乎所有行业领域的创新，其适应和响应不断变化的需求的能力创造了令人兴奋的新机遇。从我们驾驶的汽车到构成农业行业未来的智能农场，很难找到一个不会被人工智能改变的行业。人工智能应用的兴起推动了对先进基础设施的需求，这些基础设施将提供更快的数据速度、更大的带宽和更高的频率。为了满足人工智能爆炸式增长所带来的日益增长的需求，这些架构需要具备规模和快速重新配置的能力。超大规模数据中心的兴起数据中心是我们现代网络基础设施的重要组成部分。数据中心的普遍形象是一座大型仓库建筑，里面摆满了一排排的计算设备。许多数据中心都是由单个组织（无论是商业组织还是政府组织）拥有的企业数据中心。这些专用服务器在本地处理信息，控制自己的数据需求。虽然这些通信中心是数据处理解决方案的一部分，但它们只是整体战略的一小部分。超大规模数据中心将提供推动 AI 革命的计算能力。顾名思义，超大规模设施比传统数据中心大得多，可满足众多用户的需求。随着 AI 等数据密集型应用的增加，超大规模数据中心的数量也在大幅增加，规模也在不断扩大。可扩展性和灵活性人工智能应用的复杂性和多样性意味着每个超大规模的安装都将是不同的，每个安装几乎位于世界上的任何地方。这就产生了对高度灵活的解决方案的需求。客户希望从最新数据网络的改进性能中受益，并且必须确信他们的设备能够满足他们的需求。因此，根据数据需求灵活扩展对于满足客户期望至关重要。电连接器是实现快速重新配置的关键。连接器传输电力和信号，同时确保通过它们的数据的质量，这就是信号完整性 (SI) 发挥作用的地方。SI 描述了通过连接器和电缆传输的电信号的质量。最新的连接器具有低调、小尺寸和减小的引脚间距的特点，使其适用于最新的紧凑型服务器应用。通过密闭空间的高密度信号可能会引起串扰。因此，信号传输所经过的电缆、连接器和印刷电路板 (PCB) 走线都是专门为保持 SI 而设计的。随着超大规模数据中心的出现，信号完整性变得至关重要，为此，Molex 开发了一系列 AI 和 ML 解决方案，帮助确保数据处理的可靠性和性能。最大限度地减少信号损失是一项挑战，尤其是在数据密集型 AI 应用中。使用传统的 PCB 安装连接器时尤其如此。Molex 的高速直连电缆 (DAC) 为这一问题提供了一种先进的解决方案。DAC 提供高达 100Gbps 的传输数据速率，并提供现成的和定制的长度。对于机架式服务器应用，Molex 创建了板对板 224Gbps-PAM4 连接器解决方案，例如 Mirror Mezz。这些连接器采用可堆叠配接的薄型设计，每差分对可提供高达 56Gbps 的数据速度，非常适合超大规模数据中心使用的高密度服务器。超大规模数据中心的电力电力在我们数据网络的未来中发挥着巨大的作用。虽然确切的预测因来源而异，但据估计，到本世纪末，全球发电量的 4% 将用于数据中心。[1]?虽然 SI 对通信质量至关重要，但电力分配对于确保超大规模数据中心的平稳运行也同样重要。高效使用电力对于降低运营成本和提高性能至关重要。配电和模块化基础设施对于扩展也至关重要。模块化电源使数据中心能够根据需要增加容量，而不会中断现有运营。硬件加速在数据中心核心的高效计算中发挥着重要作用。硬件加速允许将特定计算任务转移到系统内的专用硬件组件，从而实现比仅在通用 CPU 上运行的软件更高的效率。结论人工智能系统正在改变我们处理数据的方式。为了充分发挥其潜力，人工智能系统将依赖超大规模数据中心来提供快速响应不断变化的需求所需的灵活性和可扩展性。连接性对于最新 AI 架构的性能和模块化至关重要。Molex 正在解决提供灵活性和易用性的复杂挑战，以满足 SI 和高速数据所需的最新标准。Molex 解决方案平衡了更小尺寸和更高密度的需求，可提供未来超大规模数据中心所需的性能。 作者：David Pike -
