智慧安防解决方案

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。云边端协同架构重新定义数据流动路径，为元宇宙、工业互联网等新兴业态提供基础设施支撑。智慧安防解决方案

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。深圳智慧城市解决方案应用场景智慧交通解决方案通过减少拥堵与事故，每年为城市节省数十亿元经济损失与时间成本。

智慧交通的重要挑战在于海量数据的实时处理与低延迟响应。倍联德自主研发的边缘计算服务器与AI多卡并行架构，为这一难题提供了破局之道：倍联德推出的16Atom架构边缘计算服务器，专为交通场景设计，具备无风扇、防尘、宽温工作等特性，可部署于交通信号灯、摄像头等设备端，实现路况实时监测与智能决策。例如，在西安智慧交通项目中，倍联德边缘计算设备通过“物联网+算法模型”实时分析交通流量数据，动态调整信号灯配时，使主干道通行效率提升30%，拥堵时长缩短40%。

在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发了浸没式液冷超算集群，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。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30余家金融机构。专业图形工作站集成多块显卡与高速存储，可流畅处理8K视频剪辑与复杂3D动画渲染任务。

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。高密度服务器在42U机柜中部署数百台节点，通过液冷技术突破传统散热效率极限。深圳高性能液冷工作站解决方案定制

在医疗影像分析领域，GPU加速的3D重建算法可实时生成高精度解剖模型，辅助医生精确诊断。智慧安防解决方案

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。智慧安防解决方案