倍聯(lián)德EdgeAI平臺引入其聯(lián)邦學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)技術(shù):任務(wù)分級處理:將緊急控制指令(如機械臂急停)分配至本地邊緣節(jié)點,延遲<5毫秒;將非實時任務(wù)(如生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計)上傳至云端,降低本地算力壓力。模型壓縮優(yōu)化:通過知識蒸餾技術(shù),將工業(yè)質(zhì)檢AI模型體積縮小90%,可在邊緣節(jié)點直接運行,減少90%的數(shù)據(jù)回傳量。預(yù)測性運維:基于設(shè)備歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障預(yù)測模型,提前15天預(yù)警潛在故障,使運維成本降低35%。在深圳某港口,倍聯(lián)德方案使無人集卡調(diào)度延遲從秒級降至毫秒級,年運輸效率提升30%。在智慧園區(qū)中,邊緣計算整合安防、能源和物流系統(tǒng),實現(xiàn)全局優(yōu)化管理。廣東工業(yè)自動化邊緣計算設(shè)備

倍聯(lián)德積極參與邊緣計算安全標(biāo)準(zhǔn)化工作,作為重要成員參與編制《工業(yè)邊緣計算安全技術(shù)要求》等3項國家標(biāo)準(zhǔn)。公司聯(lián)合中國信通院、華為等機構(gòu)發(fā)起“邊緣計算安全聯(lián)盟”,推動設(shè)備認(rèn)證、漏洞共享、應(yīng)急響應(yīng)等機制落地。截至2025年6月,聯(lián)盟已吸納120余家企業(yè),完成2000余款邊緣設(shè)備的安全評估。在智能電網(wǎng)領(lǐng)域,倍聯(lián)德與國家電網(wǎng)合作構(gòu)建“云-邊-端”協(xié)同防護體系,通過邊緣節(jié)點部署輕量化入侵檢測系統(tǒng),將安全事件響應(yīng)時間從分鐘級縮短至秒級。在智能制造場景中,公司為富士康打造的“安全即服務(wù)”平臺,集成威脅情報、漏洞管理、合規(guī)檢查等功能,使客戶安全運維成本降低40%。廣東機架式系統(tǒng)邊緣計算報價邊緣緩存技術(shù)通過預(yù)測用戶行為提前存儲熱門內(nèi)容,減少重復(fù)數(shù)據(jù)傳輸。

倍聯(lián)德積極構(gòu)建開放生態(tài),與華為、中國移動等企業(yè)建立深度合作。在江蘇某智慧園區(qū)項目中,雙方聯(lián)合部署的MEC專網(wǎng)實現(xiàn)三大創(chuàng)新:網(wǎng)絡(luò)切片隔離:通過5G硬切片技術(shù),將園區(qū)監(jiān)控、工業(yè)控制、辦公上網(wǎng)等業(yè)務(wù)分流至不同虛擬網(wǎng)絡(luò),確保關(guān)鍵任務(wù)時延低于5毫秒;UPF下沉部署:將用戶面功能(UPF)下沉至園區(qū)邊緣,使數(shù)據(jù)本地化處理率達85%,年節(jié)省帶寬費用超千萬元;應(yīng)用生態(tài)聚合:開放邊緣平臺的API接口,吸引30余家ISV入駐,形成涵蓋安防、能源管理、物流優(yōu)化的應(yīng)用生態(tài)。此外,倍聯(lián)德還與英特爾、英偉達等芯片廠商成立聯(lián)合實驗室,共同研發(fā)適用于邊緣場景的異構(gòu)計算架構(gòu)。其新推出的24重要Atom架構(gòu)緊湊型邊緣服務(wù)器,功耗只350W,卻可支持8路1080P視頻流實時分析,使中小企業(yè)單條生產(chǎn)線部署成本從15萬元降至3.8萬元。
邊緣推理的重要價值在于將AI能力下沉至數(shù)據(jù)源頭,解決云端模式的延遲痛點。倍聯(lián)德通過“模型輕量化+異構(gòu)計算”技術(shù),使邊緣設(shè)備具備單獨決策能力:針對工業(yè)機器人控制場景,倍聯(lián)德采用“剪枝+量化+知識蒸餾”三重壓縮技術(shù),將YOLOv5目標(biāo)檢測模型體積從140MB壓縮至3.2MB,推理速度提升12倍。在某電子廠的實際應(yīng)用中,邊緣設(shè)備可實時識別機械臂運動軌跡偏差,響應(yīng)延遲從200毫秒降至15毫秒,故障停機時間減少65%。倍聯(lián)德E500系列邊緣服務(wù)器集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU,支持動態(tài)任務(wù)分配。在自動駕駛測試中,該設(shè)備將激光雷達點云處理任務(wù)分配給GPU,將決策規(guī)劃任務(wù)分配給CPU,使單車每日處理數(shù)據(jù)量達10TB,同時功耗降低40%。零售業(yè)利用邊緣計算分析店內(nèi)客流和商品陳列,動態(tài)調(diào)整營銷策略以提升轉(zhuǎn)化率。

倍聯(lián)德技術(shù)已深度融入自動駕駛?cè)湕l:車路協(xié)同:在無錫國家的車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū),倍聯(lián)德部署的路側(cè)邊緣計算節(jié)點可實時處理1平方公里范圍內(nèi)所有車輛的數(shù)據(jù),將信號燈配時優(yōu)化效率提升40%,路口通行能力提高25%。礦區(qū)自動駕駛:為內(nèi)蒙古某煤礦設(shè)計的防爆型邊緣計算設(shè)備,可在-40℃至60℃極端環(huán)境下穩(wěn)定運行,支持5G+TSN確定性網(wǎng)絡(luò),使無人礦卡調(diào)度延遲從秒級降至毫秒級,年運輸效率提升30%。Robotaxi運營:與某頭部出行平臺合作的項目中,倍聯(lián)德邊緣計算平臺實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與本地決策的協(xié)同,使單車日均接單量從12單提升至18單,乘客等待時間縮短35%。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。廣東機架式系統(tǒng)邊緣計算報價
在智能制造中,邊緣計算可實時監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)并觸發(fā)預(yù)警,避免生產(chǎn)線停機風(fēng)險。廣東工業(yè)自動化邊緣計算設(shè)備
隨著6G、AI大模型與邊緣計算的深度融合,倍聯(lián)德正布局兩大前沿方向:邊緣大模型:將參數(shù)量達6710億的醫(yī)療大模型壓縮至邊緣設(shè)備可運行范圍,支持基層醫(yī)院在本地完成從術(shù)前規(guī)劃到術(shù)中決策的全流程AI輔助;數(shù)字孿生工廠:通過邊緣計算實時映射生產(chǎn)線數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)能預(yù)測、能耗優(yōu)化等智能決策,使工廠運營成本降低25%?!斑吘売嬎悴皇菍υ朴嬎愕奶娲侵悄苁澜绲摹窠?jīng)末梢’?!北堵?lián)德CEO王偉表示。目前,該公司已擁有80余項知識產(chǎn)權(quán),其邊緣計算產(chǎn)品已成功應(yīng)用于礦山、廣東工業(yè)自動化邊緣計算設(shè)備