智能建筑技术对房产价值的影响 随着商业房地产市场经受住混合工作安排的压力和迫在眉睫的净零目标，智能建筑技术已成为提高房地产价值的重要因素。根据《财富》商业洞察报告，全球智能建筑市场预计将从 2024 年的 1174 亿美元增长到 2032 年的 5680 亿美元。 这种转变是由各种趋势推动的，包括快速的城市化和监管机构为减少碳排放而施加的越来越大的压力。在本文中，我们将探讨智能建筑技术如何以及为什么在现在和将来使商业地产更具价值。 提高能源效率 智能建筑技术正在帮助商业建筑高效消耗能源，在能源成本超过通货膨胀的情况下，这是一个尤为重要的价值驱动因素。 通过使用物联网 （IoT） 传感器和自动化系统，建筑物可以根据实时占用率和租户使用模式调整 HVAC 和照明水平，从而优化能源消耗。通过使用技术来控制、监控和优化这些系统，智能建筑系统可以节省 20-25% 的能源，仅 HVAC 系统就能节省 20-25% 的能源。 构建分析工具还可以通过识别过度使用，例如设备在夜间运行，又或是年久失修的信号（例如设备泄漏或其他影响性能的故障）来显着减少浪费和可能的巨大损失。 例如，在一个甲级写字楼资产中，发现了许多WC抽风机和风机盘管单元（FCU）的夜间运行。在收到该问题的警报后，该站点的设施经理发现建筑物的BMS中未正确设置多个时区。于是设施经理纠正了这个问题，从而使得整体能源使用量下降了 33% 以上，这一切都归功于一个看似简单的警报。 提高用户的舒适度和满意度 智能建筑通过保持最佳的照明、温度和空气质量来提高居住者的整体健康和舒适度。用户经常被先进的建筑设施所吸引，如智能停车、非接触式进入系统和个性化控制。 随着市场即将经历商业地产价值的重置，用户满意度比以往任何时候都更加重要。居住者的舒适度和满意度通常被视为续租的主要指标，直接影响建筑物的入住率、NOI 和整体资产价值。许多行业调查发现，满意度“是未来（资产）表现的最佳领先指标”。 增加的舒适度不必显著也能带来差异。 麻省理工学院和马斯特里赫特大学（Maastricht University） 由GRESB联合创始人Nils Kok博士领导的一项研究发现， 在满意度仅增加1%的情况下，租户离开的可能性降低了18%，续约的可能性增加了8%。 预测性维护和运营效率 智能建筑中的物联网传感器持续监控 HVAC 单元和电梯等关键系统的状况。持续监控使预测性维护成为可能，使建筑管理人员能够在问题升级为昂贵的维修之前解决问题。预测性维护不会将时间、精力和资金浪费在可能不需要的基于计划的维护任务上，而是让设备讲述问题。 预测性维护可减少停机时间并延长建筑系统的使用寿命，从而进一步降低运营成本并提高财产价值。通过利用现有的工厂和设备数据，建筑业主可以做出更好的决策，提高规划能力并增加利润。 增强的安全功能 监控摄像头、访问控制和生物识别安全系统越来越成为现代商业空间的要求。这些功能为租户提供了更高的安全性，同时增加了房产的吸引力，使业主可以收取更高的租金。 借助专业的建筑分析工具还可以通过检测和提醒居住者注意潜在的危险，例如室内环境中不健康气体的危险水平，从而有助于建筑安全。在一处物业中，通过检测到的CO2水平超出了安全阈值，向运营经理发出警报，并在租户的健康状况受到影响之前进行干预。 此外，专业的工具还可以提醒物业经理注意可能导致财产损失或损失的其他危险，例如漏水。通过将主动的、以安全为导向的技术融入建筑物的运营工作流程中，资产所有者可以确保使用寿命并增加价值。 