机房智能巡检机器人主要应用于各个领域的设备机房、信息机房、配电室、主控室、高压开闭室等。机器人通过接受系统发出工作指令，执行相应的工作任务，实现对室内所有设备全方位巡检覆盖。一方面结合机器人巡检系统实现自主巡检、采集信息等功能，另一方面可作为固定监控设备的补充，有效扩大监控范围。

智能巡检机器人的能耐可不容小觑：标准化高，可以远程监督正规停车，语音提示各种违规违法行为；更加全面，能够自主移动，全方位、无死角地实时监控；效率高，第一时间巡视现场，随时掌握现场动态；更客观，实时上报区域运行情况，无需人工干预；依赖度少，采取定时、定点作业，无经验依赖。在目前安防项目建设中，大部分企业会以视频监控为主，人员巡逻为辅的模式来设计解决方案。杭州国辰独立研发出适用机房领域的智能巡检机器人，通过远程遥控、实时动态监控的方式实现对机房信息全方位覆盖，不再需要工作人员赶到现场，即可精准实时掌握机房内每个设备的运行情况，当机房现场发生异常安全情况时，机器人将在第一时间通过后台进行报警，通知工作人员尽快处理。

中金企信国际咨询公布的《2022-2028年中国及全球数据机房巡检机器人行业市场发展战略分析及投资前景专项预测报告》

巡检机器人的应用，不仅帮助工作人员更好更便捷的完成巡检工作，同时对行业发展来说，能有效的减低人力成本，运维成本和监管成本，并提升机房的巡检效率。杭州国辰的机房智能巡检机器人小小的身姿、呆萌的外表，4个灵活的驱动轮，头顶还有一双犀利的“大眼睛”――可以旋转的摄像头。每行走一段距离，巡检机器人就停下，自动读表记录、实时预警等，不仅提高了设备缺陷和故障查找的准确性和及时性，也保证了输电线路的安全、可靠运行。

智能巡检机器人可替代人工实现远程例行巡查，在事故和特殊情况下可实现特巡和定制性巡检任务，实现远程在线监测，在减少人工的同时，大大提升运维的内容和频率，改变传统运维方式，实现运维智能化。可自由切换无轨导航和轨迹导航，定制化携带摄像头，定制化多种检测传感器 ，智能巡检机器人通过测温热成像仪，采用视觉识别技术，可自主完成巡检任务，大容量摄像内容本地储存，无缝同步云存储，智能巡检及分析。电力智能巡检机器人适用于机房、换流站等场所，精准无轨导航，可爬坡可涉水，可智能应对复杂环境。

它有六大功能：1、定点、定时、定路径巡检2、可见光视频监控3、数据分析4、红外测温5、智能识别指针、数字、位置、颜色等6、自动回充。高频率无人自动巡检，改善了人工错检、漏检等问题，克服了环境恶劣、复杂对机器人巡检技术要求高的难题，接替了运维人员的重复性工作。 

在过去的几年时间，我国数据机房巡检机器人行业市场规模稳定增长，且增速高于全球平均水平，2020年我国数据机房巡检机器人行业市场规模达到23.5亿元，2016-2020年均增长率为28.4%。截止2020年12月底，我国数据机房巡检机器人行业企业数量达到几十多家。近几年，随着众多企业进入数据机房巡检机器人行业，我国数据机房巡检机器人行业获得了快速的发展。

数据中心的建设，2021年仍然是高速的。2020年，数据中心成为新基建的“核心成员”。阿里云在2020年宣布未来3年投资2000亿元用于数据中心建设；腾讯火速跟进5000亿元，也重点投资数据中心项目；快手公司宣布在乌兰察布投建首个大数据中心，引起极大关注；中国移动计划三年投资过千亿元打造移动云，其中数据中心也是重点。赛迪顾问数据显示，到2021年，中国大数据市场规模将达到4920.3亿元，中南、华北、华东仍将是占比最大的区域，合肥、福建、广东、浙江、江苏、上海和北京等省市正加快推进数字经济建设步伐。

加速向云迁移

2021年，数据中心将加速部署新兴技术。高性能网络不断增长的需求、管理效率的提高以及COVID-19疫情的影响等全球重要趋势，都将对数据中心新兴技术的部署产生影响。外卖订单的增多和实体店零售购物的大幅下滑，大大推动了线上销售的增长，也对数据中心带来了显著影响。

