隨著6G、AI大模型與邊緣計算的深度融合,倍聯德正布局兩大前沿方向:邊緣大模型:將參數量達6710億的醫療大模型壓縮至邊緣設備可運行范圍,支持基層醫院在本地完成從術前規劃到術中決策的全流程AI輔助;數字孿生工廠:通過邊緣計算實時映射生產線數據,結合數字孿生技術實現產能預測、能耗優化等智能決策,使工廠運營成本降低25%?!斑吘売嬎悴皇菍υ朴嬎愕奶娲?,而是智能世界的‘神經末梢’?!北堵摰翪EO王偉表示。目前,該公司已擁有80余項知識產權,其邊緣計算產品已成功應用于礦山、邊緣節點的重要功能包括數據預處理、緩存加速和輕量級分析,從而減輕云端負擔。廣東主流邊緣計算應用場景邊緣推理的重要價值在于將AI能力...
在自動駕駛場景中,車載邊緣計算單元需在10毫秒內完成障礙物識別、路徑規劃等決策。若依賴云端處理,數據往返延遲可能超過100毫秒,足以引發致命事故。某新能源車企的測試數據顯示,邊緣計算使車輛避障響應速度提升8倍,事故率下降60%。此外,智慧交通信號燈通過邊緣節點實時分析車流數據,動態調整配時方案,使城市擁堵指數降低25%。在半導體封裝產線,邊緣計算設備可實時分析攝像頭采集的圖像數據,在0.1秒內識別芯片引腳偏移等缺陷,較云端處理效率提升20倍。某光伏企業部署的邊緣AI質檢系統,將漏檢率從3%降至0.2%,同時減少90%的云端數據傳輸量,年節省帶寬成本超千萬元。隨著AI芯片性能提升,邊緣計算將逐步...
倍聯德與中國移動、中國聯通等運營商建立深度合作,探索“硬件定制+網絡切片+應用集成”的聯合運營模式。在江蘇某智慧園區項目中,雙方聯合部署的MEC專網實現三大創新:網絡切片隔離:通過5G硬切片技術,將園區監控、工業控制、辦公上網等業務分流至不同虛擬網絡,確保關鍵任務時延低于5毫秒;UPF下沉部署:將用戶面功能(UPF)下沉至園區邊緣,使數據本地化處理率達85%,年節省帶寬費用超千萬元;應用生態聚合:倍聯德開放邊緣平臺的API接口,吸引30余家ISV入駐,形成涵蓋安防、能源管理、物流優化的應用生態?!斑\營商擁有很完善的邊緣節點資源,而倍聯德擅長行業應用開發?!北堵摰翪EO王偉指出。雙方合作推出的“...
作為行業先行者,倍聯德構建了覆蓋硬件、算法、系統的全棧解決方案:異構計算架構:其E500系列邊緣服務器采用Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU的混合架構,支持16路4K視頻實時分析,算力密度較傳統方案提升3倍。在蘇州工業園區自動駕駛測試場,該設備可同時處理200路攝像頭數據,目標檢測準確率達99.2%。聯邦學習框架:針對數據隱私保護需求,倍聯德開發了分布式聯邦學習平臺。在廣州智能網聯汽車示范區,100輛測試車通過邊緣節點共享模型參數,在保護原始數據的前提下,將雨霧天氣下的行人識別準確率從78%提升至92%。動態資源調度:基于強化學習的資源分配...
邊緣推理的重要價值在于將AI能力下沉至數據源頭,解決云端模式的延遲痛點。倍聯德通過“模型輕量化+異構計算”技術,使邊緣設備具備單獨決策能力:針對工業機器人控制場景,倍聯德采用“剪枝+量化+知識蒸餾”三重壓縮技術,將YOLOv5目標檢測模型體積從140MB壓縮至3.2MB,推理速度提升12倍。在某電子廠的實際應用中,邊緣設備可實時識別機械臂運動軌跡偏差,響應延遲從200毫秒降至15毫秒,故障停機時間減少65%。倍聯德E500系列邊緣服務器集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU,支持動態任務分配。在自動駕駛測試中,該設備將激光雷達點云處理任務分配給...
