云計(jì)算憑借彈性擴(kuò)展能力與海量存儲(chǔ)資源,成為需要深度分析、長(zhǎng)期存儲(chǔ)及跨區(qū)域協(xié)同場(chǎng)景的重要支撐。電商平臺(tái)通過(guò)云計(jì)算處理PB級(jí)用戶行為數(shù)據(jù),構(gòu)建推薦算法模型,使點(diǎn)擊率提升18%。某生物醫(yī)藥企業(yè)利用云平臺(tái)訓(xùn)練蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型,將研發(fā)周期從5年壓縮至6個(gè)月。云計(jì)算的分布式計(jì)算框架可同時(shí)調(diào)度數(shù)萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器,滿足復(fù)雜模型訓(xùn)練的算力需求。流媒體平臺(tái)通過(guò)云計(jì)算實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的全球同步分發(fā),結(jié)合CDN邊緣節(jié)點(diǎn),使用戶緩沖時(shí)間從10秒降至0.5秒。某跨國(guó)企業(yè)的SaaS服務(wù)依托云平臺(tái),支持200個(gè)國(guó)家用戶同時(shí)在線,系統(tǒng)可用性達(dá)99.99%。氣象部門(mén)利用云計(jì)算進(jìn)行超分辨率氣候模擬,將臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)精度從50公里提升至10公...
倍聯(lián)德積極構(gòu)建開(kāi)放生態(tài),與華為、中國(guó)移動(dòng)等企業(yè)建立深度合作。在江蘇某智慧園區(qū)項(xiàng)目中,雙方聯(lián)合部署的MEC專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)三大創(chuàng)新:網(wǎng)絡(luò)切片隔離:通過(guò)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(shí)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(dá)85%,年節(jié)省帶寬費(fèi)用超千萬(wàn)元;應(yīng)用生態(tài)聚合:開(kāi)放邊緣平臺(tái)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(dá)等芯片廠商成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,共同研發(fā)適用于邊緣場(chǎng)景的異構(gòu)計(jì)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...
在自動(dòng)駕駛技術(shù)加速落地的進(jìn)程中,一場(chǎng)關(guān)于“數(shù)據(jù)傳輸效率”與“決策時(shí)效性”的博弈正成為行業(yè)重要挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)云計(jì)算模式下,車輛傳感器產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)需上傳至云端處理,往返延遲常導(dǎo)致緊急制動(dòng)響應(yīng)滯后數(shù)百毫秒,而這一毫秒級(jí)差距在高速行駛場(chǎng)景中可能引發(fā)致命事故。在此背景下,邊緣計(jì)算技術(shù)通過(guò)“本地化智能”重構(gòu)數(shù)據(jù)處理范式,為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了低延遲、高可靠的實(shí)時(shí)決策支持。作為國(guó)家高新的技術(shù)企業(yè),深圳市倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司憑借其在邊緣計(jì)算領(lǐng)域的深厚積累,正成為推動(dòng)這一技術(shù)變革的關(guān)鍵力量。邊緣計(jì)算正在逐步改變數(shù)據(jù)處理的方式。機(jī)架式系統(tǒng)邊緣計(jì)算算法隨著6G、AI大模型與邊緣計(jì)算的深度融合,倍聯(lián)德正布局兩大前沿方向:邊...
倍聯(lián)德與華為合作研發(fā)的5G邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān),支持時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)協(xié)議:確定性傳輸:在工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)時(shí)鐘同步,確保控制指令的零丟包傳輸。帶寬優(yōu)化:通過(guò)數(shù)據(jù)特征提取技術(shù),將原始數(shù)據(jù)量壓縮90%以上,某光伏電站項(xiàng)目年節(jié)省帶寬成本超千萬(wàn)元。多網(wǎng)協(xié)同:支持5G/Wi-Fi 6/有線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)切換,在弱網(wǎng)環(huán)境下仍能保障關(guān)鍵任務(wù)連續(xù)性。倍聯(lián)德編排平臺(tái)實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備的全生命周期管理:遠(yuǎn)程更新:支持批量推送安全補(bǔ)丁與算法模型,單次更新耗時(shí)從2小時(shí)縮短至5分鐘。安全防護(hù):集成國(guó)密SM2/SM4加密算法與區(qū)塊鏈存證,通過(guò)等保2.0三級(jí)認(rèn)證,數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)降低90%。智能巡檢:通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)模擬設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),減少...
