刷视频、上网课、线上聊天，日常生活中的每一条网络信号，都离不开通信机房里24小时不停运转的设备，而大量设备持续工作会产生巨大热量，如何让机房高效降温、节约用电，是长期困扰通信行业的现实难题。

　　为此，中国移动山西公司太原分公司研发出《基于AI深度强化学习的通信机房数智融合热管理节能系统》，这份从太原本土生长出来的国家级AI成果，从全国285项申报项目中脱颖而出，成为通信行业绿色低碳转型的标杆样本。它背后藏着怎样的技术奥秘?研发过程中经历了哪些难题?AI到底如何当好机房“节能管家”?近日，本报记者走进中国移动太原分公司，揭开这套绿色科创方案的神秘面纱。

机房温控的行业困局

　　在很多人的印象里，通信机房只是摆满服务器与机柜的封闭空间，制冷不过是多开几台空调的小事。但实际上，机房温控是一道精细的平衡题：既要保障精密设备24小时不间断稳定运行，又要尽可能压低能耗与碳排放，随着5G网络规模部署与算力节点持续下沉，这道平衡题的难度正在不断提升。

　　国家“碳达峰、碳中和”战略引领下，工信部《信息通信行业绿色低碳发展行动计划》明确提出推动基站、机房节能降碳的核心要求，中国移动也全面落地“C²三能计划”，将节能降碳作为网络运营的核心攻坚方向，政策层面的硬性要求，让机房温控从日常运营事项升级为行业战略任务。

　　能耗持续攀升是行业面临的最直接压力。5G网络铺开与算力节点下沉让机房设备密度不断提高，设备发热量同步增长，制冷能耗随之水涨船高。行业数据显示，基站空调能耗占站点总能耗的40%—50%，传统定温空调控制模式冷源利用效率低下，已经成为运营成本增长与碳减排的核心瓶颈。中国移动太原分公司网络部基站维护中心经理高晓剑坦言，用电成本已是运营商的核心运营支出，并且还在随着设备扩容持续增长，降能耗就是降成本，更是兑现双碳承诺。

　　传统温控模式的短板在长期运行中日益凸显，高晓剑将其总结为四大共性难题：一是制冷能耗居高不下，定温控制逻辑下空调到阈值即满负荷运行，冷源利用效率极低，大量冷量被无效浪费;二是新风系统能力不足，传统新风控制粗放、过滤能力弱、运维成本高，且与空调系统完全脱节，无法实现制冷能效最优;三是温控精细化程度不够，传统PID控制精度低、响应慢，无法适配机房负载波动、室外环境突变等动态场景，全域控温模式进一步加剧冷量浪费;四是运维效率低下，传统机房温控依赖人工巡检与手动调参，运维人员赶不上温度变化，故障响应慢，人力成本居高不下。

　　在太原，这一行业痛点里还藏着被长期浪费的天然优势。中国移动太原分公司无线网运行维护班班长廖宇斐算了一笔气候账：太原地区春秋冬三季户外温度偏低，室外空气本身就是免费的冷源。但传统温控模式并未有效利用这份自然冷源，空调全年机械制冷，相当于抱着免费冷气不用，反而花大价钱用电造冷。

　　一边是政策与成本的双重压力，一边是自然冷源的巨大潜力，中间横亘着传统温控模式的技术瓶颈。立项之初，团队就明确，小修小补无法从根本上解决问题，更换节能模式、加装新风机都只是治标不治本。要真正破解行业痛点，必须从底层逻辑上重构机房温控体系，用更智能的技术替代传统固定规则。行业共性痛点叠加太原本地气候特征，最终成为整套AI热管理节能系统的研发起点。

算法的破局密码

　　高晓剑认为，传统PID控制本质上是“按规则办事”，提前设定好温度阈值，到点就启停设备，逻辑简单但十分僵硬。机房的环境始终处于动态变化中：室外温度在变、设备负载在变、昼夜节律在变，一套固定参数不可能适配所有场景，更不可能同时实现“温度稳定”和“能耗降低”两个目标。而深度强化学习的核心优势，恰恰是能在复杂动态环境中，找到多目标平衡下的最优解。