倍聯德E500系列機架式邊緣服務器,針對工業場景深度優化:異構計算架構:集成Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU,支持16路4K視頻實時分析,算力密度較通用方案提升3倍。低功耗設計:采用液冷技術,單機柜功率密度提升至50kW,能耗降低40%,年節省電費超10萬元。模塊化擴展:支持PCI-E 4.0高速擴展,企業可根據需求靈活配置存儲與算力,避免過度投資。在蘇州工業園區,倍聯德為某車企部署的邊緣質檢系統,通過硬件定制化將單節點成本從15萬元降至8萬元,同時將圖像處理幀率提升至60fps。邊緣計算為智能制造提供了實時、高效的數據處理能力。商場邊緣...
據IDC預測,到2026年,全球自動駕駛邊緣計算市場規模將突破200億美元,年復合增長率超60%。倍聯德正加速布局三大方向:邊緣大模型:將千億參數模型壓縮至邊緣設備可運行范圍,實現本地化語義分割與決策推理。6G-邊緣融合:與華為合作研發太赫茲通信模塊,支持10Gbps級實時數據傳輸,為L5級自動駕駛提供技術儲備。數字孿生:構建包含10萬+交通節點的虛擬仿真平臺,通過邊緣計算實現虛實交互,使算法訓練效率提升10倍。在自動駕駛從“輔助駕駛”向“完全無人”跨越的關鍵階段,邊緣計算正從“可選配件”升級為“重要基礎設施”。倍聯德通過持續的技術創新與場景深耕,不但為行業提供了可復制的解決方案,更推動中國自...
作為行業先行者,倍聯德構建了覆蓋硬件、算法、系統的全棧解決方案:異構計算架構:其E500系列邊緣服務器采用Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU的混合架構,支持16路4K視頻實時分析,算力密度較傳統方案提升3倍。在蘇州工業園區自動駕駛測試場,該設備可同時處理200路攝像頭數據,目標檢測準確率達99.2%。聯邦學習框架:針對數據隱私保護需求,倍聯德開發了分布式聯邦學習平臺。在廣州智能網聯汽車示范區,100輛測試車通過邊緣節點共享模型參數,在保護原始數據的前提下,將雨霧天氣下的行人識別準確率從78%提升至92%。動態資源調度:基于強化學習的資源分配...
倍聯德技術已深度融入自動駕駛全鏈條:車路協同:在無錫國家的車聯網先導區,倍聯德部署的路側邊緣計算節點可實時處理1平方公里范圍內所有車輛的數據,將信號燈配時優化效率提升40%,路口通行能力提高25%。礦區自動駕駛:為內蒙古某煤礦設計的防爆型邊緣計算設備,可在-40℃至60℃極端環境下穩定運行,支持5G+TSN確定性網絡,使無人礦卡調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,倍聯德邊緣計算平臺實現遠程監控與本地決策的協同,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%。動態資源分配算法根據任務優先級和節點負載,實時調整邊緣計算資...
邊緣計算將數據處理下沉至設備端,導致敏感數據(如工業控制指令、用戶健康信息)在邊緣節點集中存儲。某汽車零部件廠商的案例顯示,其邊緣質檢系統因未采用端到端加密,導致30萬條產品缺陷數據被竊取,直接經濟損失超2000萬元。更嚴峻的是,邊緣節點與云端的數據同步過程易遭中間人攻擊,某風電企業曾因通信協議漏洞,導致風機振動數據在傳輸中被篡改,引發非計劃停機。邊緣節點硬件異構性強,從工業PLC到智能攝像頭,不同設備的安全防護能力參差不齊。某化工企業的邊緣安全監控系統因使用未修復漏洞的舊版操作系統,被植入惡意軟件后持續竊取有毒氣體泄漏數據,險些釀成重大事故。此外,邊緣計算平臺常采用虛擬化技術,若宿主系統存在...
