科华数据获得发明专利授权:“液冷控制方法、控制器及液冷系统”

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2026月02月04日

证券之星消息,根据天眼查APP数据显示科华数据(002335)新获得一项发明专利授权,专利名为“液冷控制方法、控制器及液冷系统”,专利申请号为CN202311661094.2,授权日为2026年2月3日。

科华数据获得发明专利授权:“液冷控制方法、控制器及液冷系统”
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专利摘要:本申请提供一种液冷控制方法、控制器及液冷系统。该方法应用于数据中心的液冷系统,液冷系统包括用于为各服务器散热的二次侧管路,二次侧管路包括并联连接的第一水泵和第二水泵,第一水泵的额定功率大于第二水泵的额定功率;液冷控制方法包括:获取数据中心中整体服务器的上线率,根据上线率确定的启动水泵,并根据启动水泵启动液冷系统;其中,在上线率小于或者等于预设阈值时,将第二水泵作为启动水泵;否则,将第一水泵作为启动水泵;在液冷系统运行过程中,根据二次侧主管路的流量控制第一水泵或者第二水泵工作。本申请能够降低数据中心的运行能耗。

今年以来科华数据新获得专利授权35个,较去年同期增加了288.89%。结合公司2025年中报财务数据,2025上半年公司在研发方面投入了2.19亿元,同比增8.98%。

通过天眼查大数据分析,科华数据股份有限公司共对外投资了47家企业,参与招投标项目3891次;财产线索方面有商标信息178条,专利信息1386条,著作权信息119条;此外企业还拥有行政许可37个。

数据来源:天眼查APP

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国产人形机器人进展飞速 机器人行业市场前景趋势分析 2024年5月16日 来源:百度 1123 72 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产人形机器人进展飞速,不断优化硬件以及提升智能化水平,一方面接入机器人大模型,模仿&学习驱动下AI智能化进度较快,动作执行的准确度、连续性均在持续进步;另一方面,硬件能力不断提升,可选配多自由度的灵巧手,可触达应用场景更多。2024年是人形机器人发展的加速之年,技术升级、产品训练测试及产业链验证会持续出现。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活动及能力范围。 近年来,国家机器人产业相关政策助力了国内工业机器人市场的迅猛发展,2023年1月19日,工信部等17部门联合印发《“机器人+”应用行动实施方案》,全方位支持机器人行业发展。 据中研产业研究院 数字技术是典型的通用目的技术,在国民经济各行业获得广泛应用并推动应用该技术的行业发生深刻变革,机器人产业也不例外。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术的日益成熟,数字技术在机器人产业的深度应用成为可能。5G技术凭借高速率、低时延、大连接的特点,将工业机器人接入工业互联网,使其成为工业智能制造体系不可分割的部分。通过工业互联网将机器人的工况数据实时传输,可以检测工业机器人的运行状态,分析工作效率,研判和预警潜在故障。人工智能技术则可以显著增强机器人的功能,使机器人具备感知、决策等能力。此外,机器人还与激光雷达、卫星遥感、地理信息系统(GIS)、虚拟现实、认知科学、生物技术、新材料技术等新兴技术越来越紧密地结合在一起,形态不断丰富、功能持续增强。 到2022年,中国、日本、美国、韩国和德国共占全球机器人装机量的79%(43.8万台)。在全球范围内,机器人技术的主要客户行业是电子行业(占新安装机器人总数的28%),汽车行业(占新安装总数的25%),金属和机械行业(12%)、塑料和化学产品行业(4%)以及食品和饮料行业(3%)。 近年来,中国机器人市场一直保持快速增长势头。2017年至2021年间,工业机器人销售额从46亿美元增加到75亿美元,年均增长13.0%;服务机器人销售额从12亿美元增加到49亿美元,年均增长42.2%。中国工业机器人和服务机器人销售额占全球比重分别从2017年的28.2%和18.2%提高到2021年的42.9%和28.5%。未来,随着下游需求市场的扩大,工业机器人发展将持续向好,预计2023年市场规模将达99亿美元。 业界普遍认为,这一轮 AI大模型的爆发,给了人形机器人一个“重大的发展契机”: 人形机器人所面临的应用场景与人类的日常生活接近,需要面对多种多样、不重复、没见过的任务,商业化的关键在于 “AI大脑”,或者说是通过AI大模型加持实现通用性。 在以GPT为代表的AI大模型出现以前,市场上的机器人在很大程度上还只能做一些数据的统计与分析,不具备逻辑性、思考性。 大模型技术飞速发展,为机器人应用和发展打开了新的想象空间。 在新一代数字技术的赋能下,机器人向着云化、智能化的方向发展。云化意味着机器人本体终端只需要利用边缘算力处理需要实时处理的小规模数据,大规模的数据处理放在云端进行,存储、计算等系统资源按需调用,由此可以减少存储、计算资源在机器人硬件上的负荷,使机器人变得轻量化、低能耗,还可以降低机器人的使用成本,更好地促进机器人的普及。此外,连接到云端的机器人之间还可以更方便地进行数据交互,实现统一调度控制和机器人之间的协同工作。智能化意味着机器人获得一定的在复杂场景下自主解决问题的能力,依托于知识图谱数据库、在应用场景数据中进行训练习得的算法,机器人具备了全域感知、智能决策、准确执行等能力。智能化的机器人能够感知理解环境变化,并自主地对环境变化作出快速、准确的决策和响应。借助于人工智能技术的发展与融合,服务机器人在自然语言理解、场景识别、推理认知等方面取得了明显进步。未来机器人将愈加智能和灵活,从单一感知向全域感知、从感知智能向认知智能、从单机智能向集群智能的方向演进。 ...