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數據中心是金融信息系統的核心，保證數據中心持續穩定運行是銀行提供可靠服務的保障。數據中心機房是資產密集場所，運維人員需要自動高效地掌握機房動力環境、基礎設施、網絡、計算和存儲單元等運行狀態。智能巡檢機器人技術在金融行業數據中心有廣泛的應用前景，機器人融合了數據中心管理流程，作為機房內部物與物、物與人之間的媒介，提升了數據中心運營自動化水平。

1、成本高：隨著金融企業的業務數字化程度不斷提升，數據中心的規模也隨之快速增長，對運維人員數量、運維人員負荷、運維的精細度要求也會相應增加。數據中心需要維持7*24小時不間斷巡檢，高強度的運維工作不僅增加了運營成本，也更容易造成誤檢、漏檢等情況。

2、效率低：傳統的“人力+監測軟件”運維方式，現場告警手段單一，無法準確定位故障源所在位置，影響維修效率。

3、結果遲：作業流程不規范，現場信息化程度低，巡檢結果無法實時上報和有效統一。

4、耗時長：數據中心管理人員日常隨工工作量大，浪費35%的正常工作時間，系統割接更是耗時。

5、管理散：運維知識難以共享，故障維修經驗零散，缺乏集中管理。

6、臺賬亂：IT資產臺賬不清，系統內設備信息與實際情況不相符。

1. 基于深度學習的視覺識別技術，支持包括IT機柜、配電柜、空調柜等常見的設備類型，支持以下元器件的識別告警功能：指示燈顏色、開關狀態、液晶屏讀數、儀表盤讀數。
2. 通過基于視覺的二維碼識別功能，實現了設備資產狀態檢測，并能夠精準、快速的統計用戶的資產信息：設備資產狀態檢測及告警、設備資產統計報告。
3. 通過機器人內置的豐富的交互功能，實現一機多用的功能，解決用戶公司領導檢查、外來人員參觀拜訪接待的問題，降低了用戶重復投入，提升了機器人性價比。
4. 通過智能聯合巡檢平臺與各系統數據聯動，實現機房巡檢任務的可視化、可量化、可簡化目標；
5. 應用三維可視化，多維度、多角度對巡檢結果、場景和設備進行展示，避免巡檢點位難以表述清楚、故障無法直觀展示等問題，可有效降低溝通和培訓成本。