OUTDO蓄电池 （中国）电源设备

OUTDO蓄电池 （中国）电源设备

电池性能特点：

◆ 以气相化硅和多种添加剂制成的硅凝胶，其结构为三维多孔网状结构，可将硫酸吸附在凝胶中，同时凝胶中的毛细裂缝为正极析出的氧到达负极建立起通道，从而实现密封反应效率的建立，使电池全密封、无电解液的溢出和酸雾的析出，对环境和设备无污染。

◆ 胶体电池电解质呈凝胶状态，不流动、无泄露，可立式或卧式摆放。

◆ 板栅结构：极耳中位及底角错位式设计，2V系列正极板底部包有塑料保护膜，可提高蓄电池在工作中的可靠性，合金采用铅钙锡铝合金，负极板析氢电位高。正板合金为高锡低钙合金，其组织结构晶粒细小致密，耐腐蚀性能好，电池具有长使用寿命的特点。

◆ 隔板采用进口的胶体电池波纹式PVC隔板，其隔板孔率大，电阻低。

◆ 电池槽、盖为ABS材料，并采用树脂封合，确保无泄露。

◆ 极柱采用纯铅材质，耐腐蚀性能好，极柱与电池盖采用压环结构即压环与密封胶圈将电池极柱实现机械密封，再用树脂封合剂粘合，确保了其密封可靠性。

◆ 2V、12V全系列电池均具备滤气防爆片装置，电池外部遇到明火无引爆，并将析出气体进行过滤，使其对环境无污染。

◆ 胶体电池电解质为凝胶电解质，无酸液分层现象，使极板各部反应均匀，增强了大型电池容量及使用寿命的可靠性。

◆ 过量的电解质，胶体注入时为溶胶状态，可充满电池内所有的空间。电池在高温及过充电的情况下，不易出现干涸现象，电池热容量大，散热性好，不易产生热失控现象。

◆ 胶体电池凝胶电解质对正极、负极活物质结晶过程产生有益影响，使电池的深放电循环能力好，抗负极硫酸盐化能力增强，使电池在过放电后恢复能力大幅提高。

◆ 电池使用温度范围广(-30℃～50℃)，自放电极低

 1、免维护：采用电池槽盖、极柱双重密封设计，吸附式的玻璃的氧复合效率有效地控制了电池内部水分的损失，不必定期补加水或硫酸，整个寿命期间无需补液维护。产生的气体而造成内压异常使蓄电池遭到破坏。全密闭电池在正常浮充情况下不会有电解液及酸雾排出，对无害。

 2、安全：采用可自动开启、关闭的安全阀（VRLA），防止外部气体被吸入蓄电池内部而破坏蓄电池性能，阻燃单向排气系统，在使用过程中不会产生泄漏，更不会发生火灾。

 3、电解液被吸附于特殊的隔板中，不流动，防涌出，可坚立、旁侧、或端侧放置 4、寿命长：在20℃环境下，电池浮充寿命可达3--5年。

 5、自放电率低：采用的Pb-Ca多元合金，提高了氢析出过电位，降低了蓄电池的自放电率，在20℃的环境温度下，蓄电池在6个月内不必补充电即可使用。耐过放电性好:25摄氏度,完全充电状态的电池进行定电阻放电3星期(电阻值相当于该电池1CA放电要求的电阻),恢复容量在75%以上。

OUTDO蓄电池 （中国）电源设备

自身在电源方面的丰富经验，快速响应市场变化，推出了FusionPower系列大型数据中心供配电解决方案，满足当下数据中心用户对高品质ups不间断电源的需求。

从智慧物流、智能制造到无人驾驶、智慧城市……在“互联网”成为“传统产业”的，智能化升级已成为大势所趋。

面对势不可挡的智能化大潮，产业转型升级到底需要什么样的AI技术？作为AI技术地基的数据中心究竟需要什么样的AI算力？华为又在其中提供什么样的基础技术支撑？

近日，2020（第十九届）中国互联网大会数据中心论坛上，华为昇腾计算业务CTO周斌就华为Atlas数据中心人工智能解决方案带来了精彩的分享。

迈向AI时代，我们正处于爆炸式创新前夜

数据是人工智能的“隐形关键”，没有好的数据，人工智能就没有未来。

目前我们正处在爆炸式创新的前夜，其根本原因在于我们面临的大规模的数据。周斌指出，借助5G大带宽、低时延等技术特性为AI赋能，万物互联产生了爆炸式的数据增长，AI应用能力得到跨越式提升，智能设备走进生活、深入行业，AI算法随之不断突破，带来更多可能性。“随着智能设备走向千行百业，无处不在地接入到网络里，需要我们提供无所不及的智能去匹配其计算需求，我们希望智能在每一个角落里发挥作用。”

人类社会经过了很多次工业革命，近一次就是由移动互联网到智能时代的革命，AI作为新的通用目的技术，将深刻改变整个社会。周斌表示“随着AI技术大规模推广，整个社会的生产力水平将得到极大的解放。”

高算力、低能耗的AI数据中心或成互联网AI竞争决胜点

作为智能时代的革命先锋，AI必将与互联网行业产生更多的化学反应。随着互联网与AI的深度融合，互联网行业AI应用需求提速——多样性计算需求急剧增加。

从传统的Email服务到现在的各类AI应用如推荐系统、智能客服、智能翻译、内容审核、监控管理平台等，无一不透露出AI与互联网更深度结合的预兆。

然而美好的憧憬中存在着种种现实冲击。互联网围绕业务场景，需要采集、存储并及时处理海量数据，其中互联网数据中心处理的对象80%是非结构化数据，对训练算力提出了更高的要求。当前业界AI算力供应非常单一，且算力成本居高不下，高算力、低能耗的AI数据中心或成互联网AI竞争决胜点。

华为Atlas数据中心人工智能解决方案，构筑用得起、用得好、用得放心的AI算力

华为早已为这一变革做好了准备——华为Atlas数据中心人工智能解决方案，周斌表示，“我们希望人工智能在数据中心侧有着无限的可能，希望AI能够用得起、用得好、用得放心。”

华为Atlas数据中心人工智能解决方案为行业带来多样形态的数据中心全场景方案，凭借其全球强的Atlas 900 AI集群、高算力密度的Atlas 800训练服务器，快的Atlas 300T训练卡组成各种各样灵活的AI数据中心，构筑业界强AI训练平台，打造“强劲、高效、简单”的数据中心解决方案。

具体而言，首先，我们的算力来源是因为华为硬核的架构，更高的每时钟周期运转次数为我们构筑了强AI算力底座；其次，该解决方案提供系统化更优的节能方案，散热技术，较业界更高的能效比以及同等算力情况下更低的投资成本，更优能效打造散热比；后，华为有开放易用的端边云协同软硬件开放平台，一次开发，OUTDO蓄电池 （中国）电源设备端边云皆可使用，打造开发、使用体验。