在非“常态”的情况下，大小型企业都在向云迁移，且无论疫情态势如何，这种趋势都将在2021年提速。之前还处在观望中的企业，如今正快速地转向采取基于云的模式来运营业务。许多安排员工在家办公的企业已经采用了基于云的应用，以推行远程办公策略，而零售商则紧随行业巨头们的步伐，将销售工具转移至云端。

与云计算相关的另一大趋势是私有云基础设施的加速采用。此前业界还普遍认为，一切最终都会转移到公有云中。但从许多企业的需要看，他们偏爱将财务、医疗保健等敏感信息保存在私有云中。与此同时，还有一些应用根本无法转换到公有云。而那些运维大型数据中心的企业也发现，私有云的价格要低于公有云。因此，大多数企业将采用公有云和私有云混用的形式，来管理其应用和数据，这也将成为一种行业的标准做法。

增加人工智能的采用

融合人工智能（AI）应用一直是数据中心的大势所趋，且该趋势在2021年并无放缓迹象。尽管在疫情期间推出的应用在疫情结束后仍可能继续被使用，但上述趋势确实与COVID-19疫情有着较强的关联性。AI被用于推动安全和安防应用的发展，例如自动体温测量、免接触式授权、支付和控制系统以及人员流量监控，同时AI也被应用于暖通空调控制和照明等楼宇管理系统。

通过处理大量数据或ML（机器学习）训练集，能够开发复杂的AI算法。例如，可扫描数百万张人脸，以提供一种能够全面了解人类表情细微差别的算法。算法创建完成后，可负责对大量实时信息做出反应，例如面部抽动、皱眉和瞳孔扩张等。

AI/ML数据通常存储在庞大的数据池中，而配备加速器的专用服务器，例如GPU，非常适合处理AI/ML任务。数据中心网络正在增加带宽，为这些系统提供足够大的数据管道，从而实现经济且高效的AI工具的开发。

物联网部署将激增

随着企业致力于实现更完善的设施和人员管理，物联网应用正在迅速激增。诸如LTE-M和Zigbee等较新的连接协议，让温度、水消耗、空间占用、暖通空调控制和其他应用的无线传感器得以应用，而以太网供电（PoE）更使得从Wi-Fi接入点到监控摄像机等所有应用的统一高效成为可能。

物联网提供了关键数据。举例来说，物联网可以推动制造的优化，使AI在流程控制方面的应用成为一种趋势。若要实现机器间的通信，数据通信系统必须实现非常低的延迟。而延迟也是将那些新的较小的分布式系统或边缘数据中心（边缘数据中心用以支持近距离的应用和服务）部署时主要考量的因素。这种趋势正在加速分布式网络的设施部署，以支持大量的边缘数据中心应用。

随着物联网应用的不断增加，预计生成的数据量也将呈指数级增长。处理IoT数据最行之有效的方法，可能就是在位于边缘的本地处理数据。据Gartner预测，到2025年，约65%的服务器将被部署在边缘数据中心。

推动单模光纤发展

远程办公人员和购物者对快速响应的需求将推动单模光纤的广泛采用。单模光纤虽存在已久，但随着数据中心在2021年逐渐采用400G以太网，其部署将进一步加速。尽管受疫情影响，2020年400G的部署速度有所放缓，但预计这种情况将在2021年有所改善。

此外，数据中心的容量将持续增长，其效率也势必需要不断提升。由于前几代铜缆在速度和传输距离方面均达到了上限，因此需要更高效的网络交换设备，并推动“光纤到服务器”的使用，这也正是光纤网络带动网络设备及光学器件带宽提升的原因。IEEE 802.3db工作组的目标是服务器的连接达到100Gbps、200Gbps和400Gbps的速度，这将有助于开发基于VCSEL的低成本光学器件（多模光纤收发器）在短距离中的应用。

在2021年，适应并满足远程办公人员和客户的需求，使设施更安全、更高效并实现性能提升，将成为数据中心的关键趋势。随着行业持续变革，推行这些计划的企业将走在数字化浪潮的前沿。