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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于边缘强化学习的芯片设计与制造优化系统及方法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：CN120337836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510807314.0，技术领域涉及：G06F30/337；该发明授权基于边缘强化学习的芯片设计与制造优化系统及方法是由李志;范峰云设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘强化学习的芯片设计与制造优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于边缘强化学习的芯片设计与制造优化系统及方法，涉及数据分析领域，包括场景识别模块、策略选择模块、决策修正模块和云端更新模块，本发明通过状态感知特征通道与置信评分机制实现设备运行状态的鲁棒识别，并引入模糊识别与报警机制增强适应性；借助双索引策略库与影响梯度传输机制实现工序间联动优化，提升工艺协同性；通过状态四元组的动态上传与云端震荡识别，系统能在策略异常与能耗波动下自动进入冷静期锁定，有效抑制异常扩散。同时，轻量化边缘部署与强化学习机制使其具备高响应、低通信与自学习能力，适用于大规模复杂芯片制造环境。

本发明授权基于边缘强化学习的芯片设计与制造优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘强化学习的芯片设计与制造优化系统，其特征在于，包括： 场景识别模块，用于在芯片制造的工序设备上采集设备运行原始数据，并进行状态特征提取与场景分类得到工序设备的场景标签； 策略选择模块，用于在场景识别完成后，通过工序设备的边缘智能体根据场景标签从本地策略库中选择对应策略模型作为调整策略模型； 决策修正模块，用于通过工序设备的边缘智能体计算调整策略模型对下游工序设备的影响梯度，同时下游工序设备的边缘智能体在决策过程中引入该影响梯度作为惩罚因子进行决策修正； 云端更新模块，用于通过工序设备的边缘智能体持续将本地的状态四元组更新至云端，云端识别是否存在策略震荡与能耗异常，若存在，则控制该工序设备进入冷静期锁定模式； 所述下游工序设备的边缘智能体在决策过程中引入该影响梯度作为惩罚因子进行决策修正，具体包括： 下游工序设备的边缘智能体接收到影响梯度后，将该影响梯度投入数据库中预存的影响梯度-惩罚因子的映射集中进行映射匹配后得到下游工序设备的惩罚因子，并将该惩罚因子引入下游工序设备的调整策略模型的策略网络参数的损失函数中进行决策修正； 所述状态四元组包括设备运行原始数据、调整策略模型、调整反馈数据和影响梯度； 所述控制该工序设备进入冷静期锁定模式,具体处理条件为： 将连续周期数量与连续周期阈值进行作差得到连续周期差值，将能耗数据变化幅度值与正常变化幅度值进行作差处理得到能耗变化差值； 将连续周期差值与能耗变化差值分别和周期数量单位因数与能耗单位因数进行结合后相加得到冷静期长度指向因子，将冷静期长度指向因子投入云端数据库中预存的冷静期长度指向因子-冷静期长度的映射集中进行映射匹配后得到工序设备的冷静期长度； 基于冷静期长度控制工序设备进入冷静期锁定模式，所述冷静期锁定模式具体为边缘智能体的调整策略模型保持冻结状态，工序设备保持现有状态运行并缓存所有数据于边缘智能体中，云端发送该工序设备编号至运维管理终端进行提醒。

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