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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利云端辅助透明压缩的分布式模型分发方法和分发网络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：CN119652892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411894186.X，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权云端辅助透明压缩的分布式模型分发方法和分发网络系统是由符永铨;赖志权;李东升;贾孟涵;杨希;苏华友;李荣春;高蕾;孙涛;乔鹏;许金伟;商硕;瞿俊杰;刘佳军;刘宇湘设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本云端辅助透明压缩的分布式模型分发方法和分发网络系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种云端辅助透明压缩的分布式模型分发方法和分发网络系统，所述方法包括：云侧准备AI模型，生成AI模型的文件，云侧发布AI模型的文件；云端协同计算需要更新的AI模型的差异部分；云侧对AI模型的差异部分进行透明压缩；云端协同将压缩后的AI模型的差异部分通过P2P多径传输方式传输至端侧；端侧对接收压缩后的AI模型的差异部分后进行解压，然后与本地的相同部分组装为完整的更新模型。该方法可实现端侧模型的快速更新和升级，适应端侧的网络和能耗的约束，通过云端的透明压缩和多径传输协同优化传输过程。

本发明授权云端辅助透明压缩的分布式模型分发方法和分发网络系统在权利要求书中公布了：1.一种云端辅助透明压缩的分布式模型分发方法，其特征在于，所述方法包括： 云侧的节点准备AI模型，生成AI模型的文件，云侧的节点发布AI模型的文件； 云侧的节点和端侧的节点计算需要更新的AI模型的差异部分；具体包括：对云端和本地的AI模型的张量初始化一个桶数组，将张量的各个元素通过相同的哈希函数映射到桶并利用累加算子聚合，节点之间交换桶数组，若云端和本地的桶数组各相同索引的桶的平均相对差异超过预设阈值，则需要传输该张量，否则跳过该张量；AI模型的差异部分包括若干个待传输的张量； 云侧的节点对AI模型的差异部分进行透明压缩；具体包括：云侧的模型压缩者对待传输的每个张量进行透明压缩；所述透明压缩是指将张量拼接到桶向量，对桶向量利用稀疏化编码保留top-k个元素，并对每个非零值进行低比特量化； 云侧的节点将压缩后的AI模型的差异部分通过P2P多径传输方式传输至端侧的节点； 端侧的节点对接收压缩后的AI模型的差异部分后进行解压，然后与本地的相同部分组装为完整的更新模型。

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