提高适销性 配备节能系统、智能设施和先进安全性的建筑对租户和投资者都更具吸引力——这种吸引力转化为更高的租金和销售价格。具有智能功能的物业也更有能力获得LEED或高NABERS评级等绿色认证，进一步提高其市场竞争力。 例如，在悉尼的一栋优质精品商业办公楼中获得了5.5星的NABERS评级，投资回收期为六个月，平均热舒适度为89%。在伦敦，获得绿色认证的建筑比获得“棕色”认证的建筑高出20%。 可持续性和环境影响 智能建筑在促进可持续发展方面也发挥着关键作用。如果我们要在 2030 年之前实现净零排放，建筑环境必须积极参与。通过减少能源消耗和优化资源使用，商业建筑有助于减少碳足迹，符合全球可持续发展目标。 智能建筑技术使环保方法成为可能，不仅吸引了具有环保意识的租户；它还为各自财政优惠和补助打开了大门，同时保护房产免受监管的强烈反对，进一步提高了房产价值。 总结 对于旨在提高其商业资产价值的物业所有者和房地产投资方来说，采用智能建筑技术是一项明智的投资。随着市场继续优先考虑可持续性和效率，配备这些先进技术的物业可能会持续升值。因此，在竞争日益激烈的市场中，投资智能建筑技术是获得面向未来的资产的战略途径。 -
智慧城市、面部生物识别和安全基础设施 作为增长的催化剂，智慧城市建立在技术驱动的基础设施之上。全球经济的数字化引领了向智能安全、普遍便利和加速发展的变革。到2026年，智慧城市预计将在全球产生20万亿美元的经济效益。不幸的是，犯罪和违法行为也变得越来越高科技，挑战着社会经济生态系统的平衡。为了确保增长的前沿，安全行动需要以可靠和普及的技术解决方案为先导，这些解决方案也提高了统一发展的前景。在过去十年中，面部识别技术 (FRT) 发展势头强劲，有望成为现代经济中最可靠、最易用的技术之一。面部生物识别技术专注于技术和人工智能的进步，可提供独一无二的安全解决方案，满足智慧城市的各种基础设施需求。交通安全公共交通是社会基础设施的支柱。旨在实现可持续和便捷通勤的智能交通是包容性增长的标杆。交通流程的数字化不仅可以确保资源的最佳利用，还可以巩固通勤者对政府的信任。但智能交通的安全仍然是压力的主要来源。不当行为、盗窃、安全漏洞和屡犯者的存在使通勤者感到不安全。只有通过强大的安全生态系统才能解决这种不安全感，确保安全无忧的旅行。在交通枢纽的视频监控系统中部署人脸识别系统 (FRS) 来识别黑名单人员，可有效避免事故和冲突。通过启用人脸识别的旋转闸门进出，可顺畅无阻地使用交通工具、维护旅行账户，并将安全与体验相结合。FRS 不仅有助于防止安全漏洞，还扩展了地面安全部门及时处理事故的能力。网络安全智慧城市的核心是复杂的云运营基础设施网络、综合经济功能和物联网 (IoT)。这增加了保护虚拟边界和资源以保护智能基础设施的重要性。作为全球一体化、数据智能和网络管理的副产品，数据泄露、网络犯罪和身份盗窃的威胁正在增加。如此规模的网络攻击不仅影响单个个体，而且对城市的影响安全以及整个经济都有害。如果没有网络支持，智能基础设施就无法正常运行，而有效的网络保护只有通过可靠和多功能的解决方案才能实现。通过面部识别启用的多因素身份验证允许验证和重新验证身份，防止访问泄露。数字数据由独特的面部生物识别技术保护，通过活体检测来区分真实的人与合成的身份，从而防止泄漏、滥用和身份泄露。边境安全随着智能解决方案重新定义了物理安全，边境安全被置于无懈可击的控制之下。为确保机场、火车站和海港等边境通道的安全，投入了大量资源和努力。保护智慧城市的物理和虚拟边界以确保公民安全、数据保护、经济平衡以及财产、资源和环境的保护非常重要。