隨著AI大模型向邊緣端遷移,倍聯(lián)德正布局兩大方向:邊緣大模型:研發(fā)千億參數(shù)模型的輕量化版本,支持在邊緣設(shè)備上運(yùn)行多模態(tài)推理任務(wù)。6G-邊緣融合:與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊,結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò),為L(zhǎng)5級(jí)自動(dòng)駕駛提供10Gbps級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸能力?!斑吘売?jì)算不是云端的替代者,而是AI能力的延伸。”倍聯(lián)德CTO李明表示,“通過(guò)精確的分工策略,我們正在讓每一輛自動(dòng)駕駛汽車、每一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人都擁有一個(gè)‘本地化超級(jí)大腦’?!痹谶@場(chǎng)智能變革中,邊緣計(jì)算與AI的深度融合,正重新定義技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界。邊緣計(jì)算設(shè)備的部署位置對(duì)于其性能至關(guān)重要。社區(qū)邊緣計(jì)算軟件邊緣計(jì)算通過(guò)在車輛本地或路側(cè)單元部署計(jì)算節(jié)點(diǎn),將...
倍聯(lián)德自主研發(fā)的EdgeAI平臺(tái),將聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣計(jì)算深度融合:動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡:根據(jù)5G網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度、設(shè)備負(fù)載等參數(shù),自動(dòng)調(diào)整邊緣節(jié)點(diǎn)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(guò)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(diǎn)直接運(yùn)行,減少數(shù)據(jù)回傳;安全增強(qiáng):集成國(guó)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(chǔ)的安全性。在某化工企業(yè)的安全監(jiān)控項(xiàng)目中,EdgeAI平臺(tái)通過(guò)分析邊緣節(jié)點(diǎn)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(xiǎn),避免重大事故發(fā)生。未來(lái)邊緣計(jì)算可能演變?yōu)椤爸悄軌m?!毙螒B(tài),通過(guò)納米級(jí)設(shè)備實(shí)現(xiàn)無(wú)處不在的感知與計(jì)算。廣東小模型邊...
隨著AI大模型向邊緣端遷移,倍聯(lián)德正布局兩大方向:邊緣大模型:研發(fā)千億參數(shù)模型的輕量化版本,支持在邊緣設(shè)備上運(yùn)行多模態(tài)推理任務(wù)。6G-邊緣融合:與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊,結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò),為L(zhǎng)5級(jí)自動(dòng)駕駛提供10Gbps級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸能力?!斑吘売?jì)算不是云端的替代者,而是AI能力的延伸?!北堵?lián)德CTO李明表示,“通過(guò)精確的分工策略,我們正在讓每一輛自動(dòng)駕駛汽車、每一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人都擁有一個(gè)‘本地化超級(jí)大腦’?!痹谶@場(chǎng)智能變革中,邊緣計(jì)算與AI的深度融合,正重新定義技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界。邊緣計(jì)算正在推動(dòng)智能制造向更高層次發(fā)展。智慧交通邊緣計(jì)算算法在智能制造領(lǐng)域,其E500系列機(jī)架式邊緣服務(wù)器...
在能源管理領(lǐng)域,其R500Q液冷服務(wù)器支持50kW單機(jī)柜功率密度,可連續(xù)365天無(wú)故障運(yùn)行。在武漢某光伏電站的部署中,系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)分析電池板溫度、光照強(qiáng)度等數(shù)據(jù),使發(fā)電效率提升8%,年減少碳排放1.2萬(wàn)噸。倍聯(lián)德積極構(gòu)建開(kāi)放生態(tài),與華為、中國(guó)移動(dòng)等企業(yè)建立深度合作。在江蘇某智慧園區(qū)項(xiàng)目中,雙方聯(lián)合部署的MEC專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)三大創(chuàng)新:網(wǎng)絡(luò)切片隔離:通過(guò)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(shí)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(dá)85%,年節(jié)省帶寬費(fèi)用超千萬(wàn)元;應(yīng)用生態(tài)聚合:開(kāi)放邊緣平臺(tái)的API接口,吸引30...
