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龙图腾网获悉深圳市智慧城市科技发展集团有限公司;深圳市智慧城市通信有限公司申请的专利一种基于AI的智慧城市数字孪生物模型构建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：CN120316527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510799403.5，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种基于AI的智慧城市数字孪生物模型构建方法是由张晓春;洪伟杰;王毅;苑广勇;周朦;刘琪;曾晓斌;郑建峰设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的智慧城市数字孪生物模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI的智慧城市数字孪生物模型构建方法，涉及数字孪生技术领域。该方法包括采集不同分析对象的多模态动态数据，并进行数据标准化处理，形成分析对象对应的类型标准化动态数据；对不同分析对象的类型标准化动态数据进行基于AI的动态模型训练，形成分析对象对应的标准化动态模型；对不同的标准化动态模型，结合城市空间数据进行综合构建处理，形成城市数字孪生物模型。该方法通过结合AI技术进行高效的数据处理来提高城市数字孪生物模型构建的效率和准确性。

本发明授权一种基于AI的智慧城市数字孪生物模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的智慧城市数字孪生物模型构建方法，其特征在于，包括： 采集不同分析对象的多模态动态数据，对不同的所述分析对象，提取不同采集位置点上的参数数据，并按照时间维度顺序进行标定，形成参数时序动态数据； 对不同的所述参数时序动态数据，按照参数类型进行聚类，形成所述分析对象对应的不同对象参数聚类数据； 集合所述分析对象下不同的对象参数聚类数据，形成对应的多模态聚类动态数据； 对所述分析对象对应的所述多模态聚类动态数据中的不同所述对象参数聚类数据进行以下方式的可靠性分析： 获取所述对象参数聚类数据中不同采集位置点的数量，形成参数采样点总数； 若所述参数采样点总数小于有效采样点数，则标定所述对象参数聚类数据为样本量不可靠； 若所述参数采样点总数不小于所述有效采样点数，则标定所述对象参数聚类数据为样本量可靠，并对样本量可靠的所述对象参数聚类数据进行针对采样覆盖率的样本代表可靠性分析，形成样本代表可靠性分析结果； 对样本代表可靠的所述对象参数聚类数据，提取每个所述采集位置点上的所述参数时序动态数据，并进行基于时间维度的拟合，形成所述采集位置点对应的参数时序动态变化函数，其中，i表示编号为m的所述分析对象下标定为样本代表可靠的不同所述对象参数聚类数据的编号，k表示编号为i的所述对象参数聚类数据下不同所述采集位置点的编号； 对所述参数时序动态编号函数，若存在参数动态周期，使得任意的参数周期增量满足以下任一条件，则标定所述对象参数聚类数据为数据信息可靠，否则标定所述对象参数聚类数据为数据信息不可靠： ， ， 其中，为周期倍数，且为非零正整数，表示编号为i的所述对象参数聚类数据下编号为k的所述采集位置点对应的参数周期变化值允许波动范围，表示编号为i的所述对象参数聚类数据下编号为k的所述采集位置点对应的参数周期累积值允许波动范围； 获取所述分析对象对应的所述多模态聚类动态数据中数据可靠性分析结果为数据信息可靠的所有所述对象参数聚类数据，形成所述多模态动态数据； 对所述多模态动态数据进行数据形式的标准化处理，形成所述分析对象对应的类型标准化动态数据； 对不同所述分析对象的所述类型标准化动态数据进行基于AI的动态模型训练，形成所述分析对象对应的标准化动态模型； 对不同的所述标准化动态模型，结合城市空间数据进行综合构建处理，形成城市数字孪生物模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市智慧城市科技发展集团有限公司;深圳市智慧城市通信有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区华富街道莲花一村社区皇岗路5001号深业上城(南区)T1栋12层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。