倍聯德突破傳統MEC廠商“設備+平臺”的單一模式,聚焦垂直行業的重要痛點,打造“硬件+算法+服務”的全棧解決方案。例如,在智能制造領域,其E500系列機架式邊緣服務器已部署于比亞迪、富士康等企業的智能工廠,通過集成AI視覺質檢、設備預測性維護等功能,將生產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yMEC方案只提供基礎算力,而倍聯德將行業知識圖譜嵌入邊緣設備?!北堵摰翪TO李明表示。以汽車制造為例,其邊緣節點內置的“焊接缺陷知識庫”可實時分析2000余種工藝參數,在0.1秒內識別氣孔、裂紋等缺陷,較云端模式響應速度提升20倍。邊緣計算框架通常融合了物聯網、AI和5G技術,...
在5G網絡與人工智能技術的雙重驅動下,邊緣計算正從概念驗證走向規?;逃?,成為推動工業互聯網、智慧城市、智能醫療等領域變革的重要引擎。據IDC預測,到2026年,全球邊緣計算市場規模將突破1200億美元,其中中國市場的年復合增長率將超過35%。作為國家高新企業,深圳市倍聯德實業有限公司憑借其在邊緣計算設備研發、場景化解決方案及生態協同領域的創新突破,正重新定義邊緣計算的技術邊界與商業價值。傳統云計算架構下,數據需上傳至云端處理,導致工業控制、自動駕駛等場景面臨200毫秒以上的延遲,難以滿足實時性要求。倍聯德通過“異構計算+本地化AI”技術,將關鍵任務處理能力下沉至邊緣節點,實現毫秒級響應。邊緣...
倍聯德EdgeAI平臺引入其聯邦學習與強化學習技術:任務分級處理:將緊急控制指令(如機械臂急停)分配至本地邊緣節點,延遲<5毫秒;將非實時任務(如生產數據統計)上傳至云端,降低本地算力壓力。模型壓縮優化:通過知識蒸餾技術,將工業質檢AI模型體積縮小90%,可在邊緣節點直接運行,減少90%的數據回傳量。預測性運維:基于設備歷史數據訓練故障預測模型,提前15天預警潛在故障,使運維成本降低35%。在深圳某港口,倍聯德方案使無人集卡調度延遲從秒級降至毫秒級,年運輸效率提升30%。邊緣計算為無人機的自主飛行提供了強大的計算能力。廣東高性能邊緣計算報價云計算憑借彈性擴展能力與海量存儲資源,成為需要深度分析...
邊緣計算資源有限,攻擊者利用僵尸網絡發起低頻高并發攻擊,可輕易耗盡邊緣節點算力。2024年某智能電網試點項目中,攻擊者通過偽造海量電力負荷數據請求,導致區域邊緣控制中心癱瘓2小時,影響10萬戶供電。更隱蔽的攻擊方式是針對邊緣AI模型的“數據投毒”,通過篡改訓練數據使模型誤判,某自動駕駛測試場曾因此發生碰撞事故。邊緣設備部署環境復雜,從工廠車間到野外基站,物理防護措施薄弱。某油田的邊緣數據采集終端因未安裝防拆報警裝置,被不法分子直接拔除硬盤,導致地質勘探數據長久丟失。供應鏈環節同樣存在風險,某邊緣服務器廠商因使用被篡改的固件,導致交付的200臺設備均預置后門。在應急救援場景中,邊緣計算支持斷網環...
邊緣計算將數據處理下沉至設備端,導致敏感數據(如工業控制指令、用戶健康信息)在邊緣節點集中存儲。某汽車零部件廠商的案例顯示,其邊緣質檢系統因未采用端到端加密,導致30萬條產品缺陷數據被竊取,直接經濟損失超2000萬元。更嚴峻的是,邊緣節點與云端的數據同步過程易遭中間人攻擊,某風電企業曾因通信協議漏洞,導致風機振動數據在傳輸中被篡改,引發非計劃停機。邊緣節點硬件異構性強,從工業PLC到智能攝像頭,不同設備的安全防護能力參差不齊。某化工企業的邊緣安全監控系統因使用未修復漏洞的舊版操作系統,被植入惡意軟件后持續竊取有毒氣體泄漏數據,險些釀成重大事故。此外,邊緣計算平臺常采用虛擬化技術,若宿主系統存在...