　　最终成型的数智融合热管理节能系统，构建起“硬件改造+软件管控+算法赋能”的一体化温控体系，从感知采集到算法决策再到设备执行，形成了完整的智能闭环。

　　廖宇斐用“四层架构”梳理了系统全貌。最底层是感知层，相当于系统的“感官”。团队在机房室内外部署了温湿度、空气质量、设备运行状态等多维度传感器，除常规温湿度外，PM2.5、PM10等空气质量参数、每一台设备的运行状态都被纳入采集范围。廖宇斐介绍，AI精准决策的前提是全面的数据输入，服务器实时负载、室外气温、设备自身发热情况，全都是AI决策的参考变量，采集的数据越全面，AI的判断就越精准。

　　往上是数据层，相当于系统的“记忆库”。团队搭建了机房能耗与环境数据中台，将历史运行数据、气象数据、设备负载数据全部整合起来，形成标准化的数据资产，既是AI算法训练的核心素材，也是后续策略优化的重要依据。

　　中间的网络层是系统的“神经网络”。通过部署基站节能集成网关，向下兼容Modbus、BACnet等多种协议，实现新风、空调、传感器等多品牌设备的统一接入;向上通过4G/5G网络对接云端管控平台，实现数据汇聚与指令下发，让所有设备都能“说同一种语言”，AI的指令可以顺畅传递到每一台终端设备。

　　最上层是应用层，也就是人机交互的控制台。这套机房环境监测与节能管控平台，具备能耗统计、环境监控、策略下发、故障预警、远程运维等核心功能，同时开放API接口支持第三方系统对接。

　　在廖宇斐看来，这就是“数智融合”与传统自动化温控最本质的区别：传统自动化只是用电路替代人工按开关，底层逻辑还是人写死的固定规则;而数智融合以数据和算法为核心，AI基于实时环境动态生成决策，并且能在运行中持续进化。传统系统是“你让它怎么做它就怎么做”，这套系统是“它自己知道怎么做最优”。

　　整套系统的核心大脑，是团队自研的DRL+LSTM混合深度强化学习温控模型。廖宇斐用生活化的类比解释了深度强化学习：普通家用空调就像死板的值守员，只按固定阈值启停，不会预判变化也不会积累经验;深度强化学习温控像会观察、会预判、会自我成长的智能管理员，持续跟踪所有相关参数，通过不断试错和反馈优化调节方式，运行时间越长，越贴合机房的实际情况。

　　为守住安全底线，团队给AI设置了最高优先级的红线规则，比如机房最高温度不得超过30℃、湿度必须保持在标准区间内，所有节能策略都不能越过这条红线。同时设置了三重安全兜底机制：一是本地红线兜底，本地控制器存储独立安全规则，云端断连也能自主安全运行;二是双系统并行备份，AI系统与传统手动系统同时在线，异常时一键切换;三是人工远程接管，运维平台24小时监控，支持随时手动调整参数，全方位保障设备安全。

太原实践的真实答卷

　　技术好不好，最终要靠落地效果来验证。AI生成最优温控策略后，通过基站节能集成网关下发到终端设备，统一调度新风、空调等制冷通风设备，执行风量调节、功率调整、启停控制等指令。单套集成网关可以同时调度8到16台设备，覆盖新风机、排风机、多台空调，完全能够满足一座中小型汇聚机房的全部制冷通风需求;如果是规模更大的机房，还可以通过叠加网关的方式扩容，理论上没有数量上限，从小型基站机房到大型算力机房都能适配。

　　高晓剑介绍，目前，太原已经完成99处站点的低碳改造，覆盖多个汇聚机房、传输节点以及宏基站，累计覆盖机架超1000个，这套方案同时已经辐射到山西周边地市。所有改造站点连续稳定运行超12个月，机房温湿度始终保持在标准范围内，没有出现一起因温控导致的设备故障，设备可靠性与环境安全性得到了充分验证。

　　最直观的成效体现在能耗数据上。高晓剑展示了两座标杆机房的实测数据：其中一座汇聚机房，未开启节能策略时，日均耗电117.55度，开启节能策略后，日均耗电仅37.1度，日均节电80.45度，相对于改造前，节能率高达68.4%;另一座规模稍小的机房，未开启策略时日均耗电69.66度，开启后日均耗电28.98度，日均节电40.68度，节能率达到58%。这些都是电表实打实跑出来的数据，而非理论测算值，不同机房受负载、建筑、环境条件差异，实际节能效果存在差异，很多站点改造完成后，第一个月的电费账单降幅远超运维人员的预期。

