倍聯(lián)德積極參與邊緣計(jì)算安全標(biāo)準(zhǔn)化工作，作為重要成員參與編制《工業(yè)邊緣計(jì)算安全技術(shù)要求》等3項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。公司聯(lián)合中國(guó)信通院、華為等機(jī)構(gòu)發(fā)起“邊緣計(jì)算安全聯(lián)盟”，推動(dòng)設(shè)備認(rèn)證、漏洞共享、應(yīng)急響應(yīng)等機(jī)制落地。截至2025年6月，聯(lián)盟已吸納120余家企業(yè)，完成2000余款邊緣設(shè)備的安全評(píng)估。在智能電網(wǎng)領(lǐng)域，倍聯(lián)德與國(guó)家電網(wǎng)合作構(gòu)建“云-邊-端”協(xié)同防護(hù)體系，通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)部署輕量化入侵檢測(cè)系統(tǒng)，將安全事件響應(yīng)時(shí)間從分鐘級(jí)縮短至秒級(jí)。在智能制造場(chǎng)景中，公司為富士康打造的“安全即服務(wù)”平臺(tái)，集成威脅情報(bào)、漏洞管理、合規(guī)檢查等功能，使客戶(hù)安全運(yùn)維成本降低40%。零售業(yè)利用邊緣計(jì)算分析店內(nèi)客流和商品陳列，動(dòng)態(tài)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略以提升轉(zhuǎn)化率。廣東超市邊緣計(jì)算算法

邊緣計(jì)算在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中如何解決數(shù)據(jù)傳輸與決策時(shí)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(dòng)化、自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療等場(chǎng)景的重要基礎(chǔ)設(shè)施。然而，企業(yè)部署邊緣計(jì)算時(shí)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(guò)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(chǎng)成本與性能的博弈中找到優(yōu)解？國(guó)家高新企業(yè)深圳市倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與場(chǎng)景化解決方案，為行業(yè)提供了可復(fù)制的“平衡術(shù)”。智能邊緣計(jì)算使用方向邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同需解決數(shù)據(jù)同步、任務(wù)分配和結(jié)果反饋的時(shí)序一致性問(wèn)題。

隨著6G、AI大模型與邊緣計(jì)算的深度融合，倍聯(lián)德正布局兩大前沿方向：邊緣大模型：將參數(shù)量達(dá)6710億的醫(yī)療大模型壓縮至邊緣設(shè)備可運(yùn)行范圍，支持基層醫(yī)院在本地完成從術(shù)前規(guī)劃到術(shù)中決策的全流程AI輔助；數(shù)字孿生工廠(chǎng)：通過(guò)邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)映射生產(chǎn)線(xiàn)數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能預(yù)測(cè)、能耗優(yōu)化等智能決策，使工廠(chǎng)運(yùn)營(yíng)成本降低25%?！斑吘売?jì)算不是對(duì)云計(jì)算的替代，而是智能世界的‘神經(jīng)末梢’?！北堵?lián)德CEO王偉表示。目前，該公司已擁有80余項(xiàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，其邊緣計(jì)算產(chǎn)品已成功應(yīng)用于礦山、

公司自主研發(fā)的EdgeGuard安全平臺(tái)，基于零信任原則對(duì)所有訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求進(jìn)行動(dòng)態(tài)認(rèn)證。通過(guò)SD-WAN技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)與云端的加密隧道連接，采用國(guó)密SSL/TLS 1.3協(xié)議，將數(shù)據(jù)傳輸延遲控制在5ms以?xún)?nèi)。針對(duì)DDoS攻擊，平臺(tái)集成阿里云高防IP，可自動(dòng)識(shí)別并清洗惡意流量。在2024年某省級(jí)電網(wǎng)的攻防演練中，該系統(tǒng)成功防御了峰值流量達(dá)500Gbps的攻擊，保障了電力調(diào)度的實(shí)時(shí)性。倍聯(lián)德將聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于邊緣安全，其EdgeAI模塊可在本地訓(xùn)練異常檢測(cè)模型，無(wú)需上傳原始數(shù)據(jù)。通過(guò)分析設(shè)備日志、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)調(diào)用等多維度數(shù)據(jù)，模型可識(shí)別APT攻擊、數(shù)據(jù)泄露等高級(jí)威脅。在某汽車(chē)工廠(chǎng)的實(shí)踐中，該系統(tǒng)提前15天預(yù)警了針對(duì)焊接機(jī)器人的勒索軟件攻擊，避免生產(chǎn)線(xiàn)癱瘓。此外，公司開(kāi)發(fā)的區(qū)塊鏈存證平臺(tái)，可對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)操作進(jìn)行不可篡改的審計(jì)，滿(mǎn)足等保2.0三級(jí)要求。邊緣計(jì)算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的結(jié)合可在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)模型訓(xùn)練。

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(shū)》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)算正在改變我們對(duì)數(shù)據(jù)處理的未來(lái)展望。倍聯(lián)德邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)

邊緣計(jì)算與數(shù)字水印技術(shù)結(jié)合，可為多媒體內(nèi)容提供版權(quán)保護(hù)和溯源能力。廣東超市邊緣計(jì)算算法

在自動(dòng)駕駛、工業(yè)控制等場(chǎng)景，性能不足的代價(jià)可能是災(zāi)難性的。例如：自動(dòng)駕駛：車(chē)輛需在10毫秒內(nèi)完成路況感知與決策，云端處理延遲達(dá)200毫秒以上，根本無(wú)法滿(mǎn)足需求。工業(yè)質(zhì)檢：某電子廠(chǎng)采用云端AI質(zhì)檢時(shí)，因網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致缺陷產(chǎn)品漏檢率高達(dá)15%，改用邊緣計(jì)算后漏檢率降至0.3%。智慧醫(yī)療：遠(yuǎn)程手術(shù)中，100毫秒的延遲就可能造成手術(shù)器械操作偏差，邊緣計(jì)算將延遲壓縮至10毫秒以?xún)?nèi)，保障了手術(shù)精度?！靶阅苁沁吘売?jì)算的立身之本，但成本控制決定其能否規(guī)?；涞亍！北堵?lián)德CTO李明指出。倍聯(lián)德方案：四維驅(qū)動(dòng)成本與性能的黃金平衡作為邊緣計(jì)算領(lǐng)域的先進(jìn)企業(yè)，倍聯(lián)德通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)同，構(gòu)建了“硬件優(yōu)化、軟件智能、網(wǎng)絡(luò)高效、運(yùn)維精益”的四維解決方案。廣東超市邊緣計(jì)算算法