近日,2023第十九届数据中心基础设施技术峰会暨用户满意度调查结果揭晓大会顺利落幕。作为数据中心、行业关键应用领域基础设施建设和数字化服务企业——施耐德电气应邀出席,与多位行业专家和企业代表围绕数据中心绿色、安全、高效和创新发展,聚焦锂电池技术与数据中心行业安全应用等热点议题,分享了自身的技术创新与丰富的实践经验。
当前,蓬勃的算力需求驱使着数据中心的规模化发展,亦带来了不容忽视的能耗、安全与环境影响等问题。供电系统作为数据中心的动力源泉,不仅需要提供持续可靠稳定的动力,也直接影响数据中心的安全稳定运行。工业和信息化部印发的《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》中明确提出“支持探索利用锂电池、储氢和飞轮储能等作为数据中心多元化储能和备用电源装置,加强动力电池梯次利用产品推广应用。”由此可见,锂电池产业正经历着跨越式发展,将在数据中心行业内实现更为丰富的场景化应用。
在以《多维度技术创新赋能锂电池在数据中心的安全应用》为题的演讲中,施耐德电气全球数据中心科研中心总监林密指出:“针对数据中心对可靠性、安全性以及成本的极致追求,锂电池将逐渐取代传统的铅酸蓄电池,成为数据中心备电的主要方式。相较于铅酸蓄电池,锂电池兼具占地面积小、重量轻、寿命长、充放电循环次数多、充电时间短、总拥有成本低等多项优势,赋能用户实现备电的安全可靠,在保障数据中心可用性的同时,还能通过削峰填谷、电网动态响应与抗峰增容等功能带来增量收益。”
施耐德电气全球数据中心科研中心总监林密发表演讲
然而,伴随锂电发展渐入“快车道”,其安全可靠性正成为数据中心行业关注的焦点。林密指出,企业应以客户核心痛点为出发点,坚持技术与产品的持续创新,采用模组、机柜与系统的三级BMS管理系统,通过电芯、模组、机柜与系统的四重安全设计,UPS兼容测试与全流程质量管控等多种技术手段,来有效保障锂电池的安全性,打造安全可靠的数据中心备电系统。
针对客户的需求与痛点,秉持持续创新引领理念的施耐德电气不断迭代优化产品。施耐德电气Galaxy锂电池柜已拥有10年安全运行与零热失控记录,并同时通过了IEC 62619、UL 1973、UL 9540A标准认证,以及UPS与锂电池严格的兼容性测试,获得了业内的广泛认可。目前,施耐德电气已在全球客户中部署超过3万套锂电池柜,客户类型包括互联网巨头、大型托管服务提供商以及企业级数据中心用户,在充分满足数据中心备电需求的同时,助力用户实现降本增效。施耐德电气依托深耕数据中心行业多年的技术积淀与丰富经验,致力于以持续创新升级和完善强化的产品与解决方案,助力产业生态发展,打造面向未来的安全可靠与高性能的行业标杆。
此外,凭借广泛可靠的行业实践与不断迭代的技术能力,施耐德电气在本次大会上同时获颁用户满意服务奖与2022年度UPS十强品牌称号,再次彰显了业内对施耐德电气研发实力、服务能力以及品牌影响力的高度认可。
施耐德电气荣获用户满意服务奖与2022年度UPS十强品牌称号
如今,数据中心行业正经历由高速迈向高质量发展的关键节点,施耐德电气基于对客户需求和行业趋势的深刻理解,将以持续的技术演进和产品创新为支撑,为数据中心可靠、高效运行以及可持续发展保驾护航,不断引领行业的发展与变革。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。