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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。其液冷技术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的商用化，倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代液冷工作站，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，让千亿参数大模型像使用办公软件一样便捷。”从医疗诊断到工业质检，从科研模拟到内容创作，倍联德实业有限公司正以液冷技术为支点，撬动千行百业的智能化变革。在这场算力变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。移动工作站采用轻薄化设计与独显直连技术，满足工程师野外作业时对性能与便携性的双重需求。广东解决方案定制

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。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（单独软件开发商）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。深圳智慧水务解决方案平台支持智慧医疗解决方案提高了医疗服务的效率和质量。

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，让千亿参数大模型像使用办公软件一样便捷。”从金融交易到生命科学，从工业制造到智慧城市，倍联德实业有限公司正以全栈服务器解决方案为支点，撬动千行百业的数字化转型。在这场算力变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。

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。智慧交通解决方案在缓解城市交通拥堵和提高交通效率方面发挥了重要作用。

倍联德云边端协同解决方案的重心在于构建“中心云+边缘节点+终端设备”的三层架构，通过数据协同、控制协同与模型协同，实现从数据采集到决策反馈的全流程闭环。其技术优势体现在三大维度：倍联德自主研发的E500系列机架式边缘计算服务器，采用16Atom架构，支持Intel®Xeon®D系列处理器与双PCI-E扩展卡，可在1U短深度空间内实现低至2ms的响应延迟。例如，在西安智慧交通项目中，该服务器部署于路口摄像头旁，实时分析车流量数据并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%。其-30°C至50°C的宽温工作能力与IP65级防尘设计，更可满足工业场景的严苛环境需求。车路协同系统利用边缘计算节点，在10毫秒内完成车辆与路侧单元的信息交互与决策下发。广东高性能服务器解决方案平台支持

分布式存储服务器采用纠删码算法，在单盘故障时仍能保障数据完整性与业务连续性。广东解决方案定制

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。广东解决方案定制