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...
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...
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能交通、智慧醫(yī)療等場景中,數(shù)據(jù)處理的實時性正成為決定行業(yè)競爭力的重要指標。傳統(tǒng)云計算模式下,數(shù)據(jù)需經(jīng)長距離傳輸至云端處理,端到端延遲普遍超過100毫秒,難以滿足高精度控制需求。而5G網(wǎng)絡(luò)與邊緣計算的深度融合,正以“高帶寬+低時延”的雙重特性,重構(gòu)數(shù)據(jù)處理范式。作為國家高新企業(yè),深圳市倍聯(lián)德實業(yè)有限公司憑借其在邊緣計算領(lǐng)域的深厚積累,率先推出多款5G邊緣計算解決方案,為智能制造、智慧城市等領(lǐng)域提供“超實時”智能支撐。邊緣計算為無人機的自主飛行提供了強大的計算能力。廣東自動駕駛邊緣計算解決方案倍聯(lián)德E500系列機架式邊緣服務(wù)器,針對工業(yè)場景深度優(yōu)化:異構(gòu)計算架構(gòu):集成Intel?X...
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。”倍聯(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。邊緣計算為農(nóng)業(yè)智能化提供了有力的技術(shù)支持。廣東...
倍聯(lián)德為富士康打造的“5G+邊緣計算”智能工廠,實現(xiàn)三大突破:實時控制:邊緣節(jié)點直接控制機械臂運動,將運動指令響應(yīng)時間從200毫秒壓縮至20毫秒;柔性生產(chǎn):通過邊緣計算分析訂單數(shù)據(jù),動態(tài)調(diào)整產(chǎn)線配置,支持小批量、多品種的快速切換;預(yù)測性維護:結(jié)合設(shè)備振動、溫度等數(shù)據(jù),提前72小時預(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目中,倍聯(lián)德部署的5G邊緣計算節(jié)點實時處理路口攝像頭數(shù)據(jù),結(jié)合AI算法優(yōu)化信號燈配時,使高峰時段擁堵指數(shù)下降30%。同時,邊緣節(jié)點通過5G網(wǎng)絡(luò)與云端協(xié)同,實現(xiàn)跨區(qū)域交通流量預(yù)測,為城市規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。分布式邊緣資源的調(diào)度算法需平衡負載、能耗和時延,避免局...
在5G網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)的雙重驅(qū)動下,多接入邊緣計算(MEC)正從技術(shù)概念走向規(guī)模化商業(yè)應(yīng)用。據(jù)IDC預(yù)測,到2025年,全球60%以上的數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理,而中國邊緣計算市場規(guī)模已突破400億元。作為國家高新企業(yè),深圳市倍聯(lián)德實業(yè)有限公司憑借其在邊緣計算設(shè)備研發(fā)、場景化解決方案及生態(tài)協(xié)同領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐,正重新定義MEC的商業(yè)落地模式,為智能制造、智慧醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域提供“低時延、高可靠、本地化”的算力支撐。在金融、醫(yī)療等強監(jiān)管領(lǐng)域,倍聯(lián)德創(chuàng)新采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+邊緣加密”技術(shù)。例如,在某銀行反詐項目中,其邊緣節(jié)點可在本地訓(xùn)練風控模型,只上傳模型參數(shù)而非原始數(shù)據(jù),既滿足《個人信息保護法》要...
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...
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)”。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)線停機風險。廣東安防邊緣計算架構(gòu)隨著6G、AI大模型與MEC的深度融合,倍聯(lián)德正布局兩大前沿方...
數(shù)據(jù)隱私泄露風險與合規(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UL60601-1醫(yī)療認證,可在本地完成心電圖、超聲影像的AI分析,無需上傳原始數(shù)據(jù)至云端。在廣州某三甲醫(yī)院的實踐中,該設(shè)備使肺病早期篩查準確率提升至96%,同時滿足《個人信息保護法》對醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私的要求。更值得關(guān)注的是,倍聯(lián)德開發(fā)的DeepSurgeon AI平臺支持多醫(yī)院聯(lián)合訓(xùn)練模型時的參數(shù)隔離,使跨機構(gòu)協(xié)作中的數(shù)據(jù)泄露風險趨近于零。在金融領(lǐng)域,其邊緣計算節(jié)點采用國密SM4算法對交易數(shù)據(jù)進行實時加密,并支持動態(tài)...
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...
