AI解决方案项目实施

在2025年的全球智慧交通浪潮中，自动驾驶接驳车、智能交通信号控制、AI视频监控等创新应用正重塑城市出行生态。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服务器及液冷技术领域的全栈创新能力，为智慧交通提供从硬件到算法的完整解决方案，成为推动行业智能化转型的重要引擎。倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场，为新加坡港自动化码头、中东金融数据中心等项目提供本地化部署方案。其边缘计算存储节点在新加坡港的应用中，通过5G网络实时处理AGV小车数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。智慧安防系统通过人脸识别与行为分析算法，自动预警可疑人员并追踪其活动轨迹。AI解决方案项目实施

倍联德GPU解决方案已渗透至医疗、科研、制造等关键领域，形成差异化竞争优势。在医疗影像分析领域，倍联德与多家三甲医院合作开发了基于GPU加速的数字孪生系统。某专科医院部署的G808P-V3工作站搭载双路AMD EPYC 7763处理器与4张RTX 5880显卡，可实时渲染8K分辨率的部位三维模型，配合AI辅助诊断算法，将肺结节检测准确率提升至99.2%，单例CT扫描分析时间从15分钟缩短至90秒。在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发的液冷超算工作站集群，采用NVLink互联技术实现16张RTX 6000 Ada显卡的显存共享，使分子动力学模拟的原子数量从100万级提升至10亿级。在锂离子电池电解液研发项目中，该方案将模拟周期从3个月压缩至7天，助力团队快速筛选出性能提升40%的新型配方。AI解决方案项目实施云边端协同的应急通信系统，在地震等灾害中通过边缘节点快速恢复局部网络连接。

倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场，为新加坡港自动化码头、中东金融数据中心等项目提供本地化部署方案。其边缘计算存储节点在新加坡港的应用中，通过5G网络实时处理AGV小车数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。随着Blackwell架构GPU与CXL内存扩展技术的商用化，倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代服务器，预计将AI推理性能再提升2倍。公司创始人覃超剑表示：“我们的目标不只是提供硬件，更要通过软硬协同优化，让智慧交通、智能安防等应用像使用办公软件一样便捷。”从西安的智慧交通到宁波的智慧医疗，从重庆的轨道交通到东莞的智慧城管，倍联德实业有限公司正以全栈技术能力赋能智慧城市生态，为全球城市治理现代化提供“中国方案”。在这场数字化变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。

针对金融交易、实时分析等高并发场景，倍联德推出基于NVMe协议的全闪存存储系统，通过优化PCIe 5.0通道与RDMA网络架构，实现单节点IOPS超500万、延迟低于50微秒的性能突破。例如，在贵州农信的重要交易系统中，倍联德全闪存存储配合华为NoF+存储网络解决方案，将存储网络吞吐量提升87%，时延降低42%，确保7×24小时业务零中断。面向海量非结构化数据场景，倍联德分布式存储系统支持EB级容量横向扩展，采用纠删码（EC）技术将存储利用率提升至90%以上，同时通过智能数据分片与负载均衡算法，确保多节点并发读写时的性能线性增长。在某省级广电媒资库项目中，该方案支持4K/8K视频流直存与实时剪辑，单集群可管理超200万小时高清素材，存储成本较传统方案降低60%。多屏显示工作站通过GPU多流输出功能，支持金融交易员同时监控数百个实时数据图表。

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：公司与英特尔、英伟达、华为等企业建立联合实验室，共同优化存储协议与加速库。例如，其存储系统深度适配NVIDIA Magnum IO框架，使AI训练任务的数据加载速度提升3倍；与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案，已应用于全球超200个城市。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，为中小社区设计的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%。云边端架构中，边缘节点负责本地化数据处理，云端提供全局模型训练与资源调度支持。边缘计算解决方案哪家好

超融合存储服务器整合计算、存储与网络功能，简化中小企业数据中心架构与运维复杂度。AI解决方案项目实施

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。AI解决方案项目实施