虽然合法程序和合规性得到了严格维护，但边境管理在很大程度上依赖于智能技术，这些技术有助于加快合规程序。边境出入境口岸的面部识别监控可以快速进行背景调查，核实进入智慧城市场所的合法合规性以及个人是否受到跨境限制。它为入境者提供了一种安全感，并有助于维持对原本繁琐而复杂的验证手续的信任。不仅如此，集成面部识别功能的视频管理系统还可以提高视频监控的质量，并发出警报，实现高效的入侵检测。此外，它通过自动化安全流程和将所有边境访问终端集成到一个共同系统FRS上，加强了智能基础设施的本质。据估计，全球智能安全市场规模将以 15.1% 的复合年增长率增长，到 2033 年达到 2110 亿美元。调查与犯罪控制在智慧城市中，法律和秩序的执行延伸到犯罪控制，依赖于智能解决方案来进行调查和规避。在基础层面上，识别和认证的准确性是决定监视和控制安全违规行为的主要因素。在视频监控、测谎、全球数据库集成和智能报警系统方面，法律调查正日益成为技术驱动的领域。然而，这些过程并不是完全自动化的，而是依赖于手动命令。这就留下了人为失误的范围，有可能导致错误的判断和反应延迟。在智慧城市中，公民、软件和犯罪控制在集成网络上相互关联，相互依存。对于准确识别、事件检测和受控监控，面部识别可以发挥比预期更大的作用。它可以实时检查合规性，如社会课程、医疗保健预防措施和对敏感资源的保护访问。通过面部识别可以准确识别受迫害的罪犯，从而在全球集成数据库的支持下轻松访问他们的犯罪记录和以前的诉讼。面部识别 – 智能技术简而言之，智慧城市的安全由技术先进的解决方案控制，这些解决方案不仅满足了当前的需求，还推动了智能基础设施的进一步发展。面部识别是一项革命性的技术，展示了执行复杂安全协议的远程和数字化控制的独特功能。最常用的应用包括访问控制、视频监控改进和严格的记录验证。这项技术由先进的算法和顶级的人工智能提供支持，确保准确性、无偏见的决策和与时俱进的解决方案。 -
更好的连接，实现更智能的交通 在运输行业，拼凑技术已不再可行。您不能简单地临时添加箱子和服务，并期望在需要时将货物和人员送到需要的地方。将运输子系统与实时通信连接起来的整体方法是智能交通和未来的基础。以更低的成本和更少的风险更快地运送更多的人和货物是当今的诸多挑战之一。在全球卫生危机之前，人们更多地出于商务和娱乐目的旅行，货物运输也在增加。当大流行袭来时，运输运营商不得不在一夜之间调整其业务，以利用他们现有的任何数字技术。如果你想继续做生意，非接触式支付、虚拟售货亭和自动化操作很快就成为了做生意的“事实上”方式。任何可以减少或消除人类互动或干预需求的技术优势都被纳入其中。随着疫情从几周延长到几个月，并进入第二年，提供长期、有效的数字解决方案的压力只会增加，而不仅仅是对危机的快速反应。这次大流行非常清楚地表明，交通运输业需要转向更智能的环境，现在这种演变仍在继续，世界在很大程度上已恢复正常运行。连通性创造机遇从本质上讲，每个运输运营商都需要高效、顺畅地通过他们的系统运送人员和货物，这意味着他们必须同样高效、顺畅地连接系统中的数据。挑战在于，虽然大多数运输运营商拥有来自路线、资产管理、通信、安全、视频流、乘客和业务应用程序的大量数据，但这些数据被隔离在不同的子系统中。当子系统没有相互连接时，就没有办法跨部门或组织内的角色实时共享信息。也许更重要的是，我们错过了利用所有这些数据来保证货物和乘客的移动和安全的机会。只要考虑一下需要发生什么，例如，如果一个机电操作的门打不开。需要通知维修人员有关情况，以便尽快开始调查和维修。需要规划备选路线、资产部署和乘客管理。