倍聯(lián)德與華為合作研發(fā)的5G邊緣計算網(wǎng)關(guān),支持時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)協(xié)議:確定性傳輸:在工業(yè)場景中實現(xiàn)微秒級時鐘同步,確??刂浦噶畹牧銇G包傳輸。帶寬優(yōu)化:通過數(shù)據(jù)特征提取技術(shù),將原始數(shù)據(jù)量壓縮90%以上,某光伏電站項目年節(jié)省帶寬成本超千萬元。多網(wǎng)協(xié)同:支持5G/Wi-Fi 6/有線網(wǎng)絡(luò)自動切換,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)德編排平臺實現(xiàn)邊緣設(shè)備的全生命周期管理:遠程更新:支持批量推送安全補丁與算法模型,單次更新耗時從2小時縮短至5分鐘。安全防護:集成國密SM2/SM4加密算法與區(qū)塊鏈存證,通過等保2.0三級認證,數(shù)據(jù)泄露風險降低90%。智能巡檢:通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬設(shè)備運行狀態(tài),減少...
倍聯(lián)德E500系列機架式邊緣服務(wù)器,針對工業(yè)場景深度優(yōu)化:異構(gòu)計算架構(gòu):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(shè)計:采用液冷技術(shù),單機柜功率密度提升至50kW,能耗降低40%,年節(jié)省電費超10萬元。模塊化擴展:支持PCI-E 4.0高速擴展,企業(yè)可根據(jù)需求靈活配置存儲與算力,避免過度投資。在蘇州工業(yè)園區(qū),倍聯(lián)德為某車企部署的邊緣質(zhì)檢系統(tǒng),通過硬件定制化將單節(jié)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。邊緣計算框架通常融合了物聯(lián)網(wǎng)、AI和5G技術(shù),形成“端-邊...
在智能安防場景中,倍聯(lián)德開發(fā)的邊緣攝像頭采用條件計算技術(shù),只在檢測到異常行為時啟動完整的人臉識別模型。測試數(shù)據(jù)顯示,該方案使設(shè)備功耗降低70%,同時保持99.2%的識別準確率。倍聯(lián)德的分工策略已在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用:智能制造:為富士康打造的“云+邊+端”協(xié)同平臺,通過邊緣設(shè)備實時處理200路攝像頭數(shù)據(jù),結(jié)合云端全局優(yōu)化,使產(chǎn)線綜合效率(OEE)提升18%,年節(jié)省成本超2000萬元。智慧醫(yī)療:HID系列醫(yī)療平板集成邊緣AI芯片,可在本地完成心電圖異常檢測,結(jié)果上傳云端前自動消除敏感,使基層醫(yī)院診斷準確率提升至三甲醫(yī)院水平的92%。自動駕駛:與某車企合作的5G無人公交項目,通過路側(cè)邊緣計算節(jié)點...
在自動駕駛場景中,車載邊緣計算單元需在10毫秒內(nèi)完成障礙物識別、路徑規(guī)劃等決策。若依賴云端處理,數(shù)據(jù)往返延遲可能超過100毫秒,足以引發(fā)致命事故。某新能源車企的測試數(shù)據(jù)顯示,邊緣計算使車輛避障響應(yīng)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(jié)點實時分析車流數(shù)據(jù),動態(tài)調(diào)整配時方案,使城市擁堵指數(shù)降低25%。在半導(dǎo)體封裝產(chǎn)線,邊緣計算設(shè)備可實時分析攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù),在0.1秒內(nèi)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(yè)部署的邊緣AI質(zhì)檢系統(tǒng),將漏檢率從3%降至0.2%,同時減少90%的云端數(shù)據(jù)傳輸量,年節(jié)省帶寬成本超千萬元。通過減少數(shù)據(jù)中心能耗,邊緣計算有助于...
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%。“邊緣計算不是對云計算的替代,而是智能世界的‘神經(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、通過減少數(shù)據(jù)中心能耗,邊緣計算有助于降低全球IT行業(yè)的碳排放總量。廣東道路監(jiān)測邊緣計算盒子價格邊緣計算的部署成本遠不止硬件采購那么...
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,邊緣計算與云計算作為兩大重要計算范式,正以“互補共生”的姿態(tài)重塑產(chǎn)業(yè)格局。從自動駕駛的毫秒級響應(yīng)到醫(yī)療急救的生命體征監(jiān)測,從智能工廠的實時質(zhì)量檢測到智慧城市的交通流量優(yōu)化,兩種技術(shù)通過差異化的應(yīng)用場景定位,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。邊緣計算通過將計算資源下沉至數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭,在需要即時響應(yīng)的場景中展現(xiàn)出不可替代的優(yōu)勢。其重心價值在于消除數(shù)據(jù)傳輸延遲,并保障本地數(shù)據(jù)隱私。邊緣計算正在成為5G網(wǎng)絡(luò)的重要支撐技術(shù)。高性能邊緣計算云平臺面對企業(yè)跨園區(qū)、跨地域的算力調(diào)度需求,倍聯(lián)德創(chuàng)新提出“中心云-邊緣云-終端設(shè)備”三級協(xié)同架構(gòu)。其自主研發(fā)的MEC編排器可動態(tài)分配...
