AI产业链地图·知识库 iCooling · 概念
🚧 网站建设中 更新 2026·08·05 → 产业链图谱
首页/概念/iCooling
第三层 · 更新 2026·08·05
概念 技术 / 术语

iCooling

华为 iCooling · iCooling@AI · 华为 AI 智能温控

iCooling(也称 iCooling@AI)= 华为数字能源 2018 年发布的 AI 制冷能效优化引擎,核心思路

iCooling CONCEPT · 概念
首次提出
2018
归属层
第三层 · AI 基础设施
关键参与方
华为数字能源
反向引用
28 处 · 来自 16

iCooling(华为 AI 智能温控)

华为数字能源 AI 能效优化标杆产品 — 用深度学习 + 强化学习实时优化数据中心制冷策略,在全球 600+ 数据中心部署,PUE 优化 0.08-0.15。是中国 AI DC 能效领域当之无愧的旗舰。

定义

  1. 采集 — 实时获取 IT 负载、室外温湿度、冷源出水温、空调状态等 1000+ 参数
  2. AI 预测 — DNN 预测未来 5-30 分钟 IT 负载和散热需求
  3. 强化学习决策 — 输出最优控制策略:冷机出水温度、变频泵转速、空调风量、阀门开度
  4. 闭环执行 — 通过 DCIM 下发到现场设备
  5. 持续学习 — 每天回看决策效果,模型自动调优

关键效果

场景 效果
PUE 优化 -0.08 ~ -0.15
典型 PUE 落地值 1.10 - 1.20(行业平均 1.3-1.4)
节电 单 DC 年节电 数百万至千万 kWh
碳减排 单 1 万机柜 AIDC 年减碳 数万 tCO2

部署里程碑

技术特点

特点 描述
解耦部署 可与第三方 DCIM / BMS 集成,不强制绑定 FusionDC
多场景适配 风冷 / 液冷 / 间接蒸发冷却 / 自然冷却均支持
多目标优化 PUE + 设备寿命 + 客户 SLA 多目标联合
故障弱化 AI 失效时自动回退到传统 PID 控制
行业标杆 Google DeepMind for Cooling 并列业界双标杆

与同类产品对比

产品 厂商 标杆案例 PUE 改进
iCooling 华为数字能源 600+ DC -0.08-0.15
DeepMind for Cooling Google Google 自有 DC -0.12
EcoStruxure IT Advisor 施耐德电气 商用 -0.05-0.10
AIoT (达实) 达实智能 100+ DC -0.05-0.10

商业模式

  • 作为 FusionDC 内置功能销售(含在解决方案价格中)
  • 独立 SKU 服务给第三方 DC(订阅 + 实施费)
  • 绩效分成模式(按实际节电量分成)

上下游关系

上游 · 谁给它供货
供应
iCooling
本页 · 产业链位置
供货
下游 · 谁在采购