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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统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：CN119396497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510005390.X，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统是由刘靖;胡波;杨涛;李成芳;杨宇博;刘洋;宋梁设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统。所述方法包括：通过自然语言处理技术解析自然语言请求并转化为各个子任务；评估各个边缘设备的处理能力，将子任务协调卸载到对应的边缘设备上；通过分布式的方式在各个边缘设备上进行边缘AI模型训练；使用跨设备一致性维护算法对各个初步边缘AI模型进行同步机制和一致性约束，将初步边缘AI模型的模型参数在各个边缘设备间对齐，完成边缘AI协同。通过利用自然语言处理技术深度解析用户的自然语言请求，准确转换为边缘设备可执行的子任务，实时动态分配，可以优化资源利用率并降低任务执行延迟；通过对模型进行同步机制和一致性约束，可以提升模型的整体性能和泛化能力。

本发明授权基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云端大模型增强的边缘AI协同方法，其特征在于，所述方法包括：基于云端大模型采集自然语言请求，通过自然语言处理技术对所述自然语言请求进行解析，得到用户需求并转化为各个子任务，包括：将所述自然语言请求输入至预训练的云端大模型中，通过自然语言处理技术根据所述自然语言请求计算下一个词的得分，并基于所述得分进行词语预测，得到词语预测结果；根据所述词语预测结果确定用户行为，提取所述自然语言请求中的实体信息，并将所述用户行为、实体信息作为用户需求；通过转换函数将所述用户需求转换为各个子任务；评估各个边缘设备的处理能力，根据所述处理能力将各个所述子任务协调卸载到对应的各个边缘设备上；利用所述云端大模型自动生成联合学习所需的代码，基于所述联合学习所需的代码通过分布式的方式在各个所述边缘设备上进行边缘AI模型训练，得到各个初步边缘AI模型；使用跨设备一致性维护算法对各个所述初步边缘AI模型进行同步机制和一致性约束，将所述初步边缘AI模型的模型参数在各个所述边缘设备间对齐，得到目标边缘AI模型；基于各个所述目标边缘AI模型完成各个所述边缘设备的边缘AI协同。

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复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；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”。