在自動駕駛、工業(yè)控制等場景,性能不足的代價可能是災(zāi)難性的。例如:自動駕駛:車輛需在10毫秒內(nèi)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(yè)質(zhì)檢:某電子廠采用云端AI質(zhì)檢時,因網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致缺陷產(chǎn)品漏檢率高達15%,改用邊緣計算后漏檢率降至0.3%。智慧醫(yī)療:遠程手術(shù)中,100毫秒的延遲就可能造成手術(shù)器械操作偏差,邊緣計算將延遲壓縮至10毫秒以內(nèi),保障了手術(shù)精度?!靶阅苁沁吘売嬎愕牧⑸碇?,但成本控制決定其能否規(guī)?;涞亍!北堵?lián)德CTO李明指出。倍聯(lián)德方案:四維驅(qū)動成本與性能的黃金平衡作為邊緣計算領(lǐng)域的先進企業(yè),倍聯(lián)德通過技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)同,構(gòu)建了“硬件優(yōu)化、軟件智能、網(wǎng)...
倍聯(lián)德推出的E500系列機架式邊緣計算服務(wù)器,專為5G場景設(shè)計:低時延架構(gòu):采用Intel?Xeon?D系列處理器,支持PCI-E 4.0高速擴展,數(shù)據(jù)吞吐量提升50%;高帶寬適配:內(nèi)置5G雙模通信模塊,支持SA/NSA組網(wǎng),實現(xiàn)邊緣節(jié)點與5G基站的直連;環(huán)境適應(yīng)性:通過IP67防護等級認證,可在-40℃至85℃極端溫度下穩(wěn)定運行,滿足野外、工廠等復(fù)雜環(huán)境需求。在某鋼鐵企業(yè)的高爐監(jiān)測項目中,E500系列邊緣服務(wù)器通過5G網(wǎng)絡(luò)實時傳輸高溫攝像頭數(shù)據(jù),結(jié)合AI算法識別爐壁裂紋,檢測精度達0.1毫米,較傳統(tǒng)人工巡檢效率提升20倍。邊緣計算有效降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说难舆t。倍聯(lián)德邊緣計算質(zhì)量邊緣計算資源...
公司自主研發(fā)的EdgeGuard安全平臺,基于零信任原則對所有訪問請求進行動態(tài)認證。通過SD-WAN技術(shù)實現(xiàn)邊緣節(jié)點與云端的加密隧道連接,采用國密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DDoS攻擊,平臺集成阿里云高防IP,可自動識別并清洗惡意流量。在2024年某省級電網(wǎng)的攻防演練中,該系統(tǒng)成功防御了峰值流量達500Gbps的攻擊,保障了電力調(diào)度的實時性。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)練異常檢測模型,無需上傳原始數(shù)據(jù)。通過分析設(shè)備日志、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)調(diào)用等多維度數(shù)據(jù),模型可識別APT攻擊、數(shù)據(jù)泄露等高級威脅。在某汽車工廠的實踐中,該系統(tǒng)...
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。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SERVER平臺實現(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)點的實時分析能力,使某汽車零部件廠商的產(chǎn)線換型時間從4小時縮短至15分鐘,設(shè)備故障預(yù)測準確率達92%。在智慧城市建設(shè)中,倍聯(lián)德與深圳某區(qū)相關(guān)部門合作的智能交通項目,通過部署5000個路側(cè)邊緣節(jié)點,實時分析交通流量、事故位置等數(shù)據(jù),使高峰時段擁堵指數(shù)下降25%,應(yīng)急車輛通行時間縮短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...
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...
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。邊緣計算正在逐步改變數(shù)據(jù)處理的方式。邊緣計算公司傳統(tǒng)AI大...
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。該設(shè)備集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU,支持8路4K攝像頭實時分析,可精確識別0.01毫米級的機械臂運動偏差。在深圳某電子廠的測試中,系統(tǒng)將設(shè)備故障響應(yīng)時間從3秒壓縮至15毫秒,使產(chǎn)線綜合效率(OEE)提升18%,年節(jié)省運維成本超2000萬元。在智能交通場景中,倍聯(lián)德與某車企合作的5G無人公交項目,通過路側(cè)邊緣計算節(jié)點實時處理1平方公里范圍內(nèi)所有車輛的數(shù)據(jù),結(jié)合TSN時間敏感網(wǎng)絡(luò)技術(shù),使緊急制動距離縮短40%,信號燈配時優(yōu)化效率提升40%。這一方案在20...
