科大智能科技股份有限公司;科大智能电气技术有限公司张翔获国家专利权
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龙图腾网获悉科大智能科技股份有限公司;科大智能电气技术有限公司申请的专利一种应用于智能电能表的大模型跨端转移压缩方法及设备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：CN120321130B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510788677.4，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种应用于智能电能表的大模型跨端转移压缩方法及设备是由张翔;戴成涛;张吉勇;魏林丽;汪梦余;曾凡东;王义辉;张謇;周宇;刘飞;周元征;王翔;黄彬彬;史政语设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种应用于智能电能表的大模型跨端转移压缩方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于智能电能表的大模型跨端转移压缩方法，包括：S1.对终端设备的硬件特性进行量化建模，并同时基于量化数据，生成指导模型压缩的特征指纹；S2.基于指纹动态调整量化建模后模型结构各层的压缩策略，在保证精度的前提下最大化资源利用率；S3.通过构建设备拓扑感知的传输网络，实现集群级模型更新的高效分发；S4.在终端注入轻量化适配模块，快速消除设备间特征差异，完成模型与终端环境的精准适配。本发明通过设备特征感知压缩、动态适配器注入、协同差分传输三大核心技术，构建“终端特征分析‑分层动态压缩‑集群协同分发‑在线微调校准”的全流程闭环，能够实现异构终端集群的模型跨端迁移瓶颈突破。
本发明授权一种应用于智能电能表的大模型跨端转移压缩方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于智能电能表的大模型跨端转移压缩方法，其特征在于，包括： S1.对终端设备的硬件特性进行量化建模，并同时基于量化数据，生成指导模型压缩的特征指纹； S2.基于指纹动态调整量化建模后模型结构各层的压缩策略，包括：使用特征指纹解析识别模型结构的计算密集型层、内存敏感层和精度敏感层； 并依次执行操作：根据设备算力指数动态调整计算密集型层的剪枝率、对内存敏感层进行差异化及量化操作、以及对精度敏感层进行混合量化以保留关键通道的FP16精度，确保谐波特征提取误差小于0.5%，最后在模型输入输出端插入微型可学习适配器，用于补偿设备间传感器差异； S3.通过构建设备拓扑感知的传输网络，实现集群级模型更新的高效分发； S4.在终端注入轻量化适配模块，快速消除设备间特征差异，完成模型与终端环境的精准适配。
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