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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于多模态大模型的策略生成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：CN120875616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511049392.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于多模态大模型的策略生成方法及系统是由王蒙湘;付强;邱涛;宗传玉;朱怀杰;张雨辰;庞永恒;崔宁宁设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的策略生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的策略生成方法及系统，应用于汽车制造全流程。方法采集产线视觉图像、工艺文本及传感器数据，经多模态大模型实现跨模态特征自适应融合，依据生产阶段调整模态权重，结合制造工艺知识生成初始策略；通过反馈迭代优化，输出适配生产的目标策略。系统集成数据采集、跨模态融合、策略生成及优化模块，依托大模型动态学习实现权重场景化调节，精准映射生产状态。本发明突破固定权重模式，借多源数据深度关联推理，提升策略适应性与有效性，支撑智能决策，赋能汽车智能制造。

本发明授权一种基于多模态大模型的策略生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集工业视觉、工艺文本及设备传感器获取多源数据； 基于串联式策略对所述多源数据进行差异化特征提取获得单模态特征；所述单模态特征包括视觉模态特征、文本模态特征、传感器模态特征； 所述视觉模态特征与传感器模态特征通过动态锚点矩阵建立时空映射生成第一跨模态特征，所述视觉模态特征与文本模态特征通过带知识约束的跨模态相似度，结合时序建模和网络映射机制生成第二跨模态特征，所述传感器模态特征与文本模态特征根据注意力机制与特征融合原理生成第三跨模态特征； 基于所述第一跨模态特征、第二跨模态特征、第三跨模态特征与单模态特征获得校准特征；基于所述校准特征，采用三层联动动态调整模态权重适配场景变化，生成多模场景自适优化器；第一层为模态内方差权重层，获取特征向量的波动程度；第二层为跨模态关联权重层，更新视觉模态特征；第三层为场景自适应权重层，动态调整模态权重； 通过知识交叉注意力和所述多模场景自适优化器生成知识增强特征； 所述知识增强特征经概率决策评估获取最优策略，基于风险与梯度稳定性及长期收益约束构建时变风险与收益关联的奖励机制，根据所述奖励机制反馈优化所述最优策略。

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