倍聯(lián)德積極參與邊緣計(jì)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(jì)算安全技術(shù)要求》等3項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。公司聯(lián)合中國(guó)信通院、華為等機(jī)構(gòu)發(fā)起“邊緣計(jì)算安全聯(lián)盟”,推動(dòng)設(shè)備認(rèn)證、漏洞共享、應(yīng)急響應(yīng)等機(jī)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(píng)估。在智能電網(wǎng)領(lǐng)域,倍聯(lián)德與國(guó)家電網(wǎng)合作構(gòu)建“云-邊-端”協(xié)同防護(hù)體系,通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)部署輕量化入侵檢測(cè)系統(tǒng),將安全事件響應(yīng)時(shí)間從分鐘級(jí)縮短至秒級(jí)。在智能制造場(chǎng)景中,公司為富士康打造的“安全即服務(wù)”平臺(tái),集成威脅情報(bào)、漏洞管理、合規(guī)檢查等功能,使客戶安全運(yùn)維成本降低40%。邊緣計(jì)算設(shè)備的能效比傳統(tǒng)設(shè)備有了明顯提升。廣東商...
公司自主研發(fā)的EdgeGuard安全平臺(tái),基于零信任原則對(duì)所有訪問(wèn)請(qǐng)求進(jìn)行動(dòng)態(tài)認(rèn)證。通過(guò)SD-WAN技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)與云端的加密隧道連接,采用國(guó)密SSL/TLS 1.3協(xié)議,將數(shù)據(jù)傳輸延遲控制在5ms以內(nèi)。針對(duì)DDoS攻擊,平臺(tái)集成阿里云高防IP,可自動(dòng)識(shí)別并清洗惡意流量。在2024年某省級(jí)電網(wǎng)的攻防演練中,該系統(tǒng)成功防御了峰值流量達(dá)500Gbps的攻擊,保障了電力調(diào)度的實(shí)時(shí)性。倍聯(lián)德將聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于邊緣安全,其EdgeAI模塊可在本地訓(xùn)練異常檢測(cè)模型,無(wú)需上傳原始數(shù)據(jù)。通過(guò)分析設(shè)備日志、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)調(diào)用等多維度數(shù)據(jù),模型可識(shí)別APT攻擊、數(shù)據(jù)泄露等高級(jí)威脅。在某汽車工廠的實(shí)踐中,該系統(tǒng)...
倍聯(lián)德積極參與邊緣計(jì)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(jì)算安全技術(shù)要求》等3項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。公司聯(lián)合中國(guó)信通院、華為等機(jī)構(gòu)發(fā)起“邊緣計(jì)算安全聯(lián)盟”,推動(dòng)設(shè)備認(rèn)證、漏洞共享、應(yīng)急響應(yīng)等機(jī)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(píng)估。在智能電網(wǎng)領(lǐng)域,倍聯(lián)德與國(guó)家電網(wǎng)合作構(gòu)建“云-邊-端”協(xié)同防護(hù)體系,通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)部署輕量化入侵檢測(cè)系統(tǒng),將安全事件響應(yīng)時(shí)間從分鐘級(jí)縮短至秒級(jí)。在智能制造場(chǎng)景中,公司為富士康打造的“安全即服務(wù)”平臺(tái),集成威脅情報(bào)、漏洞管理、合規(guī)檢查等功能,使客戶安全運(yùn)維成本降低40%。邊緣計(jì)算的普及將推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,催生新的...
