倍聯(lián)德突破傳統(tǒng)MEC廠商“設(shè)備+平臺”的單一模式,聚焦垂直行業(yè)的重要痛點,打造“硬件+算法+服務(wù)”的全棧解決方案。例如,在智能制造領(lǐng)域,其E500系列機架式邊緣服務(wù)器已部署于比亞迪、富士康等企業(yè)的智能工廠,通過集成AI視覺質(zhì)檢、設(shè)備預(yù)測性維護等功能,將生產(chǎn)線缺陷檢測準確率提升至99.2%,同時降低30%的運維成本?!皞鹘y(tǒng)MEC方案只提供基礎(chǔ)算力,而倍聯(lián)德將行業(yè)知識圖譜嵌入邊緣設(shè)備?!北堵?lián)德CTO李明表示。以汽車制造為例,其邊緣節(jié)點內(nèi)置的“焊接缺陷知識庫”可實時分析2000余種工藝參數(shù),在0.1秒內(nèi)識別氣孔、裂紋等缺陷,較云端模式響應(yīng)速度提升20倍。邊緣計算的容器化部署可提升資源利用率,并支持跨平臺快速遷移和擴展。廣東邊緣計算哪家好

作為行業(yè)先行者,倍聯(lián)德構(gòu)建了覆蓋硬件、算法、系統(tǒng)的全棧解決方案:異構(gòu)計算架構(gòu):其E500系列邊緣服務(wù)器采用Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU的混合架構(gòu),支持16路4K視頻實時分析,算力密度較傳統(tǒng)方案提升3倍。在蘇州工業(yè)園區(qū)自動駕駛測試場,該設(shè)備可同時處理200路攝像頭數(shù)據(jù),目標檢測準確率達99.2%。聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架:針對數(shù)據(jù)隱私保護需求,倍聯(lián)德開發(fā)了分布式聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺。在廣州智能網(wǎng)聯(lián)汽車示范區(qū),100輛測試車通過邊緣節(jié)點共享模型參數(shù),在保護原始數(shù)據(jù)的前提下,將雨霧天氣下的行人識別準確率從78%提升至92%。動態(tài)資源調(diào)度:基于強化學(xué)習(xí)的資源分配算法,可根據(jù)路況復(fù)雜度自動調(diào)整計算任務(wù)。在成都二環(huán)高架測試中,系統(tǒng)在擁堵場景下優(yōu)先啟用低延遲模式,將圖像處理幀率提升至60fps;而在高速場景下切換至高精度模式,確保0.1米級定位精度。智能邊緣計算視頻分析邊緣計算與可再生能源結(jié)合,可構(gòu)建分布式智能微電網(wǎng),提升能源利用效率。

邊緣計算在自動駕駛場景中如何解決數(shù)據(jù)傳輸與決策時效性矛盾?在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,邊緣計算憑借低延遲、高帶寬和本地化處理能力,成為工業(yè)自動化、自動駕駛、智慧醫(yī)療等場景的重要基礎(chǔ)設(shè)施。然而,企業(yè)部署邊緣計算時往往面臨兩難:追求性能需投入高昂的硬件、網(wǎng)絡(luò)和運維成本,而過度壓縮成本又可能導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)滯后、可靠性下降。如何在這場成本與性能的博弈中找到優(yōu)解?國家高新企業(yè)深圳市倍聯(lián)德實業(yè)有限公司,通過技術(shù)創(chuàng)新與場景化解決方案,為行業(yè)提供了可復(fù)制的“平衡術(shù)”。
作為國家專精特新“小巨人”企業(yè),深圳市倍聯(lián)德實業(yè)有限公司深耕邊緣計算領(lǐng)域十年,其安全解決方案已應(yīng)用于智能制造、能源管理、智能交通等場景。公司重要團隊擁有50余項邊緣計算相關(guān)專項權(quán)利,并與華為、英特爾建立聯(lián)合實驗室,形成“硬件加固-軟件防護-智能運維”的三維防護體系。倍聯(lián)德邊緣計算網(wǎng)關(guān)采用TPM 2.0可信芯片,構(gòu)建從硬件啟動到應(yīng)用運行的信任鏈。其R300Q系列設(shè)備支持國密SM2/SM4算法,數(shù)據(jù)加密性能較傳統(tǒng)方案提升3倍。針對工業(yè)環(huán)境,設(shè)備外殼采用IP67防護等級,內(nèi)置防電磁干擾模塊,可在-40℃至85℃極端溫度下穩(wěn)定運行。在某鋼鐵企業(yè)的高爐監(jiān)測項目中,該設(shè)備成功抵御了強電磁脈沖攻擊,保障了數(shù)據(jù)采集的連續(xù)性。輕量化邊緣操作系統(tǒng)的開發(fā)需兼顧功能完整性和資源占用,以適配低端硬件。

據(jù)IDC預(yù)測,到2026年,全球5G邊緣計算市場規(guī)模將突破500億美元,年復(fù)合增長率超40%。倍聯(lián)德正加速布局兩大方向:邊緣大模型:將千億參數(shù)模型壓縮至邊緣設(shè)備可運行范圍,實現(xiàn)質(zhì)檢、安全監(jiān)控等場景的本地化智能決策;5G-TSN融合:通過時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)與5G低時延特性的結(jié)合,構(gòu)建確定性工業(yè)通信底座,支撐AGV協(xié)同、遠程操控等超實時場景。在5G與邊緣計算的深度融合中,數(shù)據(jù)處理的被徹底打通。以倍聯(lián)德為象征的技術(shù)企業(yè),正通過硬件創(chuàng)新、軟件優(yōu)化與生態(tài)共建,推動邊緣計算從“輔助工具”升級為“重要基礎(chǔ)設(shè)施”,為數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。多接入邊緣計算(MEC)通過運營商網(wǎng)絡(luò)部署邊緣節(jié)點,為移動應(yīng)用提供低時延支持。廣東自動駕駛邊緣計算應(yīng)用場景
教育領(lǐng)域通過邊緣計算實現(xiàn)低延遲的遠程互動教學(xué),縮小城鄉(xiāng)教育資源差距。廣東邊緣計算哪家好
倍聯(lián)德自主研發(fā)的EdgeAI平臺,將聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣計算深度融合:動態(tài)負載均衡:根據(jù)5G網(wǎng)絡(luò)信號強度、設(shè)備負載等參數(shù),自動調(diào)整邊緣節(jié)點與云端的任務(wù)分配,確保服務(wù)連續(xù)性;輕量化模型部署:通過模型壓縮技術(shù),將工業(yè)質(zhì)檢、安全監(jiān)控等AI模型的體積縮小90%,可在邊緣節(jié)點直接運行,減少數(shù)據(jù)回傳;安全增強:集成國密SM2/SM4加密算法,支持區(qū)塊鏈存證,確保邊緣數(shù)據(jù)傳輸與存儲的安全性。在某化工企業(yè)的安全監(jiān)控項目中,EdgeAI平臺通過分析邊緣節(jié)點采集的毒氣傳感器數(shù)據(jù),提前15天預(yù)警潛在泄漏風(fēng)險,避免重大事故發(fā)生。廣東邊緣計算哪家好