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龍圖騰網獲悉上海翌擎智能科技有限公司申請的專利一種車載智能空調的預測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120348122B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510847863.0，技術領域涉及：B60H1/00；該發明授權一種車載智能空調的預測系統及方法是由卜園淵;張浩宇;段忠磊設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種車載智能空調的預測系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種車載智能空調的預測系統，其特征在于，包括：車載端，用于通過采集的各類數據，構建模型推理所需要的輸入張量，并通過LSTM提取短期歷史時間序列特征以及XGBoost結合靜態變量做最終回歸策略模型，將策略模型推理的結果發送至車載空調控制器，判斷用戶是否接受模型推理的結果，記錄手動調整行為并反饋至云端服務器；云端服務器，用于根據多版本空調策略模型、用戶的交互反饋以及仿真測試的結果，得到最優策略模型以及用于OTA優化AB測試的策略評估報告，將訓練好的輕量化策略模型的參數以及策略表通過OTA或API方式下發至車載端。還公開了一種車載智能空調的預測方法。本發明精準的預測用戶期望的空調設定，提高座艙舒適度，并優化能耗管理。

本發明授權一種車載智能空調的預測系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種車載智能空調的預測系統，其特征在于，包括：車載端和云端服務器， 所述車載端，用于通過采集的各類數據，構建模型推理所需要的輸入張量，并通過LSTM提取短期歷史時間序列特征以及XGBoost結合靜態變量做最終回歸策略模型，將策略模型推理的結果發送至車載空調控制器，判斷用戶是否接受模型推理的結果，記錄手動調整行為并反饋至所述云端服務器； 所述云端服務器，用于采集當前用戶所在地的外部環境信息以及利用上下文融合方法增強用戶空調需求推理的準確性，得到當前環境感知向量以及多模態融合特征，作為強化學習狀態空間的一部分；并構建空調控制的狀態-動作-獎勵S-A-R模型對融合狀態特征以及用戶行為反饋進行優化，得到空調的策略模型以及不同用戶類型的最優策略模型集合；根據多版本空調策略模型、用戶的交互反饋以及仿真測試的結果，得到最優策略模型以及用于OTA優化AB測試的策略評估報告；以及將訓練好的輕量化策略模型的參數以及策略表通過OTA或API方式下發至所述車載端； 所述車載端，具體包括： 數據采集模塊，用于采集各類數據，并統一時間戳； 數據預處理模塊，用于對數據進行清洗、歸一化處理，滑動窗口構造時間序列，構建模型推理所需要的輸入張量； 實時模型推理模塊，用于通過LSTM提取短期歷史時間序列特征以及XGBoost結合靜態變量做最終回歸策略模型，實時輸出空調的設定建議； 空調控制接口模塊，用于將策略模型推理的結果發送至車載空調控制器，判斷用戶是否接受模型推理的結果，記錄手動調整行為并反饋至所述云端服務器和用戶行為分析模塊； 用戶行為分析模塊，用于存儲過去7天的空調使用記錄，計算用戶在使用過程中的行為偏好，建立用戶畫像，為策略模型提供偏執調優策略； 數據上傳與云端通信模塊，用于周期性上傳本地行為數據到云端進行策略模型優化，并且接收所述云端服務器更新后的策略模型參數或策略； 所述云端服務器，具體包括： 用戶交互解析模塊，用于通過大模型處理用戶語音指令，APP指令或者歷史交互數據，提取用戶在空調使用方面的偏好關鍵詞和語義意圖，得到用戶意圖標簽以及關鍵詞向量和使用偏好的嵌入； 長期偏好建模模塊，用于聚合用戶多天或者多月的歷史空調設置行為，通過聚類、協同過濾或者大模型embedding聚合出偏好模型，用于推理的偏好向量以及用戶畫像標簽； 環境融合感知模塊，用于采集當前用戶所在地的外部環境信息以及利用上下文融合方法增強用戶空調需求推理的準確性，得到當前環境感知向量以及多模態融合特征，作為強化學習狀態空間的一部分； 強化學習訓練模塊，用于通過構建空調控制的狀態-動作-獎勵S-A-R模型對融合狀態特征以及用戶行為反饋進行優化，得到空調的策略模型以及不同用戶類型的最優策略模型集合； 策略評估與優化模塊，用于根據多版本空調策略模型、用戶的交互反饋以及仿真測試的結果，得到最優策略模型以及用于OTA優化AB測試的策略評估報告； 策略下發接口模塊，用于將訓練好的輕量化策略模型的參數以及策略表通過OTA或API方式下發至所述車載端。

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