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龙图腾网获悉中科边缘智慧信息科技(苏州)有限公司申请的专利面向机动应用场景的AI模型调度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：CN120256071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510743414.1，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权面向机动应用场景的AI模型调度方法及系统是由李新明;王志淋;厉海燕;蒋立正设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向机动应用场景的AI模型调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向机动应用场景的AI模型调度方法及系统，通过对任务集中各任务的资源总体使用均值进行计算评估，再结合任务优先级、机动环境资源整体使用量，进行优先级降级、模型替换工作，及时根据模型精度、模型大小、任务优先级来调整任务所使用的模型，使得在保证任务运行的同时，保持资源均衡，并维持在70%至80%，确保系统在电源容量限制下仍能稳定运行，更好地平衡了资源利用和任务执行质量。

本发明授权面向机动应用场景的AI模型调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向机动应用场景的AI模型调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建AI模型库，模型库中的每个模型的属性包括模型的资源配置信息、模型的精度和模型的大小； 步骤2：获取待执行的各任务并按照任务的执行时序先后对各任务进行排序形成任务集，任务集中的每个任务具有执行时序和优先级属性； 步骤3：根据预先设定的任务与AI模型选择规则对任务集中的各任务匹配相应的模型，然后对任务集中的各任务进行能耗评估； 步骤3.1：获取当前机动边缘环境整体功耗、GPU、内存MEM的最大容量上限，以及当前时刻机动边缘环境的功耗、GPU和内存MEM的资源实际利用率； 步骤3.2：计算到当前时刻为止执行任务所需的能耗值； 步骤3.3：对任务集中的任务进行最低能耗博弈：对任务集中的每个任务选取低精度、小体积模型，计算得出任务集中从执行第一个任务的时刻处开始到当前时刻为止的最低能耗值； 对任务集中的任务进行最优能耗博弈：对任务集中的每个任务依据优先级进行模型选取，高优先级任务优先以模型精度为前提选择模型，低优先级任务优先以模型大小为前提选择模型，计算得出任务集中从执行第一个任务的时刻处开始到当前时刻为止的最优能耗值； 步骤3.4：分别计算最低能耗博弈和最优能耗博弈所对应的机动边缘环境资源的总体使用均值； 步骤3.5：如果资源总体使用均值在70%至80%之间，则使用当前的模型配置； 如果资源总体使用均值低于70%或高于80%，则替换任务集中的正执行任务的匹配模型； 步骤4：如果能耗评估在资源均衡的范围内，则使用当前的任务所匹配的AI模型按照各任务的执行时序执行并结束调度，所述资源均衡是指资源总体使用均值位于70%到80%之间； 如果能耗评估后资源为不足或资源充足，则替换任务集中正在执行任务的匹配模型并返回步骤3进行能耗评估，直到能耗评估为资源均衡为止，所述资源不足是指资源总体使用均值超过80%，所述资源充足是指资源总体使用均值低于70%。

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