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龍圖騰網(wǎng)獲悉中投國信(北京)科技發(fā)展有限公司申請的專利一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的商貿(mào)流通供應(yīng)鏈優(yōu)化方法獲國家發(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：CN120218364B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202510696754.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的商貿(mào)流通供應(yīng)鏈優(yōu)化方法是由高厚良;王蘇棟;崔巖莉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的商貿(mào)流通供應(yīng)鏈優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的商貿(mào)流通供應(yīng)鏈優(yōu)化方法，包括以下步驟，步驟一，多模態(tài)數(shù)據(jù)采集：通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、企業(yè)ERP系統(tǒng)、物流追蹤系統(tǒng)及第三方平臺，實(shí)時(shí)采集供應(yīng)鏈全鏈條的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)。在本方案實(shí)施的時(shí)候，在本方案實(shí)施的時(shí)候，通過整合物聯(lián)網(wǎng)、ERP等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，有效打破傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中的信息孤島的問題；多模態(tài)融合模型中引入位置編碼與跨模態(tài)注意力機(jī)制，顯著提升數(shù)據(jù)對齊精度，例如將語音溝通記錄中的“緊急加單”與對應(yīng)訂單圖像關(guān)聯(lián)時(shí)，使得權(quán)重分配準(zhǔn)確率提高；區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用確保供應(yīng)鏈決策的透明性與可追溯性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的商貿(mào)流通供應(yīng)鏈優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的商貿(mào)流通供應(yīng)鏈優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟， 步驟一，多模態(tài)數(shù)據(jù)采集：通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、企業(yè)ERP系統(tǒng)、物流追蹤系統(tǒng)及第三方平臺，實(shí)時(shí)采集供應(yīng)鏈全鏈條的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)包括訂單信息、合同條款，圖像數(shù)據(jù)包括商品圖片、物流單據(jù)，語音數(shù)據(jù)包括與客戶通話溝通記錄，時(shí)序數(shù)據(jù)包括庫存變化、運(yùn)輸軌跡，空間數(shù)據(jù)包括倉庫位置、配送路徑； 步驟二，數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提?。簩Χ嗄B(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化及去噪處理，采用基于Transformer的多模態(tài)編碼器對文本、圖像、語音數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成高維語義向量；時(shí)序數(shù)據(jù)通過LSTM網(wǎng)絡(luò)提取動態(tài)特征，空間數(shù)據(jù)通過地理編碼轉(zhuǎn)換為坐標(biāo)向量； 步驟三，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合優(yōu)化：構(gòu)建位置敏感優(yōu)化的多模態(tài)融合模型，將步驟二中提取的特征向量輸入融合模型，通過跨模態(tài)注意力機(jī)制計(jì)算文本-圖像、文本-語音、時(shí)序-空間數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，生成融合后的統(tǒng)一特征矩陣；融合模型結(jié)合轉(zhuǎn)移概率矩陣預(yù)測供應(yīng)鏈狀態(tài)，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整權(quán)重分配； 所述位置敏感優(yōu)化的多模態(tài)融合模型包括跨模態(tài)對齊模塊，跨模態(tài)對齊模塊是基于位置編碼的，跨模態(tài)對齊模塊用于消除不同數(shù)據(jù)源的空間偏差； 步驟四，供應(yīng)鏈智能決策：基于統(tǒng)一特征矩陣，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成供應(yīng)鏈優(yōu)化策略，供應(yīng)鏈優(yōu)化策略包括動態(tài)庫存分配、路徑規(guī)劃、供應(yīng)商匹配及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警； 步驟四中所述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法采用近端策略優(yōu)化框架，其中具有獎勵函數(shù)，獎勵函數(shù)為： R=a×訂單滿足率+b×庫存周轉(zhuǎn)率-c×物流延遲懲罰； 其中，a、b、c為權(quán)重系數(shù)，R為獎勵值，a、b、c通過歷史數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整； 根據(jù)R值對商品的流轉(zhuǎn)效率進(jìn)行評價(jià)； 步驟五，反饋與迭代：通過區(qū)塊鏈技術(shù)記錄供應(yīng)鏈決策執(zhí)行結(jié)果，將實(shí)際效益數(shù)據(jù)反饋至融合模型，利用差分進(jìn)化算法優(yōu)化模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)迭代。

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