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龙图腾网获悉浙江省通信产业服务有限公司;浙江省邮电工程建设有限公司申请的专利一种基于客户端的AI模型动态优化以及自适应推理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：CN119903928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510406125.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于客户端的AI模型动态优化以及自适应推理方法是由赵周行;周适;胡帅;李建胜;向靖;沈察明;倪海军;凌文杰;郑洁;马烨烽设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于客户端的AI模型动态优化以及自适应推理方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于客户端的AI模型动态优化以及自适应推理方法，涉及模型优化技术领域，通过对用户端设备的硬件资源和运行环境进行分析，进而选择合适的AI模型部署至用户端设备，再对用户端设备的运行状态信息进行实时监测，从而对AI模型进行动态优化调整以达到高效推理的目的，同时根据用户端设备的硬件资源信息、各推理路径的资源占用量和推理准确率，分析得到一种自适应算法，根据该自适应算法，可实现用户端设备实时调整最优推理路径，进而保证在有限的资源条件下实现最佳的推理性能和效率，最后将各已处理任务及其对应的AI模型和最优推理路径存储至云端以便于后续直接调用。

本发明授权一种基于客户端的AI模型动态优化以及自适应推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于客户端的AI模型动态优化以及自适应推理方法，其特征在于，包括：步骤一、模型选择：分析用户端设备的硬件资源信息和运行环境信息，进而选择AI模型部署至用户端设备；所述用户端设备的硬件资源信息包括用户端设备的CPU资源可用量、GPU资源可用量、内存资源可用量和网络状态，运行环境信息包括用户端设备的电池电量网络带宽；所述分析用户端设备的硬件资源信息和运行环境信息，具体分析过程如下：基于用户端设备的硬件资源信息提取用户端设备的CPU资源可用量、GPU资源可用量和内存资源可用量，进而分析得到用户端设备的硬件资源评估系数；基于用户端设备的运行环境信息提取用户端设备的电池电量和网络带宽，进而分析得到用户端设备的运行环境评估系数；综合用户端设备的硬件资源评估系数和运行环境评估系数，根据计算公式：分析得到用户端设备的可利用资源评估系数，其中和分别表示为用户端设备的硬件资源评估系数对应的权重因子和运行环境评估系数对应的权重因子；所述选择AI模型部署至用户端设备，具体过程如下：基于AI模型的运行基础信息分析各AI模型在用户端设备部署时的资源需求评估系数，将各AI模型在用户端部署时的资源需求评估系数与用户端设备的可利用资源评估系数进行对比，进而得到各AI模型在用户端部署时的资源需求评估系数与用户端设备的可利用资源评估系数的比值，获取比值小于1时对应的的各AI模型，将其记为各可选择AI模型，并从云端获取各可选择AI模型的推理准确率，将各可选择AI模型的推理准确率按照从大到小的顺序进行排列，并选择推理准确率最大的AI模型部署至用户端设备；步骤二、模型及推理路径优化：实时监测并分析用户端设备的运行状态信息，进而对AI模型进行优化，并分析得到一种自适应算法以选择最优推理路径；所述实时监测并分析用户端设备的运行状态信息，具体过程如下：从监测到的用户端设备的运行数据中获取用户端设备当前时刻的CPU温度、CPU负载和电池单位时间耗电量，并分别记为、和,根据计算公式: 分析得到用户终端设备当前时刻的运行状态评估系数，其中、和表示为用户端设备当前时刻的CPU温度标准值、CPU负载标准值和电池单位时间耗电量标准值，、和分别表示为用户端设备当前时刻的CPU温度对应的权重因子、CPU负载对应的权重因子和电池单位时间耗电量对应的权重因子；将用户端设备的运行状态评估系数与用户端设备的运行设备评估系数的阈值进行对比，当用户端设备的运行状态评估系数大于或等于用户端设备的运行状态评估系数的阈值时，对AI模型进行优化，反之则不对AI模型进行优化；步骤三、任务匹配：将用户端设备的各已执行任务存储至云端，当用户端设备出现待执行任务时，将待执行任务与云端中的各已执行任务进行匹配，获取待执行任务的匹配任务，进而直接调用匹配任务的AI模型和最优推理路径对待执行任务进行处理。

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浙江省通信产业服务有限公司;浙江省邮电工程建设有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区泰安路99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”。