旅客需要被告知航班延误、改道或取消。前线的员工需要获得所有最新的信息，以解决乘客的询问。没有相互连接的子系统会产生延迟、不确定性和不安全性，并可能对情况产生巨大的负面影响。这对澳大利亚这样一个严重依赖长途运输和互联运输服务的幅员辽阔的国家尤其有影响。然而，连接的子系统可以执行预先确定的协议，确保维修及时进行，并告知乘客每个阶段发生的情况。此外，还有其他机会利用数据来实现更智能的交通环境，包括: 优化路线规划和资产管理：在子系统之间共享实时数据，确保运输运营顺利、按时进行，并最大限度地减少浪费。结合和分析来自Wi-Fi和票务子系统的数据可以突出趋势，识别不断变化的需求水平，使运营商能够优化燃料、能源或人力资源。基础设施投资也可以与预期交通流量保持一致，以优化预算。 改善乘客和客户体验：通过访问来自多个系统的实时信息，运营商可以提供有关车辆和货物运动的实时更新，警告即将到来的天气情况，并帮助有效地规划人与物的端到端旅程。众所周知，澳大利亚的一些航空公司已经不再享有过去那样受人尊敬的声誉，如果他们能够顺利合作，改善客户体验，所有这些因素都可以对业务产生积极影响。 数据货币化：运营的整体统计视图可以揭示增加收入的新机会。例如，交通模式数据可以提供洞察力，根据乘客和客户的预期位置为他们提供附近产品和服务的折扣。 智能交通需要连接所有子系统的单一连接基础。虽然无线连接是最有效、最具成本效益和最环保的连接方式，但选择最适合每个位置、系统和应用程序的连接选项非常重要。此外，还必须考虑现有的有线连接基础设施，例如光纤和以太网。利用现有基础设施可以简化部署，并确保您获得之前投资的最大回报。别忘了管理——跨有线和无线环境的统一管理系统可无缝查看所有系统和子系统。建立连接基础后，您需要考虑实现智能运营所需的技术，例如： 虚拟化和自动化，以简化基础设施、减少对硬件的需求并最大限度地减少维护要求 云技术，以实现更智能的自动化并提高可持续性 人工智能和机器学习，实现富有洞察力的明智决策 融合技术，将运营和 IT 系统及子系统整合在一起，以简化基础设施并最大限度地减少对环境的影响 数据匿名化，以确保数据隐私得到保障 迈向更智能的交通知识就是力量，交通子系统连接得越紧密，运营就越智能、越强大。当所有系统互连时，实时信息流可以提供有关问题、延误和危险的早期预警，并为每个人提供更好的结果。乘客和货物的安全可以得到更好的保护。 作者：Roch Muraine -
可持续数据中心冷却的新时代 革新数据中心的可持续性在应对先进技术带来的热量的同时，一种突破性的冷却系统即将问世。人工智能已经席卷了科技界，随之而来的是数据中心的能源需求飙升。能源消耗的激增带来了不容忽视的挑战。密苏里大学的Chanwoo Park处于开发冷却系统的前沿，该系统将显著降低数据中心的能源需求，解决高性能人工智能设备中组件过热的紧迫问题。数据中心是现代技术的支柱，以其巨大的能源需求而闻名。目前，这些设施消耗了美国相当一部分电力供应，其中很大一部分用于冷却设备。Park创新的两相冷却系统在这个能源饥渴的环境中脱颖而出，成为希望的灯塔。通过利用相变原理来有效散热，该系统不仅可以最大限度地降低能耗，而且可以在冷却需求较低时被动运行。通过Park的开创性工作，可持续数据中心冷却的未来看起来很有希望，让人们得以一瞥人工智能计算中更节能的时代。可持续数据中心冷却的新视野：解决关键问题和挑战在可持续数据中心冷却领域，实现能源效率和环境责任的征程以持续的创新和研究努力为标志。虽然密苏里大学的 Chanwoo Park 开发的突破性冷却系统前景广阔，但在这个新时代，仍存在一些重要的问题和挑战需要解决。