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龙图腾网获悉北京罗格数据科技有限公司申请的专利一种基于边缘-云协同的AI服务器智能数据分析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：CN120315899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510803979.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于边缘-云协同的AI服务器智能数据分析方法是由鲁钰锋;崔鹏;刘学鹏设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘-云协同的AI服务器智能数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘‑云协同的AI服务器智能数据分析方法，涉及边缘‑云计算协同技术领域，在边缘端部署边缘设备，实时采集各任务的原始数据，并对数据进行预处理，提取任务难度特征，形成任务难度特征序列；基于任务难度特征序列和预先训练的AI数据分析模型，结合当前资源状况评估采集的任务数据的任务难度，并判断边缘端进行任务的可行性。本发明通过在边缘端部署设备并预处理数据，有效将部分计算任务卸载至边缘端，显著减少云端AI服务器的计算负担，边缘端能够独立完成简单任务，复杂任务则按需上传至云端，避免了云端资源的过度集中使用，从而降低了云端服务器的能耗和运营成本，提高了整体系统的能效比。

本发明授权一种基于边缘-云协同的AI服务器智能数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘-云协同的AI服务器智能数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在边缘端部署边缘设备，实时采集各任务的原始数据，并对数据进行预处理，提取任务难度特征，形成任务难度特征序列，所述S1具体包括： 基于应用场景需求，规划边缘端所需边缘设备的类型、数量与部署位置，并将边缘设备部署在边缘端，初始化边缘设备参数，配置数据采集任务和频率，使其处于待命状态； 部署好的边缘设备按预设规则和频率，持续采集各任务生成的原始数据，并在采集过程中，监测数据质量，对缺失、异常数据进行标记； 在边缘设备上对采集到的原始数据进行预处理，预处理包括数据格式化、数据清洗和数据归一化，并对预处理后的数据进行特征分析，提取反映任务难度的任务难度特征，包括数据量大小、数据更新频率、数据价值密度和计算资源需求，计算数据中有效信息的比例，得到数据价值密度； 整合提取的任务难度特征，并按照预设的边缘端与云端任务划分标准，设定各任务难度特征的参考值，进而形成任务难度特征序列，将其存储在边缘设备的本地存储系统中； S2、基于任务难度特征序列和预先训练的AI数据分析模型，结合当前资源状况评估采集的任务数据的任务难度，并判断边缘端进行任务的可行性； S3、结合任务难度评估结果，将任务划分为云端任务和边缘任务，并对不同任务进行分配管理； S4、结合边缘端计算能力、网络状态及云端负载，制定卸载策略，所述S4具体包括： 实时监测边缘端的计算能力、网络状态以及云端的负载情况，获取当前系统的整体资源状况，并对每个待处理任务进行资源需求评估，结合任务难度特征，确定任务在边缘端或云端执行所需的资源； 根据边缘端的计算能力、网络状态和云端负载，制定动态的任务卸载策略，当边缘端资源不足或任务复杂度超出其处理能力时，优先将任务卸载至云端； 根据制定好的卸载策略，将符合条件的任务从边缘端卸载至云端，在任务卸载过程中，实时监控任务的执行状态和资源使用情况，根据系统资源的变化动态调整卸载策略，对于已卸载的任务，根据云端的实际负载情况重新分配资源； S5、边缘端接收任务，利用本地计算资源快速处理，得出初步结果，并上传至云端； S6、云端接收边缘端上传的任务处理结果，并对接收的卸载任务进行分析，进而整合边缘端与云端的任务处理结果，生成最终的数据分析报告。

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