國產(chǎn)邊緣計(jì)算云平臺

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時間敏感網(wǎng)絡(luò)，為L5級自動駕駛提供10Gbps級實(shí)時數(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(jī)器人都擁有一個‘本地化超級大腦’。”在這場智能變革中，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)算的發(fā)展推動了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)一步普及。國產(chǎn)邊緣計(jì)算云平臺

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(jì)算深度融合：動態(tài)負(fù)載均衡：根據(jù)5G網(wǎng)絡(luò)信號強(qiáng)度、設(shè)備負(fù)載等參數(shù)，自動調(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)傳輸與存儲的安全性。在某化工企業(yè)的安全監(jiān)控項(xiàng)目中，EdgeAI平臺通過分析邊緣節(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。高性能邊緣計(jì)算定制開發(fā)邊緣計(jì)算通過將數(shù)據(jù)處理能力下沉至網(wǎng)絡(luò)邊緣，明顯降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬消耗。

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)模化應(yīng)用的瓶頸。倍聯(lián)德通過“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，重新定義了云端訓(xùn)練的邊界：在醫(yī)療領(lǐng)域，倍聯(lián)德為某三甲醫(yī)院部署的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺，支持10家分院在本地訓(xùn)練醫(yī)療影像分析模型，只共享模型參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)。這一方案使肺病早期篩查準(zhǔn)確率提升至96%，同時滿足《個人信息保護(hù)法》對醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私的要求。技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，平臺采用差分隱私技術(shù)對參數(shù)進(jìn)行加密，并通過安全聚合算法確保云端無法反推原始數(shù)據(jù)。

倍聯(lián)德與華為合作研發(fā)的5G邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，支持時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）協(xié)議：確定性傳輸：在工業(yè)場景中實(shí)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(xiàng)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(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，單次更新耗時從2小時縮短至5分鐘。安全防護(hù)：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(rèn)證，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)降低90%。智能巡檢：通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，減少現(xiàn)場巡檢頻次60%。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域利用邊緣計(jì)算分析土壤濕度和作物生長數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精確灌溉和施肥。

邊緣計(jì)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(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(jì)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(yùn)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(shí)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)”。動態(tài)資源分配算法根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級和節(jié)點(diǎn)負(fù)載，實(shí)時調(diào)整邊緣計(jì)算資源分配策略。廣東智能邊緣計(jì)算定制開發(fā)

邊緣計(jì)算的安全性是行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)之一。國產(chǎn)邊緣計(jì)算云平臺

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(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，通過集成AI視覺質(zhì)檢、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等功能，將生產(chǎn)線缺陷檢測準(zhǔn)確率提升至99.2%，同時降低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(diǎn)內(nèi)置的“焊接缺陷知識庫”可實(shí)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。國產(chǎn)邊緣計(jì)算云平臺