关键问题：1.传统数据中心冷却方法对环境有何长期影响？传统的数据中心冷却方法通常依赖于高能耗，导致碳排放和环境压力。探索可持续的替代方案对于减轻这些影响至关重要。2. Park 的两相冷却系统在广泛实施方面有多大的可扩展性？虽然 Park 的系统在减少数据中心内的能源需求方面显示出潜力，但其可扩展性和对各种数据中心规模和配置的适应性需要仔细评估。3. 政府政策在促进可持续数据中心冷却技术方面发挥了什么作用？政府政策和法规可以激励数据中心采用可持续冷却解决方案。了解政策环境对于推动整个行业的变革至关重要。主要挑战：– 成本考虑：实施新的冷却技术可能涉及大量的前期成本，这对寻求平衡可持续性和财务可行性的数据中心运营商来说是一个挑战。– 技术集成：将创新的冷却系统与现有的数据中心基础设施集成可能需要复杂的修改和升级，从而导致潜在的中断和运营风险。– 性能优化：确保可持续的冷却解决方案在不同的工作负载和环境条件下保持最佳性能水平仍然是数据中心管理人员面临的关键挑战。优点和缺点： 优点： – 降低能耗：可持续冷却系统有可能显著降低能耗水平，从而节省成本并带来环境效益。– 增强可靠性：高效的冷却解决方案可以通过最大限度地降低过热和设备故障的风险来提高数据中心的整体可靠性。– 环境效益：通过减少能源需求和碳足迹，可持续冷却技术有助于打造更环保、更可持续的数据中心生态系统。 缺点： – 实施成本：升级到可持续冷却系统可能需要大量投资，影响某些数据中心运营商的财务可行性。– 技术复杂性：先进的冷却技术可能会给运营管理和维护带来复杂性，需要专业知识和资源。– 性能不确定性：新冷却系统在实际条件下的性能和效率可能会有所不同，需要进行彻底的测试和监控以确保获得最佳效果。 -
热浪和人工智能挑战会给数据中心带来压力吗？ 最佳温度范围是影响数据中心高效运行的关键因素。然而，随着许多国家进入极端高温时期，出现严重且日益严重的停电风险。热浪可能导致数据中心组件过热和故障，导致运营商关闭服务器以防止损坏，从而导致停机和潜在的中断。例如，2022年7月，伦敦创纪录的高温达到104华氏度（40摄氏度），导致冷却系统故障，导致谷歌和甲骨文数据中心下线。两个月后，酷热天气导致推特位于萨克拉门托地区的数据中心瘫痪。敏感电子设备和硬件（例如服务器、存储设备和网络设备）中的各个组件都有特定的工作温度才能实现最佳运行。数据中心的建议温度范围可能低至65华氏度或高至95华氏度，在防止过热和设备潜在损坏方面起着关键作用。该范围由特定硬件目标的工作温度范围和该硬件可以运行的条件决定。 随着热浪越来越频繁，这将是一个反复出现且日益严重的问题，热浪加上停电，数据中心就离线了。温度波动始终是数据中心运营需要考虑的问题，而天气的预期范围并不是主要问题。极端温度，尤其是高温，会给电网带来巨大压力，并可能增加当地生活用水的使用量，而这些用水量取决于冷却系统。当热浪来袭时，电力和水的使用量将根据系统和冷却技术类型而增加，从而给当地市场带来额外的压力。 确保热浪期间的连续性 如今全球都出现了极端高温，许多人都致力于确保数据中心能够继续运行。确保热浪期间连续性的关键利益相关者是现场设施经理，以及更广泛的设施团队，包括电工、机械工程师以及暖通空调专业人员。此外，数据中心冷却拥有庞大的控制系统网络，需要稳定的电流来操作系统的各个组件，以确保调节后的空气以最佳方式流入数据中心空间。数据中心运营商和支持这些设施的机械团队已经为一系列自然灾害和资源限制做好了计划。数据中心运营商随后与客户密切合作，以满足已发布或商定的服务水平协议(SLA)。