數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)要求,正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要挑戰(zhàn)。倍聯(lián)德創(chuàng)新采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+邊緣加密”技術(shù),在醫(yī)療、金融等強(qiáng)監(jiān)管領(lǐng)域構(gòu)建起數(shù)據(jù)安全防線。在醫(yī)療行業(yè),其HID系列醫(yī)療平板通過(guò)UL60601-1醫(yī)療認(rèn)證,可在本地完成心電圖、超聲影像的AI分析,無(wú)需上傳原始數(shù)據(jù)至云端。在廣州某三甲醫(yī)院的實(shí)踐中,該設(shè)備使肺病早期篩查準(zhǔn)確率提升至96%,同時(shí)滿足《個(gè)人信息保護(hù)法》對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私的要求。更值得關(guān)注的是,倍聯(lián)德開(kāi)發(fā)的DeepSurgeon AI平臺(tái)支持多醫(yī)院聯(lián)合訓(xùn)練模型時(shí)的參數(shù)隔離,使跨機(jī)構(gòu)協(xié)作中的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)趨近于零。在金融領(lǐng)域,其邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)采用國(guó)密SM4算法對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)加密,并支持動(dòng)態(tài)...
倍聯(lián)德突破傳統(tǒng)MEC廠商“設(shè)備+平臺(tái)”的單一模式,聚焦垂直行業(yè)的重要痛點(diǎn),打造“硬件+算法+服務(wù)”的全棧解決方案。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,其“云+邊+端”協(xié)同架構(gòu)已應(yīng)用于200余家制造企業(yè)。通過(guò)SERVER平臺(tái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備管理、算法管理、數(shù)據(jù)管理的統(tǒng)一調(diào)度,結(jié)合邊緣節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)分析能力,使某汽車零部件廠商的產(chǎn)線換型時(shí)間從4小時(shí)縮短至15分鐘,設(shè)備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)92%。在智慧城市建設(shè)中,倍聯(lián)德與深圳某區(qū)相關(guān)部門(mén)合作的智能交通項(xiàng)目,通過(guò)部署5000個(gè)路側(cè)邊緣節(jié)點(diǎn),實(shí)時(shí)分析交通流量、事故位置等數(shù)據(jù),使高峰時(shí)段擁堵指數(shù)下降25%,應(yīng)急車輛通行時(shí)間縮短40%。該方案還創(chuàng)新引入數(shù)字孿生技術(shù),在邊緣端構(gòu)建城市交通的實(shí)...
倍聯(lián)德積極構(gòu)建開(kāi)放生態(tài),與華為、中國(guó)移動(dòng)等企業(yè)建立深度合作。在江蘇某智慧園區(qū)項(xiàng)目中,雙方聯(lián)合部署的MEC專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)三大創(chuàng)新:網(wǎng)絡(luò)切片隔離:通過(guò)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(shí)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(dá)85%,年節(jié)省帶寬費(fèi)用超千萬(wàn)元;應(yīng)用生態(tài)聚合:開(kāi)放邊緣平臺(tái)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(dá)等芯片廠商成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,共同研發(fā)適用于邊緣場(chǎng)景的異構(gòu)計(jì)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...
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,邊緣計(jì)算與云計(jì)算作為兩大重要計(jì)算范式,正以“互補(bǔ)共生”的姿態(tài)重塑產(chǎn)業(yè)格局。從自動(dòng)駕駛的毫秒級(jí)響應(yīng)到醫(yī)療急救的生命體征監(jiān)測(cè),從智能工廠的實(shí)時(shí)質(zhì)量檢測(cè)到智慧城市的交通流量?jī)?yōu)化,兩種技術(shù)通過(guò)差異化的應(yīng)用場(chǎng)景定位,共同構(gòu)建起低延遲、高可靠、智能化的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。邊緣計(jì)算通過(guò)將計(jì)算資源下沉至數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭,在需要即時(shí)響應(yīng)的場(chǎng)景中展現(xiàn)出不可替代的優(yōu)勢(shì)。其重心價(jià)值在于消除數(shù)據(jù)傳輸延遲,并保障本地?cái)?shù)據(jù)隱私。在智慧園區(qū)中,邊緣計(jì)算整合安防、能源和物流系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化管理。廣東道路監(jiān)測(cè)邊緣計(jì)算生態(tài)傳統(tǒng)AI大模型訓(xùn)練依賴云端算力,但高昂的帶寬成本和隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)成為規(guī)?;瘧?yīng)用的瓶頸。倍聯(lián)德通過(guò)“聯(lián)...
