现在的AI算力中心，AI大模型的训练需要多个GPU协同工作，随着NVIDIA Blackwell（如 GB200 NVL72）等架构的问世，从下表（来源NVIDIA官网）可以看出，仅Blackwell单个GPU功耗就达1200W以上，如果部署NVL36或者NVL72（72张GB200），整柜系统的TDP将直接飙升至70kW - 140kW（72×1.4kW=100.8kW）。在如此高功率、大电流、

传统电流传感器仅能满足基础测量需求，难以应对新能源、工业自动化等领域的“高精度、高稳定、低功耗”升级需求。而AT4V H00系列通过10大维度的全面升级，既解决了传统产品“不准、不稳、安装难”的痛点，又契合了工业4.0对高效、安全、节能的追求，尤其适配新能源汽车、可再生能源、电梯控制、工业机器人等核心场景。AT4V H00的“三相集成+原生同步”设计，单颗传感器即可覆盖U、V、W三相母排，无延迟同

例如，协作机器人在与人协作装配时，传感器实时监测电机电流变化，动态调整驱动力矩，避免因电流波动导致动作卡顿或突然加速；A：通过持续监测电机、电路的电流变化趋势，结合AI算法分析波动规律，例如电机轴承磨损会导致电流周期性波动，电路接触不良会引发电流断续，传感器捕捉这些特征后触发预警，提前排查故障，避免突发安全事故。A：传感器实时监测电机工作电流，预设安全阈值，当电流超过阈值（如堵转、负载过大导致），

例如，协作机器人在与人协作装配时，传感器实时监测电机电流变化，动态调整驱动力矩，避免因电流波动导致动作卡顿或突然加速；A：通过持续监测电机、电路的电流变化趋势，结合AI算法分析波动规律，例如电机轴承磨损会导致电流周期性波动，电路接触不良会引发电流断续，传感器捕捉这些特征后触发预警，提前排查故障，避免突发安全事故。A：传感器实时监测电机工作电流，预设安全阈值，当电流超过阈值（如堵转、负载过大导致），

通过构建电磁屏蔽与滤波防线、适配温湿度的温控防潮方案、规范安装与减震措施、强化绝缘与接地管理，并落实 “清洁 - 检测 - 校准 - 预警” 的维护体系，可使传感器使用寿命从常规 2-3 年延长至 5-8 年，同时确保测量精度长期稳定。高温（85℃）下需≥10MΩ；对关键场景（如新能源汽车动力电池管理系统），可通过物联网（IoT）技术将传感器的电流数据、温度数据上传至云端平台，通过 AI 算法分析

直流系统故障电流上升速度快（几毫秒内可达危险值），且故障特征与交流系统差异显著。在光伏、储能、电动汽车等直流系统中，故障（如电弧、短路、绝缘老化）往往发展迅速，传统保护装置（如熔断器、继电器）响应时间长、选择性差，难以满足高安全性要求。传统交流保护策略（如过流保护）在直流侧需重新设计，且需应对过渡电阻干扰。在大型光伏电站中，直流侧线路复杂、连接点众多，据行业数据显示，约90%的电站事故源于此，例如

在新能源、轨道交通等领域，其非接触式测量和安全设计，能有效降低运维风险，提升系统可靠性。在现代工业、新能源、AIDC电源系统、轨道交通等场景中，电流的精确测量对系统安全、能效管理和设备保护至关重要。尤其是在大功率应用中，如何实现对数百至数千安培级别电流的稳定、隔离测量，一直是技术领域的关注点。与闭环霍尔传感器相比，其结构简单、成本较低，但精度和线性度易受温度和外部磁场影响。，以其高绝缘、快速响应、

随着DeepSeek、ChatGPT、Sora等大模型的迭代升级，全球AI算力中心正经历前所未有的扩张。据统计，单次大模型训练的耗电量相当于数万户家庭一个月的用电总和，而AI算力中心的年用电量已占全球数据中心总用电量的20%以上。高功率GPU集群、液冷服务器等设备对供电系统的稳定性和能效提出了极高要求：如何在保障供电稳定性的同时，实现能耗的精细化管理？无论是主供电回路的稳定性监测，还是机柜级能效管

随着DeepSeek、ChatGPT、Sora等大模型的迭代升级，全球AI算力中心正经历前所未有的扩张。据统计，单次大模型训练的耗电量相当于数万户家庭一个月的用电总和，而AI算力中心的年用电量已占全球数据中心总用电量的20%以上。高功率GPU集群、液冷服务器等设备对供电系统的稳定性和能效提出了极高要求：如何在保障供电稳定性的同时，实现能耗的精细化管理？无论是主供电回路的稳定性监测，还是机柜级能效管