在數字經濟蓬勃發展的2025年，數據已成為企業重要的資產之一。然而，隨著人工智能、工業互聯網等技術的深度應用，數據量呈指數級增長，傳統存儲方案在性能、擴展性與安全性上的短板日益凸顯。在此背景下，深圳市倍聯德實業有限公司（以下簡稱“倍聯德”）憑借其在存儲服務器領域的全棧技術能力與行業深耕經驗，正為金融、醫療、科研等領域提供高效、安全、可擴展的存儲解決方案，成為推動中國智造向綠色、智能轉型的關鍵力量。倍聯德成立于2015年，總部位于深圳龍崗，是一家專注于存儲服務器、邊緣計算與AI解決方案的國家高新企業。公司以“自主研發、中國智造”為戰略重心，累計獲得50余項技術與軟著，其存儲服務器產品線覆蓋全閃存存儲、分布式存儲及液冷存儲三大領域，形成差異化競爭優勢。能源管理平臺利用AI預測模型，動態調控路燈亮度與空調溫度，降低市政能耗20%以上。云邊端協同解決方案

倍聯德產品已出口至東南亞、中東及歐洲市場，為新加坡港自動化碼頭、中東金融數據中心等項目提供本地化部署方案。其邊緣計算存儲節點在新加坡港的應用中，通過5G網絡實時處理AGV小車數據，使貨物吞吐效率提升35%，同時降低20%的運維成本。隨著Blackwell架構GPU與CXL內存擴展技術的商用化，倍聯德正研發支持FP4精度計算的下一代存儲服務器，預計將AI推理性能再提升2倍。公司創始人覃超劍表示：“我們的目標不只是提供存儲硬件，更要通過軟硬協同優化，讓數據像血液一樣在智能系統中高效流動。”從金融交易到生命科學，從工業制造到智慧城市，倍聯德實業有限公司正以存儲服務器解決方案為支點，撬動千行百業的數字化轉型。在這場數據變革中，這家深圳企業正用技術創新詮釋“中國智造”的全球競爭力。云邊端協同解決方案智慧安防解決方案在企業和社區中得到了普遍的認可和應用。

倍聯德通過“硬件+軟件+服務”的一體化模式，構建起覆蓋芯片廠商、ISV及終端用戶的開放生態：公司與英特爾、英偉達、華為等企業建立聯合實驗室，共同優化存儲協議與加速庫。例如，其存儲系統深度適配NVIDIA Magnum IO框架，使AI訓練任務的數據加載速度提升3倍；與華為合作開發的NoF+存儲網絡解決方案，已應用于全球超200個城市。針對不同規模客戶的差異化需求，倍聯德提供從標準產品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如，為中小社區設計的Mini-Eve系列工作站，在2U空間內集成2張RTX 4090顯卡與全閃存存儲，支持Stable Diffusion文生圖任務的批量處理，而成本只為同類產品的60%。

軟件開發領域也是高性能工作站的重要應用領域。軟件開發過程中需要大量的編譯、調試和測試工作，這些工作對計算機的性能要求較高。高性能工作站能夠提供快速的處理速度和高效的內存管理，明顯提升軟件開發的效率和質量。此外，高性能工作站還支持多核并行計算，能夠加速編譯和測試過程，縮短軟件開發周期。對于需要處理大量數據和復雜算法的軟件項目，高性能工作站更是不可或缺的工具。計算機輔助設計（CAD）是高性能工作站典型的應用領域之一。CAD系統需要處理大量的幾何數據和圖形信息，進行復雜的計算和分析。云邊端協同解決方案在智慧城市和智能交通中實現了數據的無縫傳輸與智能處理。

針對不同規模客戶的差異化需求，倍聯德提供從標準產品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如，為中小實驗室設計的Mini-Eve系列工作站，在2U空間內集成2張RTX 4090顯卡與全閃存存儲，支持Stable Diffusion文生圖任務的批量處理，而成本只為同類產品的60%。倍聯德產品已出口至東南亞、中東及歐洲市場，為當地智慧城市、金融科技等領域提供本地化部署方案。在新加坡港的自動化碼頭項目中，其邊緣計算工作站通過5G網絡實時處理AGV小車的視覺導航數據，使貨物吞吐效率提升35%，同時降低20%的運維成本。云邊端協同架構推動5G專網在工業互聯網中的落地，滿足低時延與高可靠性要求。廣東工作站解決方案平臺支持

AI解決方案正在帶領企業智能化轉型的新潮流。云邊端協同解決方案

針對高密度計算場景的散熱難題，倍聯德推出R300Q/R500Q系列2U液冷服務器，采用冷板式液冷設計，PUE值低至1.05，較傳統風冷方案節能40%。以某三甲醫院為例，其部署的R500Q液冷工作站搭載8張NVIDIA RTX 5880 Ada顯卡，在運行6710億參數的DeepSeek醫學大模型時，單柜功率密度達50kW，但通過液冷技術將噪音控制在55分貝以下，同時使單次模型訓練的碳排放從1.2噸降至0.3噸，相當于種植16棵冷杉的環保效益。倍聯德自主研發的異構計算平臺支持CPU+GPU+DPU協同工作，通過動態資源調度優化計算-通信重疊率。在香港科技大學的深度學習平臺升級項目中，其定制化工作站采用4張NVIDIA RTX 4090顯卡與至強四代處理器組合，配合JensorFlow框架實現98%的硬件利用率，使ResNet-152模型的訓練時間從72小時壓縮至8小時，而部署成本只為傳統方案的1/3。云邊端協同解決方案