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龍圖騰網(wǎng)恭喜中科南京人工智能創(chuàng)新研究院;中國科學(xué)院自動化研究所申請的專利多模態(tài)大模型驅(qū)動的智能體收集決策數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119808006B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510287600.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)多模態(tài)大模型驅(qū)動的智能體收集決策數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)是由李成華;楊波;胡慶浩;王培松;張一帆設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本多模態(tài)大模型驅(qū)動的智能體收集決策數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多模態(tài)大模型驅(qū)動的智能體收集決策數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，該方法包括采集預(yù)定傳感器原始數(shù)據(jù)，計算信息熵與歸一化質(zhì)量分數(shù)，經(jīng)自適應(yīng)多模態(tài)信息融合生成融合特征向量；對其做時序敏感多模態(tài)對齊處理，結(jié)合時間戳嵌入與自注意力機制得時序?qū)R特征；基于此用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成決策分布，評估不確定性并生成最終決策及指標(biāo)集；結(jié)合任務(wù)描述評估任務(wù)得分，根據(jù)資源狀態(tài)制定執(zhí)行計劃；初始化模型，生成合成數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型并存儲經(jīng)驗。本發(fā)明實現(xiàn)了智能小車的高效決策過程，同時提升了智能小車的執(zhí)行能力和任務(wù)完成精度。

本發(fā)明授權(quán)多模態(tài)大模型驅(qū)動的智能體收集決策數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.多模態(tài)大模型驅(qū)動的智能體收集決策數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取智能小車的預(yù)定個傳感器的原始傳感器數(shù)據(jù)，計算信息熵和歸一化質(zhì)量分數(shù)；經(jīng)自適應(yīng)多模態(tài)信息融合生成融合特征向量；對融合特征向量應(yīng)用多模態(tài)對齊處理，并通過時間戳嵌入和時序自注意力機制生成時序?qū)R特征；基于時序?qū)R特征，通過貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成決策分布；基于決策分布計算認知不確定性和隨機不確定性并進行風(fēng)險評估，生成最終決策及不確定性指標(biāo)集；結(jié)合預(yù)存儲的任務(wù)描述評估任務(wù)關(guān)鍵性得分；根據(jù)任務(wù)關(guān)鍵性得分和預(yù)存儲的系統(tǒng)資源狀態(tài)，計算得到任務(wù)執(zhí)行計劃；讀取任務(wù)執(zhí)行計劃，通過元學(xué)習(xí)初始化決策模型；識別數(shù)據(jù)缺口區(qū)域并生成合成反饋數(shù)據(jù)；結(jié)合任務(wù)執(zhí)行計劃中的優(yōu)先級執(zhí)行對比反饋學(xué)習(xí)優(yōu)化決策模型，并將執(zhí)行經(jīng)驗存儲到任務(wù)經(jīng)驗庫；通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)生成決策分布，并生成最終決策及不確定性指標(biāo)集的步驟包括：構(gòu)建貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為決策模型；從領(lǐng)域知識庫提取先驗規(guī)則集并轉(zhuǎn)換為先驗概率分布，初始化貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重進行預(yù)定次采樣，得到預(yù)定個模型實例；并結(jié)合時序?qū)R特征估計決策分布；基于決策分布計算由知識或數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的認知不確定性和由環(huán)境隨機性導(dǎo)致的隨機不確定性；基于認知不確定性和隨機不確定性進行風(fēng)險評估，得到風(fēng)險得分；基于預(yù)存儲的任務(wù)安全等級和系統(tǒng)狀態(tài)確定動態(tài)決策閾值，并根據(jù)不確定性的類型和風(fēng)險得分生成最終決策及不確定性指標(biāo)集；其中動態(tài)決策閾值包括總不確定性閾值和認知不確定性閾值；根據(jù)任務(wù)關(guān)鍵性得分和預(yù)存儲的系統(tǒng)資源狀態(tài)，計算得到任務(wù)執(zhí)行計劃的步驟包括：從預(yù)存儲的任務(wù)描述中提取關(guān)鍵屬性，包括任務(wù)類型、截止時間和優(yōu)先級；基于關(guān)鍵屬性評估任務(wù)的安全關(guān)聯(lián)分數(shù)和時間緊迫度，綜合計算任務(wù)關(guān)鍵性得分；監(jiān)測智能小車的計算資源、存儲資源和能源狀態(tài)，計算資源可用度；基于任務(wù)關(guān)鍵性得分和資源可用度選擇模型復(fù)雜度等級；計算各模態(tài)對當(dāng)前任務(wù)的模態(tài)重要性向量，并結(jié)合模型復(fù)雜度等級計算模態(tài)的激活等級；根據(jù)激活等級分配計算資源，對激活等級低于預(yù)設(shè)閾值的模態(tài)降低處理精度或跳過處理，生成資源分配方案；基于資源分配方案，針對多任務(wù)場景構(gòu)建任務(wù)優(yōu)先隊列并生成資源受限的任務(wù)執(zhí)行計劃。

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