深圳智慧交通解决方案设计

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%。工业设计工作站兼容CATIA、SolidWorks等软件硬件加速接口，明显缩短产品迭代周期。深圳智慧交通解决方案设计

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%。深圳智慧交通解决方案设计极寒环境下，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。

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，让云边端协同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千行百业，为全球智慧城市建设提供“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。

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。高性能液冷工作站解决方案结合了高性能与低功耗的优势。

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%。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。广东云边端协同解决方案定制

AI解决方案在智能制造和智能物流领域有着普遍的应用前景。深圳智慧交通解决方案设计

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JensorFlow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。深圳智慧交通解决方案设计