5G網絡空口時延可低至1毫秒,結合邊緣計算的本地化部署,端到端延遲可壓縮至10毫秒以內。這一特性在工業場景中價值明顯:倍聯德為某汽車零部件廠商部署的5G邊緣質檢系統中,振動傳感器數據在邊緣節點完成實時分析,故障預警延遲從傳統模式的2.3秒降至0.15秒,設備非計劃停機時間減少65%。在自動駕駛領域,倍聯德與車企合作的5G無人公交項目,通過邊緣計算節點實時處理路側攝像頭數據,結合5G低時延特性,使車輛緊急制動距離縮短40%,安全性提升3倍。5G網絡峰值速率達10Gbps,可支持每平方公里百萬級設備連接。這一特性解決了邊緣計算的數據傳輸瓶頸:在某光伏電站項目中,倍聯德部署的5G邊緣控制器通過本地化...
在自動駕駛、工業控制等場景,性能不足的代價可能是災難性的。例如:自動駕駛:車輛需在10毫秒內完成路況感知與決策,云端處理延遲達200毫秒以上,根本無法滿足需求。工業質檢:某電子廠采用云端AI質檢時,因網絡延遲導致缺陷產品漏檢率高達15%,改用邊緣計算后漏檢率降至0.3%。智慧醫療:遠程手術中,100毫秒的延遲就可能造成手術器械操作偏差,邊緣計算將延遲壓縮至10毫秒以內,保障了手術精度?!靶阅苁沁吘売嬎愕牧⑸碇?,但成本控制決定其能否規模化落地?!北堵摰翪TO李明指出。倍聯德方案:四維驅動成本與性能的黃金平衡作為邊緣計算領域的先進企業,倍聯德通過技術創新與生態協同,構建了“硬件優化、軟件智能、網...
當前,云廠商正加速布局邊緣服務:AWS Wavelength將計算資源嵌入5G基站,Azure Edge Zones實現數據中心與邊緣節點的無縫對接,華為FusionEdge平臺支持邊云應用統一開發。隨著AI大模型向邊緣端遷移,未來三年,邊緣設備的推理能力將提升10倍,而云端將聚焦于千億參數模型的訓練與優化。在這場計算范式的變革中,邊緣計算與云計算如同數字世界的“左右腦”——前者以毫秒級響應守護生命安全與生產效率,后者以海量算力探索宇宙奧秘與人類未來。兩者的深度融合,正推動各行各業邁向“實時智能”的新紀元。邊緣計算有助于減少數據中心的流量負載。廣東超市邊緣計算視頻分析在智能制造領域,其E500...
在人工智能(AI)技術向千行百業滲透的浪潮中,邊緣計算正從“配角”躍升為“重要引擎”。據IDC預測,到2026年,全球邊緣計算市場規模將突破1200億美元,其中與AI的深度融合占比將超過60%。這一趨勢背后,是行業對“低延遲、高隱私、低成本”的迫切需求。作為國家高新企業,深圳市倍聯德實業有限公司憑借其在邊緣計算與AI領域的創新實踐,率先構建了一套“云端訓練+邊緣推理”的分工策略,為智能制造、智慧醫療、自動駕駛等領域提供了可復制的解決方案。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。邊緣計算盒子邊緣推理的重要價值在于將AI能力下沉至數據源頭,解決云端模式的延遲痛點。倍聯德通...
邊緣推理的重要價值在于將AI能力下沉至數據源頭,解決云端模式的延遲痛點。倍聯德通過“模型輕量化+異構計算”技術,使邊緣設備具備單獨決策能力:針對工業機器人控制場景,倍聯德采用“剪枝+量化+知識蒸餾”三重壓縮技術,將YOLOv5目標檢測模型體積從140MB壓縮至3.2MB,推理速度提升12倍。在某電子廠的實際應用中,邊緣設備可實時識別機械臂運動軌跡偏差,響應延遲從200毫秒降至15毫秒,故障停機時間減少65%。倍聯德E500系列邊緣服務器集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU,支持動態任務分配。在自動駕駛測試中,該設備將激光雷達點云處理任務分配給...
