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龙图腾网获悉西安腾坤电子科技有限公司申请的专利一种利用低码开发的跨硬件平台的AI算法模型自动匹配迁移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：CN120371384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510386771.7，技术领域涉及：G06F8/76；该发明授权一种利用低码开发的跨硬件平台的AI算法模型自动匹配迁移方法及系统是由李猛;田巍涛;吴珂彤;姜兴奎;汤卫时设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用低码开发的跨硬件平台的AI算法模型自动匹配迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种利用低码开发的跨硬件平台的AI算法模型自动匹配迁移方法及系统，首先接收用户上传的AI算法模型，获取需要迁移的目标硬件平台信息，根据获取的目标硬件平台信息，对AI算法模型进行优化调整，使模型在目标硬件平台上具有最佳性能和效率：优化调整过程为：对AI算法模型进行分析，根据算法模型的功能选择对应的模型类型，依据模型类型，对AI算法模型进行参数量化、模型转换、模型部署和评估，并对转换后的模型进行分类、下载，得到优化后的AI算法模型；最后将得到的AI算法模型部署到目标硬件平台中。本发明能够克服传统匹配方法的缺陷，提高模型性能和通用性，并为不同硬件平台提供统一的适配解决方法。

本发明授权一种利用低码开发的跨硬件平台的AI算法模型自动匹配迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用低码开发的跨硬件平台的AI算法模型自动匹配迁移方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：接收用户上传的AI算法模型，获取所述AI算法模型需要迁移的目标硬件平台信息； 获取硬件平台信息的方式为： 通过与目标硬件平台交互，获取目标硬件平台的静态属性，包括芯片型号、算力指标、指令集架构及内存容量；利用目标硬件平台的静态属性与硬件平台数据库进行匹配，若所述硬件平台数据库中存在目标硬件平台的静态属性，则调用所述硬件平台数据库中对应的硬件平台信息，否则提示用户上传目标硬件平台的静态属性和硬件平台信息； 步骤2：根据步骤1获取的目标硬件平台信息，对用户上传的AI算法模型进行优化调整，使所述AI算法模型在目标硬件平台上具有最佳性能和效率： 所述优化调整过程为：对用户上传的AI算法模型进行分析，根据算法模型的功能选择对应的模型类型，依据模型类型，对用户上传的AI算法模型进行参数量化、模型转换、模型部署和评估，并对转换后的模型进行分类、下载，得到优化后的AI算法模型；具体包括以下步骤： 步骤2.1：对用户上传的AI算法模型进行分析，确定所述AI算法模型的模型类型；所述模型类型根据功能进行分类，包括分类模型、回归模型、聚类模型、时序模型、生成模型和强化模型； 步骤2.2：根据步骤2.1确定的模型类型，对所述AI算法模型进行模型选择、参数量化、模型转换、模型部署和模型评估，得到模型评估结果，所述模型评估结果包括置信度、准确率、内存占用、模型体积、吞吐量及硬件利用率；如果评估结果满足要求则将转换后的模型文件进行分类和下载，如果评估结果偏离预期则重新对AI算法模型进行训练，将再次训练后的AI算法模型进行参数量化、模型转换、模型部署和评估，直至达到最佳部署结果； 步骤2.3：根据目标硬件平台信息，对优化后的AI算法模型进行压缩、剪枝，使其适应目标硬件平台资源限制； 步骤2.4：采用Docker容器化方法，提供统一接口和工具集，封装最终得到的AI算法模型中的所有依赖项和环境设置，使AI算法模型在不同硬件平台上的稳定运行； 步骤3：将步骤2得到的AI算法模型部署到目标硬件平台中。

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