倍聯(lián)德突破傳統(tǒng)MEC廠商“設(shè)備+平臺(tái)”的單一模式,聚焦垂直行業(yè)的重要痛點(diǎn),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(jī)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(guò)集成AI視覺(jué)質(zhì)檢、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等功能,將生產(chǎn)線缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率提升至99.2%,同時(shí)降低30%的運(yùn)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(shí)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(diǎn)內(nèi)置的“焊接缺陷知識(shí)庫(kù)”可實(shí)時(shí)分析2000余種工藝參數(shù),在0.1秒內(nèi)識(shí)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(jì)算有助于減少數(shù)據(jù)中心的流量負(fù)載。無(wú)風(fēng)扇系...
倍聯(lián)德積極構(gòu)建開(kāi)放生態(tài),與華為、中國(guó)移動(dòng)等企業(yè)建立深度合作。在江蘇某智慧園區(qū)項(xiàng)目中,雙方聯(lián)合部署的MEC專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)三大創(chuàng)新:網(wǎng)絡(luò)切片隔離:通過(guò)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(shí)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(dá)85%,年節(jié)省帶寬費(fèi)用超千萬(wàn)元;應(yīng)用生態(tài)聚合:開(kāi)放邊緣平臺(tái)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(dá)等芯片廠商成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,共同研發(fā)適用于邊緣場(chǎng)景的異構(gòu)計(jì)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...
隨著AI大模型向邊緣端遷移,倍聯(lián)德正布局兩大方向:邊緣大模型:研發(fā)千億參數(shù)模型的輕量化版本,支持在邊緣設(shè)備上運(yùn)行多模態(tài)推理任務(wù)。6G-邊緣融合:與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊,結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò),為L(zhǎng)5級(jí)自動(dòng)駕駛提供10Gbps級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸能力?!斑吘売?jì)算不是云端的替代者,而是AI能力的延伸?!北堵?lián)德CTO李明表示,“通過(guò)精確的分工策略,我們正在讓每一輛自動(dòng)駕駛汽車、每一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人都擁有一個(gè)‘本地化超級(jí)大腦’。”在這場(chǎng)智能變革中,邊緣計(jì)算與AI的深度融合,正重新定義技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界。在應(yīng)急救援場(chǎng)景中,邊緣計(jì)算支持?jǐn)嗑W(wǎng)環(huán)境下的本地化通信和資源調(diào)度。自動(dòng)駕駛邊緣計(jì)算定制開(kāi)發(fā)作為國(guó)家專精特新“...
邊緣計(jì)算的部署成本遠(yuǎn)不止硬件采購(gòu)那么簡(jiǎn)單。根據(jù)行業(yè)調(diào)研,企業(yè)需承擔(dān)四大重要成本:硬件成本:邊緣節(jié)點(diǎn)需部署專業(yè)用服務(wù)器、智能網(wǎng)關(guān)等設(shè)備,單個(gè)節(jié)點(diǎn)成本數(shù)萬(wàn)元至數(shù)十萬(wàn)元不等。例如,某汽車工廠部署200個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn),硬件總投入超千萬(wàn)元。網(wǎng)絡(luò)成本:5G專網(wǎng)或工業(yè)以太網(wǎng)建設(shè)成本高昂,且需持續(xù)支付帶寬租賃費(fèi)用。某物流園區(qū)測(cè)試顯示,5G網(wǎng)絡(luò)年費(fèi)用占邊緣計(jì)算總成本的30%。運(yùn)維成本:邊緣節(jié)點(diǎn)分散部署,需專業(yè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行設(shè)備巡檢、故障修復(fù)和軟件更新,人力成本較集中式數(shù)據(jù)中心高40%。能源成本:邊緣設(shè)備24小時(shí)運(yùn)行,電力消耗和冷卻系統(tǒng)費(fèi)用占運(yùn)營(yíng)成本的25%以上。零售業(yè)利用邊緣計(jì)算分析店內(nèi)客流和商品陳列,動(dòng)態(tài)調(diào)整營(yíng)銷策略以...