倍聯德為富士康打造的“5G+邊緣計算”智能工廠,實現三大突破:實時控制:邊緣節點直接控制機械臂運動,將運動指令響應時間從200毫秒壓縮至20毫秒;柔性生產:通過邊緣計算分析訂單數據,動態調整產線配置,支持小批量、多品種的快速切換;預測性維護:結合設備振動、溫度等數據,提前72小時預警故障,使產線綜合效率(OEE)提升18%。在深圳某智慧交通項目中,倍聯德部署的5G邊緣計算節點實時處理路口攝像頭數據,結合AI算法優化信號燈配時,使高峰時段擁堵指數下降30%。同時,邊緣節點通過5G網絡與云端協同,實現跨區域交通流量預測,為城市規劃提供數據支撐。邊緣計算使得物聯網設備可以更加高效地協同工作。廣東超市...
在自動駕駛、工業控制等場景,性能不足的代價可能是災難性的。例如:自動駕駛:車輛需在10毫秒內完成路況感知與決策,云端處理延遲達200毫秒以上,根本無法滿足需求。工業質檢:某電子廠采用云端AI質檢時,因網絡延遲導致缺陷產品漏檢率高達15%,改用邊緣計算后漏檢率降至0.3%。智慧醫療:遠程手術中,100毫秒的延遲就可能造成手術器械操作偏差,邊緣計算將延遲壓縮至10毫秒以內,保障了手術精度?!靶阅苁沁吘売嬎愕牧⑸碇?,但成本控制決定其能否規?;涞??!北堵摰翪TO李明指出。倍聯德方案:四維驅動成本與性能的黃金平衡作為邊緣計算領域的先進企業,倍聯德通過技術創新與生態協同,構建了“硬件優化、軟件智能、網...
邊緣計算資源有限,攻擊者利用僵尸網絡發起低頻高并發攻擊,可輕易耗盡邊緣節點算力。2024年某智能電網試點項目中,攻擊者通過偽造海量電力負荷數據請求,導致區域邊緣控制中心癱瘓2小時,影響10萬戶供電。更隱蔽的攻擊方式是針對邊緣AI模型的“數據投毒”,通過篡改訓練數據使模型誤判,某自動駕駛測試場曾因此發生碰撞事故。邊緣設備部署環境復雜,從工廠車間到野外基站,物理防護措施薄弱。某油田的邊緣數據采集終端因未安裝防拆報警裝置,被不法分子直接拔除硬盤,導致地質勘探數據長久丟失。供應鏈環節同樣存在風險,某邊緣服務器廠商因使用被篡改的固件,導致交付的200臺設備均預置后門。邊緣計算正在成為5G網絡的重要支撐技...
邊緣計算的部署成本遠不止硬件采購那么簡單。根據行業調研,企業需承擔四大重要成本:硬件成本:邊緣節點需部署專業用服務器、智能網關等設備,單個節點成本數萬元至數十萬元不等。例如,某汽車工廠部署200個邊緣節點,硬件總投入超千萬元。網絡成本:5G專網或工業以太網建設成本高昂,且需持續支付帶寬租賃費用。某物流園區測試顯示,5G網絡年費用占邊緣計算總成本的30%。運維成本:邊緣節點分散部署,需專業團隊進行設備巡檢、故障修復和軟件更新,人力成本較集中式數據中心高40%。能源成本:邊緣設備24小時運行,電力消耗和冷卻系統費用占運營成本的25%以上。邊緣計算設備的部署位置對于其性能至關重要。廣東超市邊緣計算一...
在人工智能(AI)技術向千行百業滲透的浪潮中,邊緣計算正從“配角”躍升為“重要引擎”。據IDC預測,到2026年,全球邊緣計算市場規模將突破1200億美元,其中與AI的深度融合占比將超過60%。這一趨勢背后,是行業對“低延遲、高隱私、低成本”的迫切需求。作為國家高新企業,深圳市倍聯德實業有限公司憑借其在邊緣計算與AI領域的創新實踐,率先構建了一套“云端訓練+邊緣推理”的分工策略,為智能制造、智慧醫療、自動駕駛等領域提供了可復制的解決方案。邊緣計算為應急響應和災難管理提供了實時的數據處理能力。主流邊緣計算設備邊緣計算將數據處理下沉至設備端,導致敏感數據(如工業控制指令、用戶健康信息)在邊緣節點集...
