在智能安防場景中，倍聯德開發的邊緣攝像頭采用條件計算技術，只在檢測到異常行為時啟動完整的人臉識別模型。測試數據顯示，該方案使設備功耗降低70%，同時保持99.2%的識別準確率。倍聯德的分工策略已在多個領域實現規模化應用：智能制造：為富士康打造的“云+邊+端”協同平臺，通過邊緣設備實時處理200路攝像頭數據，結合云端全局優化，使產線綜合效率（OEE）提升18%，年節省成本超2000萬元。智慧醫療：HID系列醫療平板集成邊緣AI芯片，可在本地完成心電圖異常檢測，結果上傳云端前自動消除敏感，使基層醫院診斷準確率提升至三甲醫院水平的92%。自動駕駛：與某車企合作的5G無人公交項目，通過路側邊緣計算節點實時處理1平方公里范圍內所有車輛的數據，使緊急制動距離縮短40%，安全性提升3倍。邊緣計算為無人機的自主飛行提供了強大的計算能力。自動駕駛邊緣計算算法

在工業互聯網、智能交通、智慧醫療等場景中，數據處理的實時性正成為決定行業競爭力的重要指標。傳統云計算模式下，數據需經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網絡與邊緣計算的深度融合，正以“高帶寬+低時延”的雙重特性，重構數據處理范式。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領域的深厚積累，率先推出多款5G邊緣計算解決方案，為智能制造、智慧城市等領域提供“超實時”智能支撐。廣東專業邊緣計算生態邊緣計算設備的部署位置對于其性能至關重要。

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。通過邊緣計算，物聯網設備可以更加智能地工作。

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。廣東緊湊型系統邊緣計算云平臺

開放邊緣計算聯盟（OECA）等組織正在推動技術標準和接口的統一化進程。自動駕駛邊緣計算算法

倍聯德積極參與邊緣計算安全標準化工作，作為重要成員參與編制《工業邊緣計算安全技術要求》等3項國家標準。公司聯合中國信通院、華為等機構發起“邊緣計算安全聯盟”，推動設備認證、漏洞共享、應急響應等機制落地。截至2025年6月，聯盟已吸納120余家企業，完成2000余款邊緣設備的安全評估。在智能電網領域，倍聯德與國家電網合作構建“云-邊-端”協同防護體系，通過邊緣節點部署輕量化入侵檢測系統，將安全事件響應時間從分鐘級縮短至秒級。在智能制造場景中，公司為富士康打造的“安全即服務”平臺，集成威脅情報、漏洞管理、合規檢查等功能，使客戶安全運維成本降低40%。自動駕駛邊緣計算算法