國(guó)產(chǎn)MCU賦能低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展
關(guān)于雅特力助力關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)
維特比算法與DSP芯片——解碼噪聲中的“比較好路徑”
2025年關(guān)于麥歌恩動(dòng)態(tài)
雅特力推出新系列微控制器:AT32F455/F456/F45
雅特力科技助力宇樹(shù)科技推動(dòng)智慧機(jī)器人創(chuàng)新應(yīng)用
雅特力AT32 Workbench煥“芯”升級(jí)!
雅特力科技助力宇樹(shù)科技推動(dòng)智慧機(jī)器人創(chuàng)新應(yīng)用
矽??萍极@TüV萊茵 ISO 26262 認(rèn)證
國(guó)產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展,技術(shù)創(chuàng)新與市場(chǎng)機(jī)遇并存
倍聯(lián)德與運(yùn)營(yíng)商的合作模式進(jìn)一步降低了應(yīng)用門檻。在江蘇某智慧園區(qū)項(xiàng)目中,雙方聯(lián)合部署的MEC(移動(dòng)邊緣計(jì)算)專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)三大創(chuàng)新:通過(guò)5G硬切片技術(shù),將監(jiān)控、工業(yè)控制、辦公上網(wǎng)等業(yè)務(wù)分流至不同虛擬網(wǎng)絡(luò),關(guān)鍵任務(wù)時(shí)延低于5毫秒;用戶面功能(UPF)下沉至園區(qū)邊緣,數(shù)據(jù)本地化處理率達(dá)85%,年節(jié)省帶寬費(fèi)用超千萬(wàn)元;開(kāi)放邊緣平臺(tái)API接口,吸引30余家ISV入駐,形成涵蓋安防、能源管理、物流優(yōu)化的應(yīng)用生態(tài)。這種“硬件定制+網(wǎng)絡(luò)切片+應(yīng)用集成”的模式,使企業(yè)初期投入成本降低40%。在智慧物流中,邊緣計(jì)算支持無(wú)人機(jī)和AGV的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃和避障決策。工業(yè)自動(dòng)化邊緣計(jì)算定制開(kāi)發(fā)

邊緣計(jì)算通過(guò)實(shí)時(shí)分析設(shè)備能耗數(shù)據(jù),優(yōu)化生產(chǎn)流程與能源分配。例如,在深圳某電子廠中,倍聯(lián)德的邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)注塑機(jī)、空壓機(jī)等設(shè)備的電力消耗,結(jié)合峰谷電價(jià)動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)行策略,使單位產(chǎn)品能耗降低15%,年節(jié)省電費(fèi)超300萬(wàn)元。此外,其與國(guó)家電網(wǎng)合作的“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)。倍聯(lián)德還針對(duì)高耗能行業(yè)開(kāi)發(fā)綠色制造解決方案。例如,在鋼鐵企業(yè)熱軋產(chǎn)線中,其系統(tǒng)通過(guò)分析加熱爐溫度、軋制力等數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)調(diào)整工藝參數(shù),使噸鋼能耗降低8%,年減少二氧化碳排放5萬(wàn)噸。廣東醫(yī)療系統(tǒng)邊緣計(jì)算公司行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程加速將促進(jìn)邊緣計(jì)算生態(tài)的開(kāi)放互通,降低企業(yè)部署門檻。

