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龙图腾网恭喜中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的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：CN119808006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510287600.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统是由李成华;杨波;胡庆浩;王培松;张一帆设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统，该方法包括采集预定传感器原始数据，计算信息熵与归一化质量分数，经自适应多模态信息融合生成融合特征向量；对其做时序敏感多模态对齐处理，结合时间戳嵌入与自注意力机制得时序对齐特征；基于此用贝叶斯神经网络生成决策分布，评估不确定性并生成最终决策及指标集；结合任务描述评估任务得分，根据资源状态制定执行计划；初始化模型，生成合成数据，优化模型并存储经验。本发明实现了智能小车的高效决策过程，同时提升了智能小车的执行能力和任务完成精度。

本发明授权多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法及系统在权利要求书中公布了：1.多模态大模型驱动的智能体收集决策数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取智能小车的预定个传感器的原始传感器数据，计算信息熵和归一化质量分数；经自适应多模态信息融合生成融合特征向量；对融合特征向量应用多模态对齐处理，并通过时间戳嵌入和时序自注意力机制生成时序对齐特征；基于时序对齐特征，通过贝叶斯神经网络生成决策分布；基于决策分布计算认知不确定性和随机不确定性并进行风险评估，生成最终决策及不确定性指标集；结合预存储的任务描述评估任务关键性得分；根据任务关键性得分和预存储的系统资源状态，计算得到任务执行计划；读取任务执行计划，通过元学习初始化决策模型；识别数据缺口区域并生成合成反馈数据；结合任务执行计划中的优先级执行对比反馈学习优化决策模型，并将执行经验存储到任务经验库；通过贝叶斯网络生成决策分布，并生成最终决策及不确定性指标集的步骤包括：构建贝叶斯神经网络作为决策模型；从领域知识库提取先验规则集并转换为先验概率分布，初始化贝叶斯神经网络；对贝叶斯神经网络的权重进行预定次采样，得到预定个模型实例；并结合时序对齐特征估计决策分布；基于决策分布计算由知识或数据不足导致的认知不确定性和由环境随机性导致的随机不确定性；基于认知不确定性和随机不确定性进行风险评估，得到风险得分；基于预存储的任务安全等级和系统状态确定动态决策阈值，并根据不确定性的类型和风险得分生成最终决策及不确定性指标集；其中动态决策阈值包括总不确定性阈值和认知不确定性阈值；根据任务关键性得分和预存储的系统资源状态，计算得到任务执行计划的步骤包括：从预存储的任务描述中提取关键属性，包括任务类型、截止时间和优先级；基于关键属性评估任务的安全关联分数和时间紧迫度，综合计算任务关键性得分；监测智能小车的计算资源、存储资源和能源状态，计算资源可用度；基于任务关键性得分和资源可用度选择模型复杂度等级；计算各模态对当前任务的模态重要性向量，并结合模型复杂度等级计算模态的激活等级；根据激活等级分配计算资源，对激活等级低于预设阈值的模态降低处理精度或跳过处理，生成资源分配方案；基于资源分配方案，针对多任务场景构建任务优先队列并生成资源受限的任务执行计划。

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科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；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”。