　　碳减排的效益同样可观。按照全国电网平均碳排放因子每度电对应碳排放0.6634kg测算，至今，项目累计减少碳排放超1353吨，兼具环境效益与碳资产价值。

　　除了直接节能收益，运维模式的变革同样深刻。廖宇斐用四个量化指标总结了运维端的改善:一是运维效率大幅提升，系统支持全远程监控与智能预警，无需人工现场巡检、挨个调整参数，运维工作量降低80%;二是设备故障显著下降，通过专业巡检、安全指标评估与智能预警，设备故障率降低70%，设备故障可实现24小时内响应处置，运行可靠性大幅提升;三是设备寿命明显延长，精细化温控让空调、通信设备、蓄电池都工作在最优环境中，使用寿命延长30%，空调更换周期从原来的6年拉长到10年以上，大幅降低了资产更新成本;四是电费结构持续优化，通过能效分析、需量管理等方法优化电费支出，最大可再节费10%，搭配电能质量监控优化，进一步延长设备寿命。

　　团队同时建立了“硬件预制化+软件容器化”的标准化交付模式，单站点改造周期从传统的大约7天缩短到如今的48小时，将对机房业务的影响降到最低，方案整体具备年交付1000个以上的站点的规模化能力。

　　值得一提的是，这套系统的“热管理”绝非只控制空调温度，而是覆盖自然冷源利用、气流组织优化、多设备智能联动、AI动态调优、能耗全链路管控的一体化体系。针对不同类型的机房，系统支持差异化适配：场景上覆盖汇聚机房、传输基站、边缘算力机房，适配15-100㎡不同面积的空间;气候上形成四大气候区标准化策略包，可快速适配温带干燥、热带高湿、高原季风、沿海高盐等全国不同地域环境。

绿色算力的行业价值

　　在“绿色算力”“双碳目标”成为行业热词的当下，这套AI节能系统早已超越了“为机房省电”的范畴，成为通信行业乃至算力行业绿色低碳转型的典型样本。

　　这套方案并非停留在实验室的概念性创新，而是通信行业落实“双碳”目标的具象化实践，通过扎实的技术创新大幅降低通信网络的能耗与碳排放，为全行业的绿色转型提供了可落地、可验证的技术方案。无需推倒重建，无需天价投入，在存量机房基础上改造即可实现大幅节能，这是它对行业而言最核心的价值。

　　规模化推广之后，可以有效降低通信行业的整体用电占比，减少化石能源消耗与污染物排放，助力全社会节能降碳目标的实现。全国现有5G通信基站超483万个，再加上各类通信机房，温控节能改造的整体市场前景广阔，全面推广后的节电量与减碳量将十分可观。

　　项目打造的“自然冷源+AI管控”节能模式，不仅适用于通信机房，还可以向工业、建筑等其他高耗能行业输出，带动更广范围的绿色低碳升级。目前这套技术逻辑已经可以向IDC数据中心、工业机房、办公楼宇等场景延伸，市场边界仍在不断拓宽。

　　项目带动新风设备、智能传感器、物联网网关、AI算法等上下游产业链协同发展，推动通信机房温控产业从“传统设备堆砌”向“数智融合系统”升级。

　　气流组织优化是硬件创新的重要体现。团队重新设计了机房气流方案：新风端和空调置于同一侧，安装在地面以上25-50公分位置，基本与柜式空调回风口平行;排风端设在对面墙壁上方，距顶面25-50公分，便于抽取上升的热气流;高温机柜上方可设置管道风罩，加快热气排出，减少滞留。搭配冷热通道分离、点对点冷却设计，有效避免冷热气流混风，冷量利用效率相较于改造前提升了30%以上。

　　作为土生土长的太原项目，这套方案对山西、太原的转型同样意义重大。高晓剑认为，这套AI节能技术正是山西发展绿色算力的“绿色打底”技术，它可以降低算力基础设施的能耗成本与碳排放强度，提升运行效率与运维水平，为算力产业发展提供绿色低碳的底层支撑，助力本地数字基建的绿色化、智能化升级。更深层的价值在于能源结构优化，系统以最大化利用自然冷源为核心，将免费低温空气转化为零碳制冷资源，替代传统电力驱动的压缩机制冷，是通信行业推动能源结构转型的轻量化、低成本可行路径。

面向未来的科创之路

　　入选工信部国家级AI典型案例，对团队而言并非终点，而是全新的起点。谈及后续的核心迭代方向，高晓剑表示，在方案设计之初，团队就预留了面向6G时代高散热设备的适配潜力，后续可以通过算法升级、硬件扩容完成适配，无需整体重构系统，从而充分保护长期投资价值。