邊緣計(jì)算通過(guò)優(yōu)化交通流量與停車管理,推動(dòng)能源消耗降低與碳排放減少。在深圳某商圈的智慧停車項(xiàng)目中,倍聯(lián)德的邊緣盒子通過(guò)3D建模實(shí)時(shí)檢測(cè)車位狀態(tài),引導(dǎo)車輛平均尋位時(shí)間從8分鐘降至2分鐘,車位利用率提升35%。該系統(tǒng)年減少車輛怠速時(shí)間超10萬(wàn)小時(shí),相當(dāng)于減少碳排放1200噸。在公共交通領(lǐng)域,倍聯(lián)德的HID系列醫(yī)療平板(經(jīng)UL60601-1認(rèn)證)被應(yīng)用于智能公交系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛位置、速度、載客量等信息。例如,在南京智慧交通項(xiàng)目中,其專項(xiàng)技術(shù)通過(guò)邊緣計(jì)算進(jìn)行實(shí)時(shí)危險(xiǎn)檢測(cè)和預(yù)警,使公交車入站前安全警示響應(yīng)時(shí)間縮短至0.5秒,乘客投訴率下降40%。此外,深圳市發(fā)布的《公交智能調(diào)度系統(tǒng)》地方標(biāo)準(zhǔn)中,客流采集設(shè)備和盲區(qū)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)均基于倍聯(lián)德的邊緣計(jì)算技術(shù),進(jìn)一步提升了乘客安全性。
邊緣計(jì)算設(shè)備的功耗構(gòu)成中,計(jì)算單元占比超60%,存儲(chǔ)與通信模塊消耗30%-50%。倍聯(lián)德推出的E223無(wú)風(fēng)扇服務(wù)器采用英特爾賽揚(yáng)/酷睿處理器,通過(guò)動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)(DVFS)技術(shù),將CPU功耗從15W降至8W,同時(shí)支持4核并行計(jì)算,在智能視頻監(jiān)控場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行。其E526嵌入式服務(wù)器更搭載24重心Atom P5362處理器,配合雙通道內(nèi)存與25GbE高速網(wǎng)口,在工業(yè)自動(dòng)化場(chǎng)景中將數(shù)據(jù)傳輸功耗從12W壓縮至5.8W,較傳統(tǒng)方案降低52%。在芯片選型層面,倍聯(lián)德與英特爾聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu),通過(guò)任務(wù)分配算法將AI推理任務(wù)交由低功耗NPU處理,通用計(jì)算任務(wù)由CPU執(zhí)行。例如,在深圳某智慧園區(qū)項(xiàng)目中,其邊緣節(jié)點(diǎn)通過(guò)NPU完成人臉識(shí)別(功耗1.2W),CPU處理門禁控制(功耗0.8W),系統(tǒng)綜合功耗較純GPU方案降低76%。這種“硬件-任務(wù)”的精確匹配,正在重構(gòu)邊緣設(shè)備的能效標(biāo)準(zhǔn)。邊緣計(jì)算以高擴(kuò)展性滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的需求。

倍聯(lián)德的技術(shù)優(yōu)勢(shì)在于“硬件+算法”的深度整合。其邊緣節(jié)點(diǎn)內(nèi)置行業(yè)知識(shí)圖譜,例如汽車焊接場(chǎng)景中,設(shè)備可實(shí)時(shí)分析2000余種工藝參數(shù),0.1秒內(nèi)識(shí)別氣孔、裂紋等缺陷,響應(yīng)速度較云端模式提升20倍。這種“本地化決策”能力,使比亞迪等企業(yè)的生產(chǎn)線缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)99.2%,運(yùn)維成本降低30%。智慧城市建設(shè)面臨數(shù)據(jù)分散、響應(yīng)滯后等痛點(diǎn),邊緣計(jì)算通過(guò)“就近處理”解開(kāi)了這一難題。在深圳某智慧交通項(xiàng)目中,倍聯(lián)德部署的5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)處理路口攝像頭數(shù)據(jù),結(jié)合AI算法優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí),使高峰時(shí)段擁堵指數(shù)下降30%。同時(shí),邊緣節(jié)點(diǎn)通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)與云端協(xié)同,實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域交通流量預(yù)測(cè),為城市規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。邊緣計(jì)算未來(lái)將在更多行業(yè)實(shí)現(xiàn)深度地應(yīng)用。廣東自動(dòng)駕駛邊緣計(jì)算盒子價(jià)格
邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)的智能網(wǎng)關(guān)可實(shí)現(xiàn)異構(gòu)協(xié)議轉(zhuǎn)換,解決傳統(tǒng)設(shè)備互聯(lián)互通難題。工業(yè)自動(dòng)化邊緣計(jì)算定制開(kāi)發(fā)
邊緣計(jì)算軟件的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)已轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)決策能力與生態(tài)兼容性。倍聯(lián)德自主研發(fā)的邊緣操作系統(tǒng),通過(guò)微內(nèi)核架構(gòu)實(shí)現(xiàn)納秒級(jí)任務(wù)調(diào)度,在富士康智能工廠中支撐起2000余個(gè)工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),將設(shè)備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升至99.2%。其容器化技術(shù)平臺(tái)K3s Edge,更以輕量化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)單節(jié)點(diǎn)80個(gè)容器并發(fā)運(yùn)行,使AGV調(diào)度系統(tǒng)的路徑規(guī)劃響應(yīng)時(shí)間縮短至0.2秒。AI與邊緣計(jì)算的深度融合催生出“邊緣智能”新范式。倍聯(lián)德取得的“支持AI模型動(dòng)態(tài)遷移的邊緣計(jì)算管理系統(tǒng)”專項(xiàng)技術(shù),通過(guò)模型熱更新技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備知識(shí)共享。在醫(yī)療領(lǐng)域,其HID系列醫(yī)療平板內(nèi)置的TensorFlow Lite模型,可在本地完成CT影像的肺結(jié)節(jié)初篩,診斷效率較云端模式提升3倍。這種“云端訓(xùn)練+邊緣推理”的分工策略,正在構(gòu)建起數(shù)據(jù)隱私與計(jì)算效率的平衡點(diǎn)。工業(yè)自動(dòng)化邊緣計(jì)算定制開(kāi)發(fā)