数据中心是金融信息系统的核心，保证数据中心持续稳定运行是银行提供可靠服务的保障。数据中心机房是资产密集场所，运维人员需要自动高效地掌握机房动力环境、基础设施、网络、计算和存储单元等运行状态。智能巡检机器人技术在金融行业数据中心有广泛的应用前景，机器人融合了数据中心管理流程，作为机房内部物与物、物与人之间的媒介，提升了数据中心运营自动化水平。

1、成本高：随着金融企业的业务数字化程度不断提升，数据中心的规模也随之快速增长，对运维人员数量、运维人员负荷、运维的精细度要求也会相应增加。数据中心需要维持7*24小时不间断巡检，高强度的运维工作不仅增加了运营成本，也更容易造成误检、漏检等情况。

2、效率低：传统的“人力+监测软件”运维方式，现场告警手段单一，无法准确定位故障源所在位置，影响维修效率。

3、结果迟：作业流程不规范，现场信息化程度低，巡检结果无法实时上报和有效统一。

4、耗时长：数据中心管理人员日常随工工作量大，浪费35%的正常工作时间，系统割接更是耗时。

5、管理散：运维知识难以共享，故障维修经验零散，缺乏集中管理。

6、台账乱：IT资产台账不清，系统内设备信息与实际情况不相符。

1. 基于深度学习的视觉识别技术，支持包括IT机柜、配电柜、空调柜等常见的设备类型，支持以下元器件的识别告警功能：指示灯颜色、开关状态、液晶屏读数、仪表盘读数。
2. 通过基于视觉的二维码识别功能，实现了设备资产状态检测，并能够精准、快速的统计用户的资产信息：设备资产状态检测及告警、设备资产统计报告。
3. 通过机器人内置的丰富的交互功能，实现一机多用的功能，解决用户公司领导检查、外来人员参观拜访接待的问题，降低了用户重复投入，提升了机器人性价比。
4. 通过智能联合巡检平台与各系统数据联动，实现机房巡检任务的可视化、可量化、可简化目标；
5. 应用三维可视化，多维度、多角度对巡检结果、场景和设备进行展示，避免巡检点位难以表述清楚、故障无法直观展示等问题，可有效降低沟通和培训成本。