　　针对太原本地的气候与机房特点，团队也规划了专属的技术优化方向：针对北方春季多扬尘、柳絮的特点，优化自清洁滤网的吹扫模式和频率，提升滤网抗堵塞能力，进一步减少人工维护次数;针对太原冬季低温时长久的特点，深挖自然冷源利用潜力，优化冬季新风运行策略，进一步压缩空调开机时长;结合太原昼夜温差大的特点，优化AI气温预测模型，更精准地匹配本地温度波动规律，进一步提升节能效率。

　　在节能维度之外，团队也在规划叠加更多绿色低碳相关的能力。未来，系统将进一步深化与绿电供应、储能系统的深度协同，通过智能调度促使机房更多消纳绿色电力，进一步降低机房的碳排放强度，打造真正意义上的“零碳机房”。

　　作为一名深耕通信节能领域的科技工作者，廖宇斐对AI节能技术在算力产业的长期定位有着清晰的判断。他认为，随着全国智算、算力网络的大力发展，算力能耗压力会越来越大，AI节能技术不再是可有可无的锦上添花，而是算力产业绿色低碳转型的核心技术支撑。它能够在保障算力供给的前提下，有效降低算力基础设施的能耗水平与碳排放强度，提升算力产业的运行效率与可持续发展能力，未来算力有多重要，AI节能技术就有多重要。

　　对于青少年，高晓剑也分享了自己的科创感悟，在其看来，AI、双碳、科创这些词虽然看起来高大上，但离自己的生活并不遥远。比如，前述这套方案的起点，就是解决“机房费电”这样一个具体的小问题。科创从来不是空中楼阁，它源于对真实问题的观察，源于一次次试错和打磨，源于把一件小事做到极致的坚持。

　　廖宇斐也同时鼓励青少年读者多留心身边的问题，多问一句“能不能更好”。比如，夏天教室的空调能不能更省电，家里的电器能不能更智能，生活里处处都是值得创新的小问题。敢想敢试，不怕失败，用技术给世界带来一点好的改变，这就是科创最本真的意义。

　　(金祎袂)

　　刷视频、上网课、线上聊天，日常生活中的每一条网络信号，都离不开通信机房里24小时不停运转的设备，而大量设备持续工作会产生巨大热量，如何让机房高效降温、节约用电，是长期困扰通信行业的现实难题。

　　为此，中国移动山西公司太原分公司研发出《基于AI深度强化学习的通信机房数智融合热管理节能系统》，这份从太原本土生长出来的国家级AI成果，从全国285项申报项目中脱颖而出，成为通信行业绿色低碳转型的标杆样本。它背后藏着怎样的技术奥秘?研发过程中经历了哪些难题?AI到底如何当好机房“节能管家”?近日，本报记者走进中国移动太原分公司，揭开这套绿色科创方案的神秘面纱。

机房温控的行业困局

　　在很多人的印象里，通信机房只是摆满服务器与机柜的封闭空间，制冷不过是多开几台空调的小事。但实际上，机房温控是一道精细的平衡题：既要保障精密设备24小时不间断稳定运行，又要尽可能压低能耗与碳排放，随着5G网络规模部署与算力节点持续下沉，这道平衡题的难度正在不断提升。

　　国家“碳达峰、碳中和”战略引领下，工信部《信息通信行业绿色低碳发展行动计划》明确提出推动基站、机房节能降碳的核心要求，中国移动也全面落地“C²三能计划”，将节能降碳作为网络运营的核心攻坚方向，政策层面的硬性要求，让机房温控从日常运营事项升级为行业战略任务。

　　能耗持续攀升是行业面临的最直接压力。5G网络铺开与算力节点下沉让机房设备密度不断提高，设备发热量同步增长，制冷能耗随之水涨船高。行业数据显示，基站空调能耗占站点总能耗的40%—50%，传统定温空调控制模式冷源利用效率低下，已经成为运营成本增长与碳减排的核心瓶颈。中国移动太原分公司网络部基站维护中心经理高晓剑坦言，用电成本已是运营商的核心运营支出，并且还在随着设备扩容持续增长，降能耗就是降成本，更是兑现双碳承诺。