公司自主研發(fā)的EdgeGuard安全平臺,基于零信任原則對所有訪問請求進行動態(tài)認證。通過SD-WAN技術(shù)實現(xiàn)邊緣節(jié)點與云端的加密隧道連接,采用國密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DDoS攻擊,平臺集成阿里云高防IP,可自動識別并清洗惡意流量。在2024年某省級電網(wǎng)的攻防演練中,該系統(tǒng)成功防御了峰值流量達500Gbps的攻擊,保障了電力調(diào)度的實時性。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)練異常檢測模型,無需上傳原始數(shù)據(jù)。通過分析設(shè)備日志、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)調(diào)用等多維度數(shù)據(jù),模型可識別APT攻擊、數(shù)據(jù)泄露等高級威脅。在某汽車工廠的實踐中,該系統(tǒng)...
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%。邊緣計算的發(fā)展需要更加智能、高效的邊緣設(shè)備。倍聯(lián)德邊緣計算生態(tài)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...
邊緣計算資源有限,攻擊者利用僵尸網(wǎng)絡(luò)發(fā)起低頻高并發(fā)攻擊,可輕易耗盡邊緣節(jié)點算力。2024年某智能電網(wǎng)試點項目中,攻擊者通過偽造海量電力負荷數(shù)據(jù)請求,導(dǎo)致區(qū)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(shù)據(jù)投毒”,通過篡改訓(xùn)練數(shù)據(jù)使模型誤判,某自動駕駛測試場曾因此發(fā)生碰撞事故。邊緣設(shè)備部署環(huán)境復(fù)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(shù)據(jù)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(dǎo)致地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)長久丟失。供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)同樣存在風險,某邊緣服務(wù)器廠商因使用被篡改的固件,導(dǎo)致交付的200臺設(shè)備均預(yù)置后門。通過邊緣計算,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以更加智能...
數(shù)據(jù)隱私泄露風險與合規(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UL60601-1醫(yī)療認證,可在本地完成心電圖、超聲影像的AI分析,無需上傳原始數(shù)據(jù)至云端。在廣州某三甲醫(yī)院的實踐中,該設(shè)備使肺病早期篩查準確率提升至96%,同時滿足《個人信息保護法》對醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私的要求。更值得關(guān)注的是,倍聯(lián)德開發(fā)的DeepSurgeon AI平臺支持多醫(yī)院聯(lián)合訓(xùn)練模型時的參數(shù)隔離,使跨機構(gòu)協(xié)作中的數(shù)據(jù)泄露風險趨近于零。在金融領(lǐng)域,其邊緣計算節(jié)點采用國密SM4算法對交易數(shù)據(jù)進行實時加密,并支持動態(tài)...
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...
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時間敏感網(wǎng)絡(luò),為L5級自動駕駛提供10Gbps級實時數(shù)據(jù)傳輸能力。“邊緣計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(yè)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(shù)與產(chǎn)業(yè)的邊界。邊緣計算技術(shù)在遠程醫(yī)療中發(fā)揮著越來越重要的作用。廣東智能邊緣計算使用方向據(jù)IDC預(yù)測,到2026年,全球5...
倍聯(lián)德與華為合作研發(fā)的5G邊緣計算網(wǎng)關(guān),支持時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)協(xié)議:確定性傳輸:在工業(yè)場景中實現(xiàn)微秒級時鐘同步,確??刂浦噶畹牧銇G包傳輸。帶寬優(yōu)化:通過數(shù)據(jù)特征提取技術(shù),將原始數(shù)據(jù)量壓縮90%以上,某光伏電站項目年節(jié)省帶寬成本超千萬元。多網(wǎng)協(xié)同:支持5G/Wi-Fi 6/有線網(wǎng)絡(luò)自動切換,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)德編排平臺實現(xiàn)邊緣設(shè)備的全生命周期管理:遠程更新:支持批量推送安全補丁與算法模型,單次更新耗時從2小時縮短至5分鐘。安全防護:集成國密SM2/SM4加密算法與區(qū)塊鏈存證,通過等保2.0三級認證,數(shù)據(jù)泄露風險降低90%。智能巡檢:通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬設(shè)備運行狀態(tài),減少...