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龙图腾网获悉中交投资有限公司;中国市政工程西南设计研究总院有限公司;天津设计之都城市发展有限公司申请的专利基于AI自主学习的智慧园区运维管理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：CN120996244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510960622.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于AI自主学习的智慧园区运维管理方法及系统是由刘洋;沈坚锋;李晖;尹剑利;卢海滨;苏锋;李宁;何茂维;邱寒;郑爽;朱启然;黄山;罗文俊;李睿;高博;闻琪翔;姚艾利设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI自主学习的智慧园区运维管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI自主学习的智慧园区运维管理方法及系统，首先获取智慧园区内多个运维数据源的实时运维数据集合，涵盖设备运行日志、环境监测文本及用户交互数据，接着对该实时运维数据集合进行语义特征提取，生成包含设备运行状态、环境关联及用户交互意图语义特征的集合，然后利用预设的AI自主学习模型对语义特征集合进行动态异常分析，得到异常特征集合，再将异常特征集合与预设优化策略库匹配，生成目标运维优化策略集合，最后执行运维优化策略并将结果反馈至运维管理平台，从而提升园区运维管理的智能化和自动化水平，保障园区稳定运行。

本发明授权基于AI自主学习的智慧园区运维管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI自主学习的智慧园区运维管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取智慧园区内多个运维数据源的实时运维数据集合，所述实时运维数据集合包括设备运行日志数据、环境监测文本数据及用户交互数据； 对所述实时运维数据集合进行语义特征提取，生成语义特征集合，所述语义特征集合包含设备运行状态语义特征、环境关联语义特征及用户交互意图语义特征； 基于预设的AI自主学习模型对所述语义特征集合进行动态异常分析处理，得到异常特征集合； 根据所述异常特征集合与预设的优化策略库进行策略匹配处理，生成目标运维优化策略集合； 执行所述目标运维优化策略集合中的各个运维优化策略，并将执行结果反馈至所述智慧园区的运维管理平台； 所述基于预设的AI自主学习模型对所述语义特征集合进行动态异常分析处理，得到异常特征集合，包括： 将所述设备运行状态语义特征、环境关联语义特征及用户交互意图语义特征输入预设的AI自主学习模型的多分支特征提取层，其中： 第一分支特征提取层采用时间卷积网络对所述设备运行状态语义特征的时序维度进行滑动窗口特征提取，生成设备状态特征向量； 第二分支特征提取层采用图卷积网络基于环境监测节点的空间拓扑结构对所述环境关联语义特征进行邻域传播处理，生成环境空间特征向量； 第三分支特征提取层采用多头注意力机制对所述用户交互意图语义特征进行跨维度关联分析，生成意图聚焦特征向量； 将所述设备状态特征向量、环境空间特征向量及意图聚焦特征向量按预设的特征投影矩阵映射至统一特征空间后进行融合，生成融合特征向量；其中，所述特征投影矩阵在模型训练阶段通过最小化各分支特征提取层输出的特征向量的余弦相似度差异进行参数优化； 将所述融合特征向量输入所述AI自主学习模型的全连接分类层，输出综合异常评分序列；其中，所述全连接分类层的训练数据包括历史异常事件标注数据及对应语义特征的归一化向量，训练过程中根据当前批次训练数据中异常类别的分布比例，动态调整焦点损失函数的分类权重参数以优化分类边界； 根据所述综合异常评分序列的时间戳与动态阈值生成模块输出的实时判定阈值进行时序对齐后进行逐点比对异常判定，提取综合异常评分超过所述实时判定阈值的特征片段作为候选异常特征； 对所述候选异常特征进行上下文关联验证：基于所述设备运行状态语义特征的时序连续性、环境关联语义特征的空间分布一致性及用户交互意图语义特征的逻辑关联性，剔除误检特征片段，生成最终的异常特征集合。

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中交投资有限公司;中国市政工程西南设计研究总院有限公司;天津设计之都城市发展有限公司，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区小营北路53号院中交投资大厦；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”。

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