本文来源于：“鑫智奖”2020第二届金融数据智能优秀解决方案评选 ，作者：
超维科技：数据中心智能巡检机器人
2020-03-30 关键词：人工智能,数据中台
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解决方案简介
数据中心智能巡检机器人实现了机房无人值守新模式，共有八大功能，实现了对机房每天多频次的巡检工作、对人员的监视随工、对设备状态的实时监控、对动力环境指标的多点监测。配备独立的后台应用系统，方便与其他系统进行集成对接，统一展示。
集十一大特色于一身：
★ 基于SLAM 即时定位与地图构建，自动生成机房巡检点。
★ 侧面内置3个固定工业摄像头，图像采集无畸变，准确率100%。
★ 集成热成像+可见光一体模组，对设备表面温度实时监测。
★ 机器人前方配备高清摄像头，实现机房无死角监控及后台录制。
★ 配置无人驾驶专用激光雷达，可360度原地旋转自动导航与避障。
★ 机房进出人员身份复合，基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
★ 随工功能增强，新增UWB技术，跟踪精度更高。
★ 内置13.3高清液晶屏可对故障告警信息进行查看及人员引导。
★ 与机房冷热通道门联动，自动开关门，内置RF射频卡。
智能巡检机器人集成了**的视觉学习算法，可对不同设备的指示灯进行AI学习，识别不同设备的特征，从而达到对于复杂异构设备识别的高准确度。
硬件主体配置了多元化的传感器，并且集成了市面应用的人脸识别算法模型、语音交互算法模型，人机交互算法模型，通过算法芯片高速计算，从而实现了多智能化硬件交互。
后台系统不仅能够高效的操控多台机器人同时工作，并且可以存储大量的识别数据，基于基线数据分析模型，得出巡检设备的故障特征库，极大程度上落地了大数据分析的模型，从而使得数据可量化，运维可简化。
智能巡检机器人的应用，让用户能够及时、准确、有效地掌握机房内部各硬件设备的工作状态及发展趋势，完全取代了人工巡检，有效提高运维效率和运维质量，推动运维工作科技化再上新台阶。
应用场景痛点简介
随着国内金融行业IT系统数据集中，业务集中，IT资产复杂异构，机房数量不断新增，业务要求不断的提高，在传统运维工作中的痛点越发明显。
金融行业的高保障要求、高效率要求、高精准度要求，凸显了以下6大痛点：
1.成本高
传统巡检人力成本过高且效率低下，无法适应机房规模的不断扩大。
2.效率低
现场告警手段单一，无法准确定位故障源所在位置，影响维修效率。
3.结果迟
作业流程不规范，现场信息化程度低，巡检结果无法实时上报和有效统一。
4.耗时长
日常随工工作量大，浪费35%的正常工作时间，系统割接更是耗时。
5.信息乱
IT资产台账不清，系统内设备信息与实际情况不相符。
6.管理散
运维知识难以共享，match故障维修经验零散，缺乏集中管理。
解决方案亮点介绍
机器人主体集成多种传感器，实现温度、湿度、烟感、热成像、污染气体等多点检测。
机器人配置360°激光，结合VSLAM算法，对巡检场景进行全方位扫描，无轨导航，精准定位。
集成人脸识别、语音交互、大屏互动等多种智能应用，提高用户体验，丰富运维科技感。
自主研发的后端操作系统，友好易用，可同时支持多台设备数据展示，实现数据量化，视图简化，所见即所得。
全球领先的视觉识别算法，可穿过机柜门识别设备的指示灯状态，进行判断告警。
金融行业客户名单及客户评价
已采购该解决方案的金融行业客户：北京金融资产交易所，中金数据中心等。
客户评价：数据中心运维工作中，机房巡检机器人发挥了重要作用，它提高了巡检效率和巡检精度，切实解决巡检工作中遇到的用工和技术等问题，降低运行人员工作强度，大大提高了机房设备缺陷和故障查找的准确性和及时性，有效保障了业务系统的安全稳定运行
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