随着技术的不断发展，越来越多的公司利用人工智能 （AI） 来改进现有产品并生成新的解决方案，以加速为客户创造价值。
新兴的人工智能
大型科技行业领导者在人工智能研发方面投入巨资，以增强搜索引擎、语音助手、云服务等。这些公司还开发基于人工智能的创新解决方案，如自动驾驶汽车、个性化医疗保健和智能虚拟助手。
对人工智能的投资增加正在推动新技术和工具的开发，各种规模的企业都更容易获得和负担得起这些技术和工具，从而推动人工智能在各行各业的采用。随着人工智能越来越多地融入日常生活，处理能力和带宽的增加增加了对更好、更高效的冷却解决方案的需求，以确保这些先进系统的最高性能和可靠性。人工智能热管理对所需的冷却量以及每个行业面临的各种特定应用挑战提出了挑战。
人工智能的最新应用
一些研究和报告预测，各行各业对人工智能的采用将显著增长。根据Fortune Business Insights的数据，到2029年，全球人工智能市场价值预计将达到近1.4万亿美元，从2022年到2029年以20.1%的复合年增长率（CAGR）增长。
越来越多的人工智能实施为交通、医疗保健、教育、娱乐等各个行业的创新和增长开辟了新的可能性。以下是一些最新的 AI 应用程序：
不断增长的人工智能应用
电动汽车和自动导航系统（ADAS）
电动交通系统和自动驾驶汽车依靠人工智能来安全高效地运行。人工智能在电动汽车系统中的主要用途之一是管理能源资源，如电池和充电基础设施。eMobility系统使用AI来优化充电和放电循环，以最大限度地提高电动汽车（EV）的电池效率和使用寿命，延长其续航里程并降低拥有成本。
自动驾驶汽车在高级驾驶辅助系统（ADAS）中使用人工智能来分析来自摄像头、激光雷达和雷达等传感器的数据，并识别和跟踪其他车辆、行人和障碍物等物体。自动驾驶汽车还使用人工智能根据交通状况、道路几何形状和用户偏好优化驾驶路径、速度和其他参数。这使车辆能够在复杂的场景中导航并根据实时数据做出决策。
人工智能在汽车行业的整合提高了运输系统的安全性和可持续性。人工智能技术的不断进步使汽车制造商能够开发更高效、更安全、更广泛采用的先进电动汽车和自动驾驶汽车。
云计算
近年来，人工智能（AI）与云计算的结合一直是数字化转型的主要推动力。云计算可帮助组织按需访问计算资源和存储，从而减少对昂贵硬件和基础架构的需求。通过将 AI 集成到云中，组织可以利用机器学习和自然语言处理等 AI 功能来增强其业务运营、自动化流程并改进决策。例如，公司使用人工智能驱动的聊天机器人与客户实时互动，分析数据以深入了解客户行为和偏好，并通过预测需求来优化供应链管理。
基于云的 AI 提供商提供各种服务，如机器学习、语音识别、图像识别和自然语言处理，使组织更容易将 AI 集成到其运营中。
云中的人工智能提供可扩展且经济高效的解决方案，使企业能够在不投资额外硬件的情况下扩展其人工智能功能。这对于可能没有资源投资硬件基础设施的中小型企业尤其有利。人工智能和云计算的结合有可能彻底改变组织的运作方式，使其更加高效、有效和创新。
医疗
人工智能在医疗保健中的应用正在改变全球医疗行业。医疗保健应用人工智能来提高医学成像的准确性和速度、诊断疾病、制定治疗计划、加快药物发现过程、监控患者并向医生提供实时反馈。
例如，医学成像使用人工智能算法来分析X射线，计算机断层扫描（CT）扫描和磁共振成像（MRI）扫描等医学图像，以检测人类解释可能遗漏的异常或疾病迹象。这有助于医生做出准确及时的诊断，从而改善患者的治疗效果。
人工智能还通过分析大型数据集和预测新候选药物的功效来提高药物发现过程的速度。这有助于更快、更有效地识别潜在的治疗方法，从而为不同的医疗状况提供新的治疗方法。
人工智能在医疗保健中的使用正在彻底改变医疗保健服务，改善患者治疗效果，降低医疗保健成本，加快流程并实现更个性化的护理。
人工智能中的热管理
随着系统架构师不断将人工智能集成到各种行业和应用中，对更小、更强大、更节能的计算设备的需求也在增加。持续采用 AI 意味着开发更高效的软件、硬件和热管理解决方案来支持这些需求。
在硬件方面，专用处理器和其他组件针对人工智能工作负载进行了优化。例如，图形处理单元 （GPU） 因其能够有效地执行矩阵运算（这是许多 AI 算法的基础）而在 AI 社区中被广泛采用。芯片设计师和制造商也在开发以人工智能为重点的硬件，以加速深度学习工作负载。
然而，人工智能的每一次新硬件开发都会带来更高的热输出成本，这种热需求已经迅速超过了传统的热解决方案。这些芯片需要高功率来支持AI任务所需的增加的处理需求。因此，人工智能硬件会产生过多的废热，从而降低性能或引发系统故障，这就是为什么人工智能系统设计人员更多地依赖热管理解决方案来管理人工智能处理器温度的原因。
随着人工智能变得越来越耗电和复杂，设计满足这些需求的冷却解决方案，同时仍然高效可靠，这一点至关重要。液体冷却是一种很有前途的解决方案，它提供比空气冷却高得多的冷却能力，特别是对于需要小尺寸和低功耗的移动AI系统。
为特定人工智能应用定制热管理
人工智能冷却和热管理的另一个重要考虑因素是人工智能的具体应用及其相关的热要求。例如，自动驾驶汽车中使用的人工智能系统与数据中心或医疗设备中使用的人工智能系统具有不同的冷却要求。因此，必须设计针对特定AI应用及其使用环境量身定制的冷却解决方案。
电动汽车人工智能的热管理
电动汽车应用中人工智能的热管理解决方案主要侧重于冷却车载电子设备和处理器，尤其是高级驾驶辅助系统。收集、组织、处理和实施传感器数据以提高车辆乘员安全性的系统依靠快速、可靠的处理来做出快速、安全的决策。电动汽车的冷却解决方案需要以轻便、耐用的形式提供最大的可靠性，以确保乘客安全，同时将对车辆续航里程和效率的影响降至最低。
冷却医疗和企业深度学习和人工智能应用
面向消费或医疗应用的超大规模或数据中心环境中的人工智能解决方案目前正在从风冷解决方案过渡到高性能液体冷却，冷却液分配单元 （CDU） 是这些下一代热管理系统的核心。
博伊德的不同之处
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