　　传统温控模式的短板在长期运行中日益凸显，高晓剑将其总结为四大共性难题：一是制冷能耗居高不下，定温控制逻辑下空调到阈值即满负荷运行，冷源利用效率极低，大量冷量被无效浪费;二是新风系统能力不足，传统新风控制粗放、过滤能力弱、运维成本高，且与空调系统完全脱节，无法实现制冷能效最优;三是温控精细化程度不够，传统PID控制精度低、响应慢，无法适配机房负载波动、室外环境突变等动态场景，全域控温模式进一步加剧冷量浪费;四是运维效率低下，传统机房温控依赖人工巡检与手动调参，运维人员赶不上温度变化，故障响应慢，人力成本居高不下。

　　在太原，这一行业痛点里还藏着被长期浪费的天然优势。中国移动太原分公司无线网运行维护班班长廖宇斐算了一笔气候账：太原地区春秋冬三季户外温度偏低，室外空气本身就是免费的冷源。但传统温控模式并未有效利用这份自然冷源，空调全年机械制冷，相当于抱着免费冷气不用，反而花大价钱用电造冷。

　　一边是政策与成本的双重压力，一边是自然冷源的巨大潜力，中间横亘着传统温控模式的技术瓶颈。立项之初，团队就明确，小修小补无法从根本上解决问题，更换节能模式、加装新风机都只是治标不治本。要真正破解行业痛点，必须从底层逻辑上重构机房温控体系，用更智能的技术替代传统固定规则。行业共性痛点叠加太原本地气候特征，最终成为整套AI热管理节能系统的研发起点。

算法的破局密码

　　高晓剑认为，传统PID控制本质上是“按规则办事”，提前设定好温度阈值，到点就启停设备，逻辑简单但十分僵硬。机房的环境始终处于动态变化中：室外温度在变、设备负载在变、昼夜节律在变，一套固定参数不可能适配所有场景，更不可能同时实现“温度稳定”和“能耗降低”两个目标。而深度强化学习的核心优势，恰恰是能在复杂动态环境中，找到多目标平衡下的最优解。

　　最终成型的数智融合热管理节能系统，构建起“硬件改造+软件管控+算法赋能”的一体化温控体系，从感知采集到算法决策再到设备执行，形成了完整的智能闭环。

　　廖宇斐用“四层架构”梳理了系统全貌。最底层是感知层，相当于系统的“感官”。团队在机房室内外部署了温湿度、空气质量、设备运行状态等多维度传感器，除常规温湿度外，PM2.5、PM10等空气质量参数、每一台设备的运行状态都被纳入采集范围。廖宇斐介绍，AI精准决策的前提是全面的数据输入，服务器实时负载、室外气温、设备自身发热情况，全都是AI决策的参考变量，采集的数据越全面，AI的判断就越精准。

　　往上是数据层，相当于系统的“记忆库”。团队搭建了机房能耗与环境数据中台，将历史运行数据、气象数据、设备负载数据全部整合起来，形成标准化的数据资产，既是AI算法训练的核心素材，也是后续策略优化的重要依据。

　　中间的网络层是系统的“神经网络”。通过部署基站节能集成网关，向下兼容Modbus、BACnet等多种协议，实现新风、空调、传感器等多品牌设备的统一接入;向上通过4G/5G网络对接云端管控平台，实现数据汇聚与指令下发，让所有设备都能“说同一种语言”，AI的指令可以顺畅传递到每一台终端设备。

　　最上层是应用层，也就是人机交互的控制台。这套机房环境监测与节能管控平台，具备能耗统计、环境监控、策略下发、故障预警、远程运维等核心功能，同时开放API接口支持第三方系统对接。

　　在廖宇斐看来，这就是“数智融合”与传统自动化温控最本质的区别：传统自动化只是用电路替代人工按开关，底层逻辑还是人写死的固定规则;而数智融合以数据和算法为核心，AI基于实时环境动态生成决策，并且能在运行中持续进化。传统系统是“你让它怎么做它就怎么做”，这套系统是“它自己知道怎么做最优”。

　　整套系统的核心大脑，是团队自研的DRL+LSTM混合深度强化学习温控模型。廖宇斐用生活化的类比解释了深度强化学习：普通家用空调就像死板的值守员，只按固定阈值启停，不会预判变化也不会积累经验;深度强化学习温控像会观察、会预判、会自我成长的智能管理员，持续跟踪所有相关参数，通过不断试错和反馈优化调节方式，运行时间越长，越贴合机房的实际情况。