如果资源或自然灾害需要关闭或限制某些服务，可能还会与客户制定应急计划。过去几年最大的关注点是效率，尽可能有效地利用电力、冷却和水资源，并减少整个设施的浪费。这是通过提高数据中心温度、改进监控解决方案和智能楼宇管理系统以及改进配电和调节来实现的。数据中心运营商越来越多地采用液体冷却技术，以进一步提高其设施的效率，同时在许多情况下在设施或IT设备层面转向闭环、“无水”冷却设计。所有这些都有助于数据中心更加高效地在日益严峻的条件下运行。节能基础设施和更有效的冷却设计（例如液体冷却）是目前正在考虑的两种技术。高效数据中心电源管理的另一种有效但较少被探索的策略是减少主动管理的数据量。”由于数据消耗了数据中心30%或更多的资源，并且80%的数据都是冷数据，因此高效的数据管理可以帮助减少数据中心三分之一的负担，甚至不需要对基础设施进行任何改造。随着热浪频率的上升，再加上更高密度的人工智能处理器的热量输出更大，问题在两个方面变得更加复杂。● 人工智能增加了数据中心的热量和电力消耗，使冷却挑战更加复杂。● 人工智能使挑战复杂化，并提供解决方案。人工智能的持续崛起将加剧这些挑战，但许多挑战也有助于解决保持数据中心在可接受的工作温度下运行的问题。人工智能耗电量巨大，更多的人工智能处理会增加数据中心的热量输出和功耗，从而加剧这一问题。一方面，在更密集的硬件配置下，模型训练和推理的AI工作负载需要大量的计算能力和能源。为AI模型和应用提供动力的服务器会产生大量热量，必须进行散热和冷却。训练这些模型时会发生复杂的计算，需要更多资源密集型的硬件，从而提高模型的最佳运行整体功率。资源利用率和发电量的增加意味着数据中心内会产生更多的热量，从而给冷却系统带来压力。此外，人工智能算法和模型的动态特性可能会导致电力需求和热量产生的激增，而传统的冷却系统可能难以跟上。考虑到过去一年来为了满足对LLM的巨大需求而对集中式数据中心建设的巨额投资，我预计电网的压力将会增加。虽然人工智能工作负载的增加，为保持数据中心的最佳运行温度带来了更多挑战，但它也可以成为解决问题的良方。这可以包括优化热性能管理的人工智能，包括液体冷却或气流的需求流和冷却系统的预测性维护。随着热浪的增加，人工智能还可以用于为实时天气和长期环境模式的系统提供动力，从而根据外部因素自动调整能源消耗和冷却系统。 -
人工智能如何让实时分析更加真实 人工智能如何让实时分析更加真实 尽管市场在采用实时分析方面已经取得了长足进步，但人工智能可以加速这一进程。 随着数据生成速度和量的不断增加，企业对实时分析的需求变得前所未有的迫切。实时分析的目标是能够立即从数据中提取有价值的洞察，并根据这些洞察做出及时的决策。然而，实现这一目标需要克服许多技术和操作上的挑战。人工智能（AI）和机器学习（ML）的集成正是解决这些挑战的关键，使实时分析不仅成为可能，更加真实和精确。1、实时数据处理的挑战实时数据处理需要在极短的时间内收集、处理和分析大量的数据流。这不仅涉及数据的高速传输和存储，还要求高效的计算能力和复杂的分析算法。传统的数据分析方法往往因为速度和效率的限制而无法满足实时分析的要求。而AI和ML的引入，能够通过自动化和智能化的方式，提高数据处理的速度和准确性。2、AI与ML在实时分析中的应用 实时模式识别与预测：AI和ML算法能够迅速识别数据中的模式，并进行预测。例如，在金融交易中，AI可以即时分析市场趋势和交易行为，预测股票价格走势，帮助交易者做出更明智的决策。 异常检测：AI在实时监控系统中的应用可以迅速检测到异常情况。比如，在网络安全领域，AI可以实时分析网络流量，识别潜在的安全威胁，并立即采取防护措施。 