針對中小企業的算力需求,倍聯德推出全球初款24重要Atom架構緊湊型邊緣服務器,其功耗只350W,卻可支持8路1080P視頻流實時分析。在浙江某紡織企業的質量檢測場景中,該設備替代傳統工控機后,使單條生產線部署成本從15萬元降至3.8萬元,同時將布匹瑕疵檢出率從82%提升至98%。“邊緣計算不是‘高級玩具’,必須讓中小企業用得起。”倍聯德產品總監張華強調。其HID系列醫療平板更通過UL60601-1醫療認證,在基層醫院實現心電圖、超聲影像的本地化AI分析,使單臺設備診斷效率相當于3名主治醫師,而采購成本只為進口設備的1/5。邊緣計算的發展需要跨行業的合作與協同。高性能邊緣計算生態自動駕駛系統依...
隨著AI大模型向邊緣端遷移,倍聯德正布局兩大方向:邊緣大模型:研發千億參數模型的輕量化版本,支持在邊緣設備上運行多模態推理任務。6G-邊緣融合:與華為合作研發太赫茲通信模塊,結合TSN時間敏感網絡,為L5級自動駕駛提供10Gbps級實時數據傳輸能力。“邊緣計算不是云端的替代者,而是AI能力的延伸。”倍聯德CTO李明表示,“通過精確的分工策略,我們正在讓每一輛自動駕駛汽車、每一臺工業機器人都擁有一個‘本地化超級大腦’?!痹谶@場智能變革中,邊緣計算與AI的深度融合,正重新定義技術與產業的邊界。電信運營商通過邊緣計算拓展B2B業務,為行業客戶提供定制化解決方案。園區邊緣計算使用方向倍聯德積極參與邊緣...
當前,云廠商正加速布局邊緣服務:AWS Wavelength將計算資源嵌入5G基站,Azure Edge Zones實現數據中心與邊緣節點的無縫對接,華為FusionEdge平臺支持邊云應用統一開發。隨著AI大模型向邊緣端遷移,未來三年,邊緣設備的推理能力將提升10倍,而云端將聚焦于千億參數模型的訓練與優化。在這場計算范式的變革中,邊緣計算與云計算如同數字世界的“左右腦”——前者以毫秒級響應守護生命安全與生產效率,后者以海量算力探索宇宙奧秘與人類未來。兩者的深度融合,正推動各行各業邁向“實時智能”的新紀元。邊緣計算有助于減少數據中心的流量負載。無風扇系統邊緣計算供應商在數字化轉型浪潮中,邊緣計...
在自動駕駛技術加速落地的進程中,一場關于“數據傳輸效率”與“決策時效性”的博弈正成為行業重要挑戰。傳統云計算模式下,車輛傳感器產生的海量數據需上傳至云端處理,往返延遲常導致緊急制動響應滯后數百毫秒,而這一毫秒級差距在高速行駛場景中可能引發致命事故。在此背景下,邊緣計算技術通過“本地化智能”重構數據處理范式,為自動駕駛系統提供了低延遲、高可靠的實時決策支持。作為國家高新的技術企業,深圳市倍聯德實業有限公司憑借其在邊緣計算領域的深厚積累,正成為推動這一技術變革的關鍵力量。邊緣節點的重要功能包括數據預處理、緩存加速和輕量級分析,從而減輕云端負擔。廣東ARM邊緣計算云平臺傳統AI大模型訓練依賴云端算力...
便攜式醫療設備通過邊緣計算實現本地生命體征分析,在斷網情況下仍能持續監測患者心率、血氧等指標。某三甲醫院的心電監護儀采用邊緣架構后,室顫識別延遲從15秒縮短至0.5秒,為急救爭取了黃金時間。此外,手術機器人的邊緣計算模塊可實時處理4K影像數據,確保主刀醫生操作的精確性。隨著5G與AI技術的融合,邊緣計算與云計算正從“替代競爭”轉向“協同共生”。在智能電網場景中,邊緣節點實時監測變壓器溫度,云端平臺分析歷史數據預測設備壽命;在智慧農業領域,田間傳感器通過邊緣計算控制灌溉系統,云端AI模型優化種植方案。據IDC預測,到2026年,80%的企業將采用邊云協同架構,其數據處理效率較單一模式提升3倍以上...