新加坡資料中心展｜海清智元展出多光譜AI終端 助及早識別機房安全風險

公司展示多光譜感知、端側AI及跨系統分析能力，協助資料中心營運方在風險演變為營運事故前，識別早期電氣、溫度及冷卻異常。

新加坡2026年9月30日 -- 深圳海清智元科技股份有限公司（海清智元，股份代號：1392）於9月29日至30日在新加坡濱海灣金沙舉行的Data Centre World Asia 2026（DCWA 2026），展示面向資料中心安全的HQ 6000多光譜AI終端及機櫃內多光譜AI終端。

Data Centre World Asia 2026於新加坡揭幕，觀眾參觀海清智元面向資料中心安全的多光譜AI產品

公司亦展出私隱保護型多光譜AI終端。該產品針對私隱要求較高的場所，只採用紫外及紅外感知，不設可見光成像，可在不攝錄傳統可見光畫面的情況下持續監測相關異常。

海清智元同時展示多光譜感知如何配合現有資料中心基礎設施管理系統（DCIM），協助營運方識別傳統監測系統可能遺漏的早期物理異常。

AI算力密度上升機櫃早期風險更難察覺

隨著人工智慧工作負載推高算力密度，單一機櫃的用電量快速上升，令配電、冷卻及日常營運承受更大壓力。異常升溫、電氣放電及熱力分佈不均等細微物理變化，可能首先在封閉機櫃內出現，亦可能只在負載變化期間歇發生，單靠定期人工巡檢或一般可見光攝影機，未必能及早發現。

對資料中心營運方而言，關鍵在於能否在裝置故障或觸發閾值告警前，識別最早期的風險訊號。海清智元將紫外、紅外及可見光多波段感知與端側AI分析結合，不依賴單張影像或單一告警，而是持續觀察裝置狀態變化，為風險評估提供更多依據。

在DCWA 2026展出的HQ 6000屬於面向資料中心環境的通用型多光譜感知終端；機櫃內多光譜AI終端則把持續監測延伸至電氣及伺服器機櫃內的關鍵位置，用於發現可能隱藏其中的早期異常升溫或電氣放電。兩款配置可因應資料中心不同區域的空間佈局、裝置密度及營運要求部署。

三層協同感知整合分散告警

發現異常訊號只是第一步。資料中心營運方還需要判斷異常是否構成持續風險、發展速度，以及哪些裝置應優先處理。海清智元的資料中心方案以三層協同多光譜AI感知體系為基礎，包括：

• 機櫃內感知：持續感知機櫃內關鍵位置的區域性異常訊號。
• 空間感知：監測資料中心通道及其他重點區域的異常變化。
• 移動巡檢：延伸至固定裝置難以覆蓋的巡檢路線及位置。

各感知點收集的資料，可透過海清智元「智元起源」大模型，結合裝置狀態、歷史趨勢及其他設施資料進行分析。平臺支援複雜事件關聯、置信度評分及風險分級，協助營運方由碎片化告警進一步掌握設施整體狀況。

該方案並非取代現有DCIM平臺，而是在原有管理系統上增加多光譜物理感知能力，補充配電異常、機櫃溫度狀況、冷卻系統異常及其他營運風險資訊。

海清智元銷售總監田永傑表示：「資料中心安全愈來愈取決於營運方能否在細微物理變化演變成重大事故前識別風險。我們的目標不是再增加告警數量，而是協助營運方把多光譜訊號與裝置狀態及營運背景聯絡起來，瞭解風險在哪裡出現、是否正在發展，以及應優先處理甚麼。」

東南亞業界關注多光譜AI應用

在兩日展期內，海清智元與來自新加坡及東南亞多地的資料中心營運商、工程團隊、技術夥伴及其他業界人士交流，討論多光譜感知在高密度運算環境的實際部署，以及與現有設施管理平臺的整合。

海清智元展位在展期內吸引不少參觀者駐足，並就多光譜AI如何發現傳統監測系統難以識別的物理風險作深入交流。參觀者尤其關注終端識別異常發熱及電氣放電早期跡象的能力，以及相關功能與現有資料中心營運系統整合的可能性。現場交流顯示，隨算力密度持續提升，業界對持續、多維度設施安全感知的需求正在增加。

對快速增長的東南亞資料中心市場而言，除了擴建容量，如何在高用電、高冷卻負荷及複雜環境下維持可靠營運，同樣重要。海清智元認為，提升物理感知能力有助設施團隊及早發現風險、減少巡檢盲區，並以更完整的依據作出維護決策。

DCWA 2026結束後，海清智元將繼續與區內客戶及合作伙伴溝通，探討多光譜AI在資料中心及其他關鍵基礎設施的本地部署、系統整合及場景化應用。

關於海清智元

深圳海清智元科技股份有限公司成立於2013年，總部位於深圳，是一家多光譜AI科技公司，並於香港聯合交易所有限公司主機板上市，股份代號為1392。

公司以「光感圖算」技術架構為基礎，建立覆蓋紫外、紅外及可見光等多波段光譜的感知能力，產品及方案已應用於資料中心、電力系統、能源設施及其他高價值場景，至今服務逾2,500家客戶。

據弗若斯特沙利文資料，按2025年收入計，海清智元在中國多光譜AI公司及中國多光譜AI大模型服務商中均排名第一。

詳情請瀏覽：https://www.hqvt.com/