根据Gartner的预测,到2025年,将有一半的云数据中心将部署具有人工智能(AI)和机器学习(ML)功能的先进机器人,这将使运营效率提高30%。
Gartner公司研究副总裁Sid Nag表示:“随着数据中心的服务器数量和存储量不断增长,能够管理它们的工作者人数日益捉襟见肘。如果企业不采取任何措施弥补这些缺口,则会产生很大的风险。
“随着企业机构将更多不同类型的工作负载迁移到云并且云已成为边缘和5G等附加技术的组合使用平台,数据中心的运营必定会变得日益复杂。”
机器人最适合数据中心繁琐、重复的工作
数据中心的大部分工作都是乏味、复杂和重复的工作,例如合理进行整体容量规划、正确分配虚拟机和容器资源或确保资源高效使用等, 以避免企业出现“云上资源大量浪费”。
Nag表示:“这些都是机器人擅长的领域。数据中心是最适合将机器人与人工智能组合的领域,这两项技术的组合将创造出一个更安全、准确、高效并且几乎无需人为干预的环境。”
在未来五年,受机器人影响最大的四个数据中心自动化领域是:
1、服务器的升级和维护:工业机器人可以比人类更快、更高效地报废和销毁淘汰相关设备。经常进行大规模升级的公司尤其如此,例如各类云服务提供商。
2、监控:机器人传感器探头提供更细致的服务器机架温度数据,而不需要安装任何入侵性物理硬件。远程监控机器人还可以通过采集声音和图像等其他数据来检测任何异常情况。
3、数据中心安全:任何数据中心公司的首要任务是维持一个具有数字和物理安全性的数据中心设施。机器人能够通过一系列不同的功能提供物理安全层,包括通过热传感器检测人类温度或在停车场中进行车牌识别。
4、云运营中的人工智能/机器学习:现代化人工智能和机器学习技术能够配合机器人对数据中心的IT流程进行监控和管理。该技术的用户,如网站可靠性工程师等,能够通过自然语言与指定的平台进行互动和交流。这些平台能够通过从过去的场景中学习经验教训来提高在未来场景中的效率。
Nag表示:“虽然机器人已被充分应用于汽车和制造业等行业,但在数据中心中的应用机会却被忽略。IT领导人可以引导云数据中心运营和流程的智能自动化,为他们的企业创造关键的差异化优势,例如增加正常运行时间和满足其云产品和服务的SLA等,并通过使用机器人将这些化为现实。”
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。