倍聯(lián)德自主研發(fā)的EdgeAI平臺(tái),將聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣計(jì)算深度融合:動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡:根據(jù)5G網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度、設(shè)備負(fù)載等參數(shù),自動(dòng)調(diào)整邊緣節(jié)點(diǎn)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(guò)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(diǎn)直接運(yùn)行,減少數(shù)據(jù)回傳;安全增強(qiáng):集成國(guó)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(chǔ)的安全性。在某化工企業(yè)的安全監(jiān)控項(xiàng)目中,EdgeAI平臺(tái)通過(guò)分析邊緣節(jié)點(diǎn)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(xiǎn),避免重大事故發(fā)生。邊緣計(jì)算與數(shù)字孿生結(jié)合,可構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的虛擬模型,優(yōu)化物理系統(tǒng)運(yùn)行效率。mec邊緣計(jì)算使用方...
數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)要求,正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要挑戰(zhàn)。倍聯(lián)德創(chuàng)新采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+邊緣加密”技術(shù),在醫(yī)療、金融等強(qiáng)監(jiān)管領(lǐng)域構(gòu)建起數(shù)據(jù)安全防線。在醫(yī)療行業(yè),其HID系列醫(yī)療平板通過(guò)UL60601-1醫(yī)療認(rèn)證,可在本地完成心電圖、超聲影像的AI分析,無(wú)需上傳原始數(shù)據(jù)至云端。在廣州某三甲醫(yī)院的實(shí)踐中,該設(shè)備使肺病早期篩查準(zhǔn)確率提升至96%,同時(shí)滿足《個(gè)人信息保護(hù)法》對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私的要求。更值得關(guān)注的是,倍聯(lián)德開(kāi)發(fā)的DeepSurgeon AI平臺(tái)支持多醫(yī)院聯(lián)合訓(xùn)練模型時(shí)的參數(shù)隔離,使跨機(jī)構(gòu)協(xié)作中的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)趨近于零。在金融領(lǐng)域,其邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)采用國(guó)密SM4算法對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)加密,并支持動(dòng)態(tài)...
隨著AI大模型向邊緣端遷移,倍聯(lián)德正布局兩大方向:邊緣大模型:研發(fā)千億參數(shù)模型的輕量化版本,支持在邊緣設(shè)備上運(yùn)行多模態(tài)推理任務(wù)。6G-邊緣融合:與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊,結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò),為L(zhǎng)5級(jí)自動(dòng)駕駛提供10Gbps級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸能力。“邊緣計(jì)算不是云端的替代者,而是AI能力的延伸。”倍聯(lián)德CTO李明表示,“通過(guò)精確的分工策略,我們正在讓每一輛自動(dòng)駕駛汽車、每一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人都擁有一個(gè)‘本地化超級(jí)大腦’?!痹谶@場(chǎng)智能變革中,邊緣計(jì)算與AI的深度融合,正重新定義技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界。邊緣計(jì)算為無(wú)人機(jī)的自主飛行提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力。廣東園區(qū)邊緣計(jì)算服務(wù)機(jī)構(gòu)邊緣計(jì)算在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中如何解決數(shù)...
