公司自主研發的EdgeGuard安全平臺，基于零信任原則對所有訪問請求進行動態認證。通過SD-WAN技術實現邊緣節點與云端的加密隧道連接，采用國密SSL/TLS 1.3協議，將數據傳輸延遲控制在5ms以內。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年某省級電網的攻防演練中，該系統成功防御了峰值流量達500Gbps的攻擊，保障了電力調度的實時性。倍聯德將聯邦學習技術應用于邊緣安全，其EdgeAI模塊可在本地訓練異常檢測模型，無需上傳原始數據。通過分析設備日志、網絡流量、系統調用等多維度數據，模型可識別APT攻擊、數據泄露等高級威脅。在某汽車工廠的實踐中，該系統提前15天預警了針對焊接機器人的勒索軟件攻擊，避免生產線癱瘓。此外，公司開發的區塊鏈存證平臺，可對邊緣節點操作進行不可篡改的審計，滿足等保2.0三級要求。邊緣計算與云計算的協同需解決數據同步、任務分配和結果反饋的時序一致性問題。廣東安防邊緣計算服務機構

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%。“邊緣計算不是對云計算的替代，而是智能世界的‘神經末梢’。”倍聯德CEO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、前端小模型邊緣計算邊緣計算使得遠程教育中的實時互動成為可能。

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。

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%。“邊緣計算不是對云計算的替代，而是智能世界的‘神經末梢’。”倍聯德CEO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、交通、工業物聯網等20余個領域，市場占有率突破20%。在這場邊緣變革中，這家深圳企業正以技術創新重新定義產業邊界，讓算力像水電一樣觸手可及。邊緣計算使得視頻監控系統可以實時分析并響應異常情況。

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%。邊緣計算為車聯網提供了高效的數據處理能力。廣東主流邊緣計算費用

邊緣節點的異構性導致管理復雜度高，需通過統一平臺實現標準化運維。廣東安防邊緣計算服務機構

倍聯德推出的E500系列機架式邊緣計算服務器，專為5G場景設計：低時延架構：采用Intel?Xeon?D系列處理器，支持PCI-E 4.0高速擴展，數據吞吐量提升50%；高帶寬適配：內置5G雙模通信模塊，支持SA/NSA組網，實現邊緣節點與5G基站的直連；環境適應性：通過IP67防護等級認證，可在-40℃至85℃極端溫度下穩定運行，滿足野外、工廠等復雜環境需求。在某鋼鐵企業的高爐監測項目中，E500系列邊緣服務器通過5G網絡實時傳輸高溫攝像頭數據，結合AI算法識別爐壁裂紋，檢測精度達0.1毫米，較傳統人工巡檢效率提升20倍。廣東安防邊緣計算服務機構