广东平安校园解决方案部署

在2025年的智慧城市浪潮中，数据已成为驱动城市治理、公共服务与产业升级的重心引擎。作为国家高新企业，深圳市倍联德实业有限公司（以下简称“倍联德”）凭借其在边缘计算、AI服务器、液冷技术及全闪存存储领域的全栈创新能力，为智慧交通、智慧安防、智慧医疗等场景提供高性能、低延迟、绿色节能的算力支撑，成为推动中国智慧城市建设的企业。倍联德智慧城市解决方案已渗透至交通、安防、医疗等关键领域，形成从硬件到算法的完整能力：倍联德与华为、英特尔合作开发的“交通信号灯智能控制平台”，集成边缘计算节点与全闪存存储系统，支持实时分析交通流量、天气、事件等多维度数据。在重庆轨道交通COCC（控制中心）项目中，该平台通过运能运量匹配分析，将列车准点率提升至99.5%，乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟。极寒环境下，液冷系统通过智能温控模块维持冷却液流动性，确保设备稳定运行。广东平安校园解决方案部署

倍联德智慧交通解决方案已覆盖自动驾驶、智能交通管理、物流运输等多个领域，形成从数据采集、处理到决策的全链路能力：在文远知行与新加坡交通部的合作中，倍联德提供G808P-V3服务器作为自动驾驶训练与推理的重心平台。该服务器搭载双路AMD EPYC 7763处理器与128TB NVMe SSD缓存层，将6710亿参数的DeepSeek医学大模型训练时间从72小时压缩至8小时，技术迁移至自动驾驶领域后，使车辆路径规划效率提升5倍，同时通过WORM技术确保训练数据不可篡改，满足L4级自动驾驶的合规要求。深圳高性能边缘计算解决方案部署智慧安防解决方案在企业和社区中得到了普遍的认可和应用。

倍联德为重庆交通开投集团打造的智慧交通平台，集成其全闪存存储系统与边缘计算节点，实现轨道交通COCC（控制中心）的运能运量匹配分析、客流预测等功能。例如，在“响应公交”场景中，系统通过大数据分析乘客定位、实时路况等信息，动态调度车辆，使乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟，运营成本降低22%。在九识智能的低速无人配送项目中，倍联德提供定制化边缘计算设备，实时监控无人车健康参数并预测故障隐患。该方案已在全球超200个城市落地，使配送效率提升40%，运营成本下降35%。例如，在苏州工业园区，搭载倍联德设备的无人车日均配送量突破200单，错误率低于0.1%。

倍联德通过“硬件+软件+服务”的一体化模式，构建起覆盖芯片厂商、ISV及终端用户的开放生态：公司与NVIDIA、英特尔、华为等企业建立联合实验室，共同优化CUDA-X AI加速库与TensorRT推理框架。在2025年AMD行业方案全国大会上，倍联德展出的“Strix Halo”液冷工作站系统，通过集成AMD锐龙AI Max+395处理器与128GB LPDDR5x内存，实现了Llama 3模型推理的毫秒级响应，较前代方案性能提升2.3倍。针对不同规模客户的差异化需求，倍联德提供从标准产品到OEM/ODM的灵活合作模式。例如，为中小实验室设计的Mini-Eve系列工作站，在2U空间内集成2张RTX 4090显卡与全闪存存储，支持Stable Diffusion文生图任务的批量处理，而成本只为同类产品的60%。边缘侧部署的GPU推理节点，通过模型量化与剪枝技术，在低功耗设备上实现毫秒级响应。

针对不同规模客户的差异化需求，倍联德提供从标准产品到OEM/ODM的灵活合作模式。例如，为中小实验室设计的Mini-Eve系列工作站，在2U空间内集成2张RTX 4090显卡与全闪存存储，支持Stable Diffusion文生图任务的批量处理，而成本只为同类产品的60%。倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场，为当地智慧城市、金融科技等领域提供本地化部署方案。在新加坡港的自动化码头项目中，其边缘计算工作站通过5G网络实时处理AGV小车的视觉导航数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。低功耗广域网（LPWAN）设备通过云边端协同，在断网环境下仍能维持基础物联网服务运行。广东边缘计算解决方案平台支持

工作站解决方案为设计师和工程师提供了强大的计算支持。广东平安校园解决方案部署

针对高密度计算场景的散热难题，倍联德推出R300Q/R500Q系列2U液冷服务器，采用冷板式液冷设计，PUE值低至1.05，较传统风冷方案节能40%。以某三甲医院为例，其部署的R500Q液冷工作站搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡，在运行6710亿参数的DeepSeek医学大模型时，单柜功率密度达50kW，但通过液冷技术将噪音控制在55分贝以下，同时使单次模型训练的碳排放从1.2吨降至0.3吨，相当于种植16棵冷杉的环保效益。倍联德自主研发的异构计算平台支持CPU+GPU+DPU协同工作，通过动态资源调度优化计算-通信重叠率。在香港科技大学的深度学习平台升级项目中，其定制化工作站采用4张NVIDIA RTX 4090显卡与至强四代处理器组合，配合TensorFlow框架实现98%的硬件利用率，使ResNet-152模型的训练时间从72小时压缩至8小时，而部署成本只为传统方案的1/3。广东平安校园解决方案部署