倍聯(lián)德EdgeAI平臺(tái)引入其聯(lián)邦學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù):任務(wù)分級(jí)處理:將緊急控制指令(如機(jī)械臂急停)分配至本地邊緣節(jié)點(diǎn),延遲<5毫秒;將非實(shí)時(shí)任務(wù)(如生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì))上傳至云端,降低本地算力壓力。模型壓縮優(yōu)化:通過(guò)知識(shí)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(diǎn)直接運(yùn)行,減少90%的數(shù)據(jù)回傳量。預(yù)測(cè)性運(yùn)維:基于設(shè)備歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障預(yù)測(cè)模型,提前15天預(yù)警潛在故障,使運(yùn)維成本降低35%。在深圳某港口,倍聯(lián)德方案使無(wú)人集卡調(diào)度延遲從秒級(jí)降至毫秒級(jí),年運(yùn)輸效率提升30%。邊緣計(jì)算正在成為未來(lái)智慧城市的重要技術(shù)之一。安防邊緣計(jì)算質(zhì)量5G網(wǎng)絡(luò)空口時(shí)延可低至1毫秒,結(jié)合邊緣計(jì)算的本地化部署,端到端延...
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依賴激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多模態(tài)傳感器,每輛車每秒產(chǎn)生超過(guò)10GB原始數(shù)據(jù)。若采用云端集中處理模式,數(shù)據(jù)需經(jīng)4G/5G網(wǎng)絡(luò)上傳至數(shù)據(jù)中心,再返回控制指令,端到端延遲普遍超過(guò)200毫秒。某頭部車企測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,在時(shí)速120公里的場(chǎng)景下,200毫秒延遲意味著車輛將多行駛6.7米,這足以決定一場(chǎng)事故的生死。此外,網(wǎng)絡(luò)帶寬限制進(jìn)一步加劇矛盾。以城市路口場(chǎng)景為例,單路口若部署10輛自動(dòng)駕駛車輛,每車上傳8K視頻流,總帶寬需求將突破10Gbps,遠(yuǎn)超現(xiàn)有5G基站承載能力。更嚴(yán)峻的是,隧道、地下停車場(chǎng)等弱網(wǎng)環(huán)境可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)中斷,使云端決策系統(tǒng)徹底失效。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程加速將促進(jìn)邊緣計(jì)算生態(tài)...
在智能制造領(lǐng)域,其E500系列機(jī)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。該設(shè)備集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU,支持8路4K攝像頭實(shí)時(shí)分析,可精確識(shí)別0.01毫米級(jí)的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)偏差。在深圳某電子廠的測(cè)試中,系統(tǒng)將設(shè)備故障響應(yīng)時(shí)間從3秒壓縮至15毫秒,使產(chǎn)線綜合效率(OEE)提升18%,年節(jié)省運(yùn)維成本超2000萬(wàn)元。在智能交通場(chǎng)景中,倍聯(lián)德與某車企合作的5G無(wú)人公交項(xiàng)目,通過(guò)路側(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理1平方公里范圍內(nèi)所有車輛的數(shù)據(jù),結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)技術(shù),使緊急制動(dòng)距離縮短40%,信號(hào)燈配時(shí)優(yōu)化效率提升40%。這一方案在20...
5G網(wǎng)絡(luò)空口時(shí)延可低至1毫秒,結(jié)合邊緣計(jì)算的本地化部署,端到端延遲可壓縮至10毫秒以內(nèi)。這一特性在工業(yè)場(chǎng)景中價(jià)值明顯:倍聯(lián)德為某汽車零部件廠商部署的5G邊緣質(zhì)檢系統(tǒng)中,振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)完成實(shí)時(shí)分析,故障預(yù)警延遲從傳統(tǒng)模式的2.3秒降至0.15秒,設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間減少65%。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,倍聯(lián)德與車企合作的5G無(wú)人公交項(xiàng)目,通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理路側(cè)攝像頭數(shù)據(jù),結(jié)合5G低時(shí)延特性,使車輛緊急制動(dòng)距離縮短40%,安全性提升3倍。5G網(wǎng)絡(luò)峰值速率達(dá)10Gbps,可支持每平方公里百萬(wàn)級(jí)設(shè)備連接。這一特性解決了邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸:在某光伏電站項(xiàng)目中,倍聯(lián)德部署的5G邊緣控制器通過(guò)本地化...