自然语言处理：通过自然语言处理（NLP）技术，AI能够实时处理和分析社交媒体、客户反馈等非结构化数据。企业可以及时了解消费者的情绪和市场趋势，调整营销策略和产品设计。 3、边缘计算与实时分析边缘计算是实现实时分析的重要技术之一。它将数据处理和分析的工作从中心数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上，从而大幅减少数据传输的延迟。AI算法在边缘设备上的部署，使得实时分析更加高效和可靠。例如，智能工厂中的传感器可以实时监控生产线，利用AI分析数据，立即发现并解决生产中的问题，提高生产效率和产品质量。4、增强分析与数据民主化增强分析是指利用AI和ML技术，自动化数据准备、洞察生成和数据可视化。它使得没有专业数据分析技能的业务用户也能进行复杂的数据分析。通过自然语言处理技术，用户可以通过与系统的对话，实时获取数据洞察。这种交互方式大大降低了数据分析的门槛，使更多的员工能够参与到数据驱动的决策中，推动了数据民主化。5、数据隐私与道德规范在追求实时分析的同时，数据隐私和道德规范也是不容忽视的问题。AI在数据处理中的应用，必须遵循严格的数据保护法规和道德标准。企业需要建立健全的数据治理机制，确保在实时分析过程中，用户数据得到妥善保护，并透明地向用户说明数据的使用方式。只有这样，才能在利用数据分析带来商业价值的同时，赢得用户的信任。6、行业案例分析 医疗健康：在医疗健康领域，AI实时分析患者数据可以提供快速诊断和治疗建议。例如，通过实时监控病人的生命体征，AI可以识别出潜在的健康风险，及时通知医生采取措施。 制造业：智能制造中的AI应用，实时分析生产线数据，预测设备故障，优化生产流程。这不仅减少了停机时间，还提高了生产效率和产品质量。 零售业：AI实时分析消费者行为和市场趋势，帮助零售商优化库存管理，提升客户体验。例如，通过分析实时销售数据，AI可以预测热销产品，调整库存和供应链策略。 总结人工智能和机器学习技术正以前所未有的方式改变实时分析的面貌。通过提供快速、准确和智能化的数据处理和分析，AI使得实时分析更加真实和可操作。企业必须紧跟这一趋势，利用AI技术提升实时分析能力，从而在瞬息万变的市场环境中保持竞争优势。同时，注重数据隐私和道德规范，确保在数据驱动的商业模式中，用户的利益和信任得到保护。展望未来，AI赋能的实时分析必将成为各行各业创新和发展的重要推动力。 -
阿里云：云计算首次超越卫星，成为2024巴黎奥运会转播主要方式 7 月 28 日消息，2024 巴黎奥运会于昨日凌晨开幕，阿里云宣布云计算首次超越卫星成为奥运转播主要方式。 据介绍，巴黎奥运会预计 11000 小时的赛事直播画面，将通过阿里云向全球分发。这将是 1964 年奥运会开始卫星电视转播以来，又一次重大技术进步。 OBS（注：奥林匹克广播服务公司）LiveCloud 将成为 2024 年巴黎奥运会直播信号远程分发的主要方式，目前已预定的远程服务中有三分之二通过云计算。奥运转播云将基于阿里云部署在全球的公共云基础设施，来支撑奥运直播信号从巴黎传输到全球 200 多个国家和地区，走向数十亿观众。 OBS Cloud 首次在东京奥运期间投入使用，这也是奥运首次采用阿里云支撑全球转播。2022 年，北京冬奥会上有超过 22 家持权转播机构采用云计算来分发直播信号。 今年，巴黎奥运会将由 54 家转播机构采用云计算来分发直播，总计有 379 个视频直播流、100 个音频直播流，总共预计产出 11000 多小时内容，比东京奥运增长 15%，成为历史上全球覆盖最广的一届奥运。（浩渺）