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龙图腾网获悉中南大学申请的专利面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与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：CN120494051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510923937.4，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与推理方法是由王宗润;谭一云;周艳菊设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与推理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车联网技术领域，具体公开了面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与推理方法，在不依赖显式的“资源约束”和“优化目标”的前提下，通过大模型内在信息流驱动的智能拆分与跨层协作训练，更偏重于从模型本身的内在信息流动规律出发，为后续的多级协作训练与推理提供一个自洽而灵活的拆分策略，解决了异构车辆节点上大模型部署的算力适配差与欠缺高效训练的问题。

本发明授权面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与推理方法在权利要求书中公布了：1.面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与推理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A1：构建大模型网络层序列并求得大模型相邻层间的高阶互信息熵与梯度协方差矩阵，根据所求得信息构造层间信息势函数，通过进行离散差分找寻大模型的信息断裂点，并采用多尺度差分检测识别两处最优信息断裂点，在两处最优信息断裂点将大模型拆分为三段子模型，所述三段子模型依次包括：搭载于车辆节点的本地子模型、搭载于边缘服务器的边缘子模型、搭载于云端的云端子模型； 步骤A2：各车辆节点基于所划分的三段子模型进行迭代训练，更新对应的子模型的参数，完成本轮次迭代训练后将更新后的三段子模型的各个参数上传云端并进行动态加权聚合，获得聚合后的本地子模型的聚合参数、边缘子模型的聚合参数和云端子模型的聚合参数，并将聚合后的各个参数分发至各个车辆节点进行下一轮次迭代训练； 在云端进行动态加权聚合过程中，按层序列将聚合后的各个参数进行拼接，即可形成完整的全局大模型； 对层间信息势函数进行离散差分的过程包括通过定位一阶差分极值点做为潜在拆分点一，通过定位二阶差分极值点作做为潜在拆分点二，由潜在拆分点一和潜在拆分点二组成候选稳健信息断裂点组； 通过多尺度差分检测识别两处最优信息断裂点的过程包括：构建综合差分序列将一阶差分与二阶差分加权后叠加，在进行多尺度卷积后寻找多个相邻尺度上都稳定出现的稳健信息断裂点组，组成信息断裂点候选集合，然后进行分段一致性验证从信息断裂点候选集合中选择两处最优信息断裂点。

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