在智能制造領(lǐng)域,其E500系列機(jī)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。該設(shè)備集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU,支持8路4K攝像頭實(shí)時(shí)分析,可精確識(shí)別0.01毫米級(jí)的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)偏差。在深圳某電子廠的測(cè)試中,系統(tǒng)將設(shè)備故障響應(yīng)時(shí)間從3秒壓縮至15毫秒,使產(chǎn)線綜合效率(OEE)提升18%,年節(jié)省運(yùn)維成本超2000萬(wàn)元。在智能交通場(chǎng)景中,倍聯(lián)德與某車企合作的5G無(wú)人公交項(xiàng)目,通過(guò)路側(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理1平方公里范圍內(nèi)所有車輛的數(shù)據(jù),結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)技術(shù),使緊急制動(dòng)距離縮短40%,信號(hào)燈配時(shí)優(yōu)化效率提升40%。這一方案在20...
邊緣計(jì)算在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中如何解決數(shù)據(jù)傳輸與決策時(shí)效性矛盾?在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,邊緣計(jì)算憑借低延遲、高帶寬和本地化處理能力,成為工業(yè)自動(dòng)化、自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療等場(chǎng)景的重要基礎(chǔ)設(shè)施。然而,企業(yè)部署邊緣計(jì)算時(shí)往往面臨兩難:追求性能需投入高昂的硬件、網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)維成本,而過(guò)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(chǎng)成本與性能的博弈中找到優(yōu)解?國(guó)家高新企業(yè)深圳市倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與場(chǎng)景化解決方案,為行業(yè)提供了可復(fù)制的“平衡術(shù)”。邊緣計(jì)算使得數(shù)據(jù)可以在源頭附近被快速處理。廣東智能邊緣計(jì)算代理商邊緣推理的重要價(jià)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(diǎn)。倍聯(lián)德通過(guò)“模型輕...
倍聯(lián)德為富士康打造的“5G+邊緣計(jì)算”智能工廠,實(shí)現(xiàn)三大突破:實(shí)時(shí)控制:邊緣節(jié)點(diǎn)直接控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng),將運(yùn)動(dòng)指令響應(yīng)時(shí)間從200毫秒壓縮至20毫秒;柔性生產(chǎn):通過(guò)邊緣計(jì)算分析訂單數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)線配置,支持小批量、多品種的快速切換;預(yù)測(cè)性維護(hù):結(jié)合設(shè)備振動(dòng)、溫度等數(shù)據(jù),提前72小時(shí)預(yù)警故障,使產(chǎn)線綜合效率(OEE)提升18%。在深圳某智慧交通項(xiàng)目中,倍聯(lián)德部署的5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理路口攝像頭數(shù)據(jù),結(jié)合AI算法優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí),使高峰時(shí)段擁堵指數(shù)下降30%。同時(shí),邊緣節(jié)點(diǎn)通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)與云端協(xié)同,實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域交通流量預(yù)測(cè),為城市規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。邊緣計(jì)算正在改變我們對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)和管理方式。行動(dòng)邊...
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依賴激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多模態(tài)傳感器,每輛車每秒產(chǎn)生超過(guò)10GB原始數(shù)據(jù)。若采用云端集中處理模式,數(shù)據(jù)需經(jīng)4G/5G網(wǎng)絡(luò)上傳至數(shù)據(jù)中心,再返回控制指令,端到端延遲普遍超過(guò)200毫秒。某頭部車企測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,在時(shí)速120公里的場(chǎng)景下,200毫秒延遲意味著車輛將多行駛6.7米,這足以決定一場(chǎng)事故的生死。此外,網(wǎng)絡(luò)帶寬限制進(jìn)一步加劇矛盾。以城市路口場(chǎng)景為例,單路口若部署10輛自動(dòng)駕駛車輛,每車上傳8K視頻流,總帶寬需求將突破10Gbps,遠(yuǎn)超現(xiàn)有5G基站承載能力。更嚴(yán)峻的是,隧道、地下停車場(chǎng)等弱網(wǎng)環(huán)境可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)中斷,使云端決策系統(tǒng)徹底失效。邊緣計(jì)算與區(qū)塊鏈結(jié)合可實(shí)現(xiàn)去中心化的...