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。在工業互聯網領域，其“云+邊+端”協同架構已應用于200余家制造企業。通過SERVER平臺實現設備管理、算法管理、數據管理的統一調度，結合邊緣節點的實時分析能力，使某汽車零部件廠商的產線換型時間從4小時縮短至15分鐘，設備故障預測準確率達92%。在智慧城市建設中，倍聯德與深圳某區相關部門合作的智能交通項目，通過部署5000個路側邊緣節點，實時分析交通流量、事故位置等數據，使高峰時段擁堵指數下降25%，應急車輛通行時間縮短40%。該方案還創新引入數字孿生技術，在邊緣端構建城市交通的實時鏡像，為規劃部門提供動態決策支持。能源行業通過邊緣計算實現電網設備的預測性維護，降低非計劃停機損失。廣東高性能邊緣計算

在工業物聯網與5G技術深度融合的當下，邊緣計算憑借其低延遲、高可靠的特性，成為智能制造、智能交通、能源管理等領域的重要基礎設施。然而，隨著邊緣節點數量呈指數級增長，其分散部署、資源受限、協議異構等特點，正引發數據泄露、設備劫持、拒絕服務攻擊等新型安全威脅。據《邊緣計算安全白皮書》統計，2024年全球邊緣計算安全事件同比增長137%，其中工業場景占比達42%。在此背景下，構建多層次防護體系已成為行業共識，而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，正為行業提供可復制的安全解決方案。廣東國產邊緣計算定制開發邊緣計算與聯邦學習的結合可在保護數據隱私的前提下實現跨節點模型訓練。

倍聯德積極構建開放生態，與華為、中國移動等企業建立深度合作。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：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。此外，倍聯德還與英特爾、英偉達等芯片廠商成立聯合實驗室，共同研發適用于邊緣場景的異構計算架構。其新推出的24重要Atom架構緊湊型邊緣服務器，功耗只350W，卻可支持8路1080P視頻流實時分析，使中小企業單條生產線部署成本從15萬元降至3.8萬元。

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。“傳統MEC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。”倍聯德CTO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。邊緣計算使得遠程教育中的實時互動成為可能。

邊緣計算在自動駕駛場景中如何解決數據傳輸與決策時效性矛盾？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：將千億參數模型壓縮至邊緣設備可運行范圍，實現本地化智能決策。6G-邊緣融合：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。“邊緣計算的目標，是讓企業以云計算的成本享受超實時的性能。”倍聯德CEO王偉表示。在這場成本與性能的博弈中，倍聯德正以技術創新重新定義游戲規則，推動邊緣計算從“貴族技術”走向普惠化應用。邊緣計算與數字水印技術結合，可為多媒體內容提供版權保護和溯源能力。超市邊緣計算云平臺

遠程醫療場景中，邊緣計算支持低延遲的影像傳輸和手術機器人實時控制。廣東高性能邊緣計算

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%。廣東高性能邊緣計算