在现代数据中心中，高效热管理关乎服务器稳定、能耗下降与成本优化。随着系统规模与耦合复杂度不断提升，传统“经验+规则”的方法愈发吃力。以深度强化学习（DRL）与基于学习的模型预测控制（LB-MPC）为代表的AI技术，为热管理带来新的路径。研究显示，AI驱动的动态热管理可在既有系统上进一步降低约 5%–20% 的冷却能耗。但在真实场景落地时，AI仍面临泛化、安全、样本效率、可解释、最优性与适应性等多重挑战——从“理论可行”到“可靠部署”的距离依然存在。 算法研究的多维度考量 在数据中心智能控制中，算法设计并非单一维度抉择，而是系统—目标—算法的综合平衡（见图一）。 图一：系统、目标、与算法的综合考量 AI 部署的挑战有哪些？ 尽管AI在实验室与仿真中表现亮眼，实际部署仍需跨越以下门槛（见图二）： 图二：可靠部署对算法的要求 现有解决方案有哪些局限？ 目前，主要通过以下两种方式来解决 AI 的部署问题，但它们仍然存在明显的局限性。 1. 通过改进 AI 算法：研究者们尝试从算法层面提升 AI 模型的泛化能力、安全性和样本效率，例如： 安全强化学习（Safe DRL）：在 AI 训练过程中引入安全约束，以确保生成的控制策略不会违反安全规则。 元强化学习（Meta DRL）：让 AI 具备快速适应新环境的能力，以提升适应性。 然而，这些方法仍然难以满足图二中的多维度的要求，因而在实际数据中心中难以广泛应用。 2. 通过模拟仿真：该方法通过构建数据中心仿真环境，让 AI 在仿真环境中训练后再部署到真实系统。但是，这种方法也有明显的缺点：仿真精度与计算开销受限，难以完美复刻真实多物理、多尺度耦合；策略在落地时仍可能“失真”。 展望：数字孪生如何赋能AI 驱动的数据中心热管理？ 数字孪生技术将在数据中心热管理中扮演“AI训练场”和“智能决策助手”的角色。例如，在新建数据中心或大规模负载调整前，运维人员可以在数字孪生中“预演”不同 AI 策略的效果，从而选出最优方案，避免直接在真实环境中实验可能带来的风险。此外，AI 结合数字孪生可以实现预测性维护，提前发现冷却系统的异常状况，减少意外故障，提高数据中心的整体稳定性。数字孪生在 AI 驱动热管理中的核心能力主要体现在以下几个方面： 结语 随着数据中心规模的持续扩展和智能化需求的不断提升，AI 在优化热管理、提升能效方面的作用愈发重要。然而，AI 控制策略的可靠部署仍然面临诸多挑战。面对这些问题，结合数字孪生技术，AI 控制可以在更精准的仿真环境中学习、优化和验证，确保其在复杂动态环境中的稳定性和适应性。未来，AI 与数字孪生的深度融合将进一步推动数据中心向智能化和绿色低碳的方向发展。 作者介绍： 张庆昂，现为南洋理工大学CAP组Research Fellow。博士毕业于新加坡国立大学机械系控制实验室。研究方向为基于深度学习和强化学习的数据中心智能热管理，涵盖数据驱动的热力系统建模，安全强化学习等方向。在此之前，他分别于2019年和2016年在西安交通大学和山东大学能源与动力工程学院获得硕士和学士学位。他曾在IEEE Transactions on Cybernetics, Applied Energy等控制和能源领域顶尖期刊上发表多篇论文，并担任审稿工作。
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