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龙图腾网获悉上海翌擎智能科技有限公司申请的专利一种车载智能空调的预测系统及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：CN120348122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510847863.0，技术领域涉及：B60H1/00；该发明授权一种车载智能空调的预测系统及方法是由卜园渊;张浩宇;段忠磊设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车载智能空调的预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车载智能空调的预测系统，其特征在于，包括：车载端，用于通过采集的各类数据，构建模型推理所需要的输入张量，并通过LSTM提取短期历史时间序列特征以及XGBoost结合静态变量做最终回归策略模型，将策略模型推理的结果发送至车载空调控制器，判断用户是否接受模型推理的结果，记录手动调整行为并反馈至云端服务器；云端服务器，用于根据多版本空调策略模型、用户的交互反馈以及仿真测试的结果，得到最优策略模型以及用于OTA优化AB测试的策略评估报告，将训练好的轻量化策略模型的参数以及策略表通过OTA或API方式下发至车载端。还公开了一种车载智能空调的预测方法。本发明精准的预测用户期望的空调设定，提高座舱舒适度，并优化能耗管理。

本发明授权一种车载智能空调的预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种车载智能空调的预测系统，其特征在于，包括：车载端和云端服务器， 所述车载端，用于通过采集的各类数据，构建模型推理所需要的输入张量，并通过LSTM提取短期历史时间序列特征以及XGBoost结合静态变量做最终回归策略模型，将策略模型推理的结果发送至车载空调控制器，判断用户是否接受模型推理的结果，记录手动调整行为并反馈至所述云端服务器； 所述云端服务器，用于采集当前用户所在地的外部环境信息以及利用上下文融合方法增强用户空调需求推理的准确性，得到当前环境感知向量以及多模态融合特征，作为强化学习状态空间的一部分；并构建空调控制的状态-动作-奖励S-A-R模型对融合状态特征以及用户行为反馈进行优化，得到空调的策略模型以及不同用户类型的最优策略模型集合；根据多版本空调策略模型、用户的交互反馈以及仿真测试的结果，得到最优策略模型以及用于OTA优化AB测试的策略评估报告；以及将训练好的轻量化策略模型的参数以及策略表通过OTA或API方式下发至所述车载端； 所述车载端，具体包括： 数据采集模块，用于采集各类数据，并统一时间戳； 数据预处理模块，用于对数据进行清洗、归一化处理，滑动窗口构造时间序列，构建模型推理所需要的输入张量； 实时模型推理模块，用于通过LSTM提取短期历史时间序列特征以及XGBoost结合静态变量做最终回归策略模型，实时输出空调的设定建议； 空调控制接口模块，用于将策略模型推理的结果发送至车载空调控制器，判断用户是否接受模型推理的结果，记录手动调整行为并反馈至所述云端服务器和用户行为分析模块； 用户行为分析模块，用于存储过去7天的空调使用记录，计算用户在使用过程中的行为偏好，建立用户画像，为策略模型提供偏执调优策略； 数据上传与云端通信模块，用于周期性上传本地行为数据到云端进行策略模型优化，并且接收所述云端服务器更新后的策略模型参数或策略； 所述云端服务器，具体包括： 用户交互解析模块，用于通过大模型处理用户语音指令，APP指令或者历史交互数据，提取用户在空调使用方面的偏好关键词和语义意图，得到用户意图标签以及关键词向量和使用偏好的嵌入； 长期偏好建模模块，用于聚合用户多天或者多月的历史空调设置行为，通过聚类、协同过滤或者大模型embedding聚合出偏好模型，用于推理的偏好向量以及用户画像标签； 环境融合感知模块，用于采集当前用户所在地的外部环境信息以及利用上下文融合方法增强用户空调需求推理的准确性，得到当前环境感知向量以及多模态融合特征，作为强化学习状态空间的一部分； 强化学习训练模块，用于通过构建空调控制的状态-动作-奖励S-A-R模型对融合状态特征以及用户行为反馈进行优化，得到空调的策略模型以及不同用户类型的最优策略模型集合； 策略评估与优化模块，用于根据多版本空调策略模型、用户的交互反馈以及仿真测试的结果，得到最优策略模型以及用于OTA优化AB测试的策略评估报告； 策略下发接口模块，用于将训练好的轻量化策略模型的参数以及策略表通过OTA或API方式下发至所述车载端。

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