據(jù)IDC預(yù)測(cè),到2026年,全球自動(dòng)駕駛邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將突破200億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率超60%。倍聯(lián)德正加速布局三大方向:邊緣大模型:將千億參數(shù)模型壓縮至邊緣設(shè)備可運(yùn)行范圍,實(shí)現(xiàn)本地化語義分割與決策推理。6G-邊緣融合:與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊,支持10Gbps級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸,為L(zhǎng)5級(jí)自動(dòng)駕駛提供技術(shù)儲(chǔ)備。數(shù)字孿生:構(gòu)建包含10萬+交通節(jié)點(diǎn)的虛擬仿真平臺(tái),通過邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)虛實(shí)交互,使算法訓(xùn)練效率提升10倍。在自動(dòng)駕駛從“輔助駕駛”向“完全無人”跨越的關(guān)鍵階段,邊緣計(jì)算正從“可選配件”升級(jí)為“重要基礎(chǔ)設(shè)施”。倍聯(lián)德通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新與場(chǎng)景深耕,不但為行業(yè)提供了可復(fù)制的解決方案,更推動(dòng)中國(guó)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)在全球競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。正如公司CTO所言:“我們的目標(biāo),是讓每一輛自動(dòng)駕駛汽車都擁有一個(gè)‘本地化超級(jí)大腦’?!边吘売?jì)算的發(fā)展推動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)一步普及。廣東自動(dòng)駕駛邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景
倍聯(lián)德為富士康打造的“5G+邊緣計(jì)算”智能工廠,實(shí)現(xiàn)三大突破:實(shí)時(shí)控制:邊緣節(jié)點(diǎn)直接控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng),將運(yùn)動(dòng)指令響應(yīng)時(shí)間從200毫秒壓縮至20毫秒;柔性生產(chǎn):通過邊緣計(jì)算分析訂單數(shù)據(jù),動(dòng)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(cè)性維護(hù):結(jié)合設(shè)備振動(dòng)、溫度等數(shù)據(jù),提前72小時(shí)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(xiàng)目中,倍聯(lián)德部署的5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理路口攝像頭數(shù)據(jù),結(jié)合AI算法優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí),使高峰時(shí)段擁堵指數(shù)下降30%。同時(shí),邊緣節(jié)點(diǎn)通過5G網(wǎng)絡(luò)與云端協(xié)同,實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域交通流量預(yù)測(cè),為城市規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。廣東小模型邊緣計(jì)算算法邊緣計(jì)算為車聯(lián)網(wǎng)提供了高效的數(shù)據(jù)處理能力。
倍聯(lián)德技術(shù)已深度融入自動(dòng)駕駛?cè)湕l:車路協(xié)同:在無錫國(guó)家的車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū),倍聯(lián)德部署的路側(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可實(shí)時(shí)處理1平方公里范圍內(nèi)所有車輛的數(shù)據(jù),將信號(hào)燈配時(shí)優(yōu)化效率提升40%,路口通行能力提高25%。礦區(qū)自動(dòng)駕駛:為內(nèi)蒙古某煤礦設(shè)計(jì)的防爆型邊緣計(jì)算設(shè)備,可在-40℃至60℃極端環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行,支持5G+TSN確定性網(wǎng)絡(luò),使無人礦卡調(diào)度延遲從秒級(jí)降至毫秒級(jí),年運(yùn)輸效率提升30%。Robotaxi運(yùn)營(yíng):與某頭部出行平臺(tái)合作的項(xiàng)目中,倍聯(lián)德邊緣計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與本地決策的協(xié)同,使單車日均接單量從12單提升至18單,乘客等待時(shí)間縮短35%。
邊緣推理的重要價(jià)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(diǎn)。倍聯(lián)德通過“模型輕量化+異構(gòu)計(jì)算”技術(shù),使邊緣設(shè)備具備單獨(dú)決策能力:針對(duì)工業(yè)機(jī)器人控制場(chǎng)景,倍聯(lián)德采用“剪枝+量化+知識(shí)蒸餾”三重壓縮技術(shù),將YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)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(shí)際應(yīng)用中,邊緣設(shè)備可實(shí)時(shí)識(shí)別機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡偏差,響應(yīng)延遲從200毫秒降至15毫秒,故障停機(jī)時(shí)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(dòng)態(tài)任務(wù)分配。在自動(dòng)駕駛測(cè)試中,該設(shè)備將激光雷達(dá)點(diǎn)云處理任務(wù)分配給GPU,將決策規(guī)劃任務(wù)分配給CPU,使單車每日處理數(shù)據(jù)量達(dá)10TB,同時(shí)功耗降低40%。邊緣計(jì)算正在改變我們對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的理解。
在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與5G技術(shù)深度融合的當(dāng)下,邊緣計(jì)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(lǐng)域的重要基礎(chǔ)設(shè)施。然而,隨著邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),其分散部署、資源受限、協(xié)議異構(gòu)等特點(diǎn),正引發(fā)數(shù)據(jù)泄露、設(shè)備劫持、拒絕服務(wù)攻擊等新型安全威脅。據(jù)《邊緣計(jì)算安全白皮書》統(tǒng)計(jì),2024年全球邊緣計(jì)算安全事件同比增長(zhǎng)137%,其中工業(yè)場(chǎng)景占比達(dá)42%。在此背景下,構(gòu)建多層次防護(hù)體系已成為行業(yè)共識(shí),而深圳市倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司憑借其在邊緣計(jì)算領(lǐng)域的深厚積累,正為行業(yè)提供可復(fù)制的安全解決方案。邊緣計(jì)算設(shè)備的部署位置對(duì)于其性能至關(guān)重要。廣東自動(dòng)駕駛邊緣計(jì)算盒子
邊緣計(jì)算為應(yīng)急響應(yīng)和災(zāi)難管理提供了實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理能力。廣東自動(dòng)駕駛邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景
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。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(shí)時(shí)分析,可精確識(shí)別0.01毫米級(jí)的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)偏差。在深圳某電子廠的測(cè)試中,系統(tǒng)將設(shè)備故障響應(yīng)時(shí)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(yùn)維成本超2000萬元。在智能交通場(chǎng)景中,倍聯(lián)德與某車企合作的5G無人公交項(xiàng)目,通過路側(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)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(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)技術(shù),使緊急制動(dòng)距離縮短40%,信號(hào)燈配時(shí)優(yōu)化效率提升40%。這一方案在2025年四川地震救援中發(fā)揮關(guān)鍵作用,其車載邊緣設(shè)備在斷網(wǎng)環(huán)境下持續(xù)工作72小時(shí),通過衛(wèi)星鏈路傳輸壓縮后的手術(shù)數(shù)據(jù),成功實(shí)施3例野外截肢手術(shù)。廣東自動(dòng)駕駛邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景