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龙图腾网获悉北京中科建友科技股份有限公司申请的专利一种面向云边协同的AI模型分发及部署系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120896942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511419740.3，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种面向云边协同的AI模型分发及部署系统及方法是由王小梅;李勇;王云云设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向云边协同的AI模型分发及部署系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向云边协同的AI模型分发及部署系统及方法，属于人工智能与边缘计算交叉技术领域，旨在解决云边协同场景下AI模型分发效率低、部署适配性差的问题；方法包括：采集边缘节点多维度属性数据并转化为多层级能力标签，依据数据变化幅度触发标签差异化更新；依托能力标签构建模型需求分层描述框架，将分发需求转化为量化查询条件，通过三级递进式匹配机制结合动态权重调整筛选目标边缘节点集合；基于目标节点网络状态生成对应冗余度的编码数据块，运用分布式缓存机制筛选适配缓存节点并预存数据块，搭建缓存网络传输至目标节点；本申请实现了AI模型在云边协同环境下的高效分发与精准部署，提升了模型传输可靠性与节点适配性。

本发明授权一种面向云边协同的AI模型分发及部署系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向云边协同的AI模型分发及部署方法，其特征在于，包括： 采集边缘节点的多维度属性数据，并转化为多层级的能力标签，并根据多维度属性数据的变化幅度触发能力标签的差异化更新； 依托所述多层级的能力标签，构建模型需求分层描述框架，用于将AI模型分发需求转化为与能力标签对应的量化查询条件，基于能力标签的三级递进式匹配机制，结合动态权重调整策略从边缘节点中筛选目标边缘节点集合； 基于目标边缘节点网络状态，生成每个目标边缘节点对应冗余度的编码数据块，并运用分布式缓存机制，依据边缘节点的能力标签提取边缘节点的稳定性特征，用于筛选适配每个目标边缘节点的缓存节点并预先存储编码数据块，搭建分布式缓存网络，将AI模型的编码数据块传输至目标边缘节点； 所述将AI模型分发需求转化为与能力标签对应的量化查询条件的具体步骤包括： 提取AI模型分发需求的原始信息，构建结构化的模型需求数据集； 基于模型需求数据集，搭建与多层级能力标签对应的三级结构，包括核心功能需求、最低资源需求和弹性资源需求； 所述核心功能需求用于匹配基础层能力标签中的硬件类型标识与属性特征码；所述最低资源需求用于关联动态层能力标签中的动态参数数值；所述弹性资源需求用于对接衍生层能力标签的多维综合评分； 针对核心功能需求，依据模型需求数据集中的硬件架构要求生成与基础层能力标签硬件类型标识对应的二进制匹配编码，同时根据软件环境依赖信息在属性特征码中确定兼容性验证位，形成核心功能需求的量化查询条件； 对于最低资源需求，依据模型需求数据集中的资源占用阈值生成动态层能力标签对应的区间阈值，形成最低资源需求的量化查询条件； 针对弹性资源需求，根据模型需求数据集生成与衍生层能力标签多维综合评分各维度对应的权重系数矩阵，用于将模型需求数据集中的资源波动耐受要求及综合性能期望转换为基于多维综合评分的量化区间，形成弹性资源需求的量化查询条件； 通过分布式映射规则建立量化查询条件与能力标签的字段映射关系表，用于明确量化查询条件与基础层、动态层、衍生层能力标签对应字段的关联逻辑。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京中科建友科技股份有限公司，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学清路10号院1号楼17层101；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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