　　为守住安全底线，团队给AI设置了最高优先级的红线规则，比如机房最高温度不得超过30℃、湿度必须保持在标准区间内，所有节能策略都不能越过这条红线。同时设置了三重安全兜底机制：一是本地红线兜底，本地控制器存储独立安全规则，云端断连也能自主安全运行;二是双系统并行备份，AI系统与传统手动系统同时在线，异常时一键切换;三是人工远程接管，运维平台24小时监控，支持随时手动调整参数，全方位保障设备安全。

太原实践的真实答卷

　　技术好不好，最终要靠落地效果来验证。AI生成最优温控策略后，通过基站节能集成网关下发到终端设备，统一调度新风、空调等制冷通风设备，执行风量调节、功率调整、启停控制等指令。单套集成网关可以同时调度8到16台设备，覆盖新风机、排风机、多台空调，完全能够满足一座中小型汇聚机房的全部制冷通风需求;如果是规模更大的机房，还可以通过叠加网关的方式扩容，理论上没有数量上限，从小型基站机房到大型算力机房都能适配。

　　高晓剑介绍，目前，太原已经完成99处站点的低碳改造，覆盖多个汇聚机房、传输节点以及宏基站，累计覆盖机架超1000个，这套方案同时已经辐射到山西周边地市。所有改造站点连续稳定运行超12个月，机房温湿度始终保持在标准范围内，没有出现一起因温控导致的设备故障，设备可靠性与环境安全性得到了充分验证。

　　最直观的成效体现在能耗数据上。高晓剑展示了两座标杆机房的实测数据：其中一座汇聚机房，未开启节能策略时，日均耗电117.55度，开启节能策略后，日均耗电仅37.1度，日均节电80.45度，相对于改造前，节能率高达68.4%;另一座规模稍小的机房，未开启策略时日均耗电69.66度，开启后日均耗电28.98度，日均节电40.68度，节能率达到58%。这些都是电表实打实跑出来的数据，而非理论测算值，不同机房受负载、建筑、环境条件差异，实际节能效果存在差异，很多站点改造完成后，第一个月的电费账单降幅远超运维人员的预期。

　　碳减排的效益同样可观。按照全国电网平均碳排放因子每度电对应碳排放0.6634kg测算，至今，项目累计减少碳排放超1353吨，兼具环境效益与碳资产价值。

　　除了直接节能收益，运维模式的变革同样深刻。廖宇斐用四个量化指标总结了运维端的改善:一是运维效率大幅提升，系统支持全远程监控与智能预警，无需人工现场巡检、挨个调整参数，运维工作量降低80%;二是设备故障显著下降，通过专业巡检、安全指标评估与智能预警，设备故障率降低70%，设备故障可实现24小时内响应处置，运行可靠性大幅提升;三是设备寿命明显延长，精细化温控让空调、通信设备、蓄电池都工作在最优环境中，使用寿命延长30%，空调更换周期从原来的6年拉长到10年以上，大幅降低了资产更新成本;四是电费结构持续优化，通过能效分析、需量管理等方法优化电费支出，最大可再节费10%，搭配电能质量监控优化，进一步延长设备寿命。

　　团队同时建立了“硬件预制化+软件容器化”的标准化交付模式，单站点改造周期从传统的大约7天缩短到如今的48小时，将对机房业务的影响降到最低，方案整体具备年交付1000个以上的站点的规模化能力。

　　值得一提的是，这套系统的“热管理”绝非只控制空调温度，而是覆盖自然冷源利用、气流组织优化、多设备智能联动、AI动态调优、能耗全链路管控的一体化体系。针对不同类型的机房，系统支持差异化适配：场景上覆盖汇聚机房、传输基站、边缘算力机房，适配15-100㎡不同面积的空间;气候上形成四大气候区标准化策略包，可快速适配温带干燥、热带高湿、高原季风、沿海高盐等全国不同地域环境。

绿色算力的行业价值

　　在“绿色算力”“双碳目标”成为行业热词的当下，这套AI节能系统早已超越了“为机房省电”的范畴，成为通信行业乃至算力行业绿色低碳转型的典型样本。

　　这套方案并非停留在实验室的概念性创新，而是通信行业落实“双碳”目标的具象化实践，通过扎实的技术创新大幅降低通信网络的能耗与碳排放，为全行业的绿色转型提供了可落地、可验证的技术方案。无需推倒重建，无需天价投入，在存量机房基础上改造即可实现大幅节能，这是它对行业而言最核心的价值。

　　规模化推广之后，可以有效降低通信行业的整体用电占比，减少化石能源消耗与污染物排放，助力全社会节能降碳目标的实现。全国现有5G通信基站超483万个，再加上各类通信机房，温控节能改造的整体市场前景广阔，全面推广后的节电量与减碳量将十分可观。

　　项目打造的“自然冷源+AI管控”节能模式，不仅适用于通信机房，还可以向工业、建筑等其他高耗能行业输出，带动更广范围的绿色低碳升级。目前这套技术逻辑已经可以向IDC数据中心、工业机房、办公楼宇等场景延伸，市场边界仍在不断拓宽。

　　项目带动新风设备、智能传感器、物联网网关、AI算法等上下游产业链协同发展，推动通信机房温控产业从“传统设备堆砌”向“数智融合系统”升级。

　　气流组织优化是硬件创新的重要体现。团队重新设计了机房气流方案：新风端和空调置于同一侧，安装在地面以上25-50公分位置，基本与柜式空调回风口平行;排风端设在对面墙壁上方，距顶面25-50公分，便于抽取上升的热气流;高温机柜上方可设置管道风罩，加快热气排出，减少滞留。搭配冷热通道分离、点对点冷却设计，有效避免冷热气流混风，冷量利用效率相较于改造前提升了30%以上。

　　作为土生土长的太原项目，这套方案对山西、太原的转型同样意义重大。高晓剑认为，这套AI节能技术正是山西发展绿色算力的“绿色打底”技术，它可以降低算力基础设施的能耗成本与碳排放强度，提升运行效率与运维水平，为算力产业发展提供绿色低碳的底层支撑，助力本地数字基建的绿色化、智能化升级。更深层的价值在于能源结构优化，系统以最大化利用自然冷源为核心，将免费低温空气转化为零碳制冷资源，替代传统电力驱动的压缩机制冷，是通信行业推动能源结构转型的轻量化、低成本可行路径。

面向未来的科创之路

　　入选工信部国家级AI典型案例，对团队而言并非终点，而是全新的起点。谈及后续的核心迭代方向，高晓剑表示，在方案设计之初，团队就预留了面向6G时代高散热设备的适配潜力，后续可以通过算法升级、硬件扩容完成适配，无需整体重构系统，从而充分保护长期投资价值。

　　针对太原本地的气候与机房特点，团队也规划了专属的技术优化方向：针对北方春季多扬尘、柳絮的特点，优化自清洁滤网的吹扫模式和频率，提升滤网抗堵塞能力，进一步减少人工维护次数;针对太原冬季低温时长久的特点，深挖自然冷源利用潜力，优化冬季新风运行策略，进一步压缩空调开机时长;结合太原昼夜温差大的特点，优化AI气温预测模型，更精准地匹配本地温度波动规律，进一步提升节能效率。

　　在节能维度之外，团队也在规划叠加更多绿色低碳相关的能力。未来，系统将进一步深化与绿电供应、储能系统的深度协同，通过智能调度促使机房更多消纳绿色电力，进一步降低机房的碳排放强度，打造真正意义上的“零碳机房”。

　　作为一名深耕通信节能领域的科技工作者，廖宇斐对AI节能技术在算力产业的长期定位有着清晰的判断。他认为，随着全国智算、算力网络的大力发展，算力能耗压力会越来越大，AI节能技术不再是可有可无的锦上添花，而是算力产业绿色低碳转型的核心技术支撑。它能够在保障算力供给的前提下，有效降低算力基础设施的能耗水平与碳排放强度，提升算力产业的运行效率与可持续发展能力，未来算力有多重要，AI节能技术就有多重要。

　　对于青少年，高晓剑也分享了自己的科创感悟，在其看来，AI、双碳、科创这些词虽然看起来高大上，但离自己的生活并不遥远。比如，前述这套方案的起点，就是解决“机房费电”这样一个具体的小问题。科创从来不是空中楼阁，它源于对真实问题的观察，源于一次次试错和打磨，源于把一件小事做到极致的坚持。

　　廖宇斐也同时鼓励青少年读者多留心身边的问题，多问一句“能不能更好”。比如，夏天教室的空调能不能更省电，家里的电器能不能更智能，生活里处处都是值得创新的小问题。敢想敢试，不怕失败，用技术给世界带来一点好的改变，这就是科创最本真的意义。

　　(金祎袂)