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龙图腾网获悉万高信息技术(珠海)有限公司申请的专利一种基于多模型融合技术的企业智能生成平台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：CN120144325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510629944.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于多模型融合技术的企业智能生成平台是由王金;尹鹏源;李逸轩设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合技术的企业智能生成平台在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模型融合技术的企业智能生成平台，包括模型层，用于部署和运行企业主数据模型、自有模型、开源模型及商业模型；通过模型性能评估指标P对不同模型进行量化评估；分发层，基于任务特征和模型性能选择最优模型并分配任务；引入模型选择公式进行计算各模型得分，选择得分最高的模型进行任务处理；平台层，基于任务请求进行业务处理和数据存储；在数据处理过程中，通过应用服务器集群接收来自分发层的任务请求，并将业务数据存储到数据库服务器中；门户层，包括Web服务器集群、CDN加速节点以及安全设备。本发明通过集成多种大语言模型资源，实现模型动态调度、能力组合和资源优化，提高系统整体性能和适应性。

本发明授权一种基于多模型融合技术的企业智能生成平台在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合技术的企业智能生成平台，其特征在于，包括： 模型层，用于部署和运行企业主数据模型、自有模型、开源模型及商业模型；在模型训练过程中，利用计算服务器集群进行大规模数据训练，训练数据存储于存储设备，并通过模型综合性能得分P=α×A+β×R-γ×C对不同模型进行量化评估；其中A为模型准确率，R为模型召回率，C为模型计算复杂度，α、β、γ为权重系数； 分发层，基于任务特征和模型性能选择最优模型并分配任务；在模型选择过程中，引入模型选择公式S=ω 1×Ft+ω 2×Ut+ω 3×P进行计算各模型得分，选择得分最高的模型进行任务处理；其中S为模型选择得分，Ft为任务特征匹配度函数，Ut为当前时刻资源利用率函数，P为模型层计算得出的模型综合性能得分，ω 1、ω 2、ω 3为权重系数； 平台层，基于任务请求进行业务处理和数据存储；在数据处理过程中，通过应用服务器集群接收来自分发层的任务请求，并将业务数据存储到数据库服务器中； 门户层，包括Web服务器集群、CDN加速节点以及安全设备，Web服务器集群与CDN加速节点建立连接，将静态资源缓存到CDN加速节点上，并通过安全设备对用户访问进行身份认证和授权； 其中，所述部署和运行企业主数据模型、自有模型、开源模型及商业模型，具体包括： 将企业主数据模型、自有模型、开源模型及商业模型按照其应用场景、数据依赖关系和计算复杂度进行分类存储，包括： 将应用场景抽象为不同的业务维度，为每个业务维度分配一个权重w si，其中，i表示业务维度序号，∑i w si=1，同时为每个模型在各个业务维度上的适用程度打分s mj,si，j表示模型序号，0≤s mj,si≤1，则模型m j的应用场景综合得分S mj计算公式为：S mj=∑i w si×s mj,si； 定义模型与不同数据源之间的依赖强度系数d mj,Dk，k表示数据源序号，0≤d mj,Dk≤1，以及数据源的优先级权重w Dk，∑k w Dk=1，模型m j的数据依赖关系综合得分D mj计算公式为：D mj=∑k w Dk×d mj,Dk； 根据模型的计算步骤数量n mj、数据量大小v mj以及算法的时间复杂度O mj，将计算复杂度量化为一个综合指标C mj，表示为： C mj=α 1×n mj+β 1×v mj+γ 1×fO mj 其中α 1、β 1、γ 1是权重系数，α 1+β 1+γ 1=1，fO mj是根据算法时间复杂度转换的数值； 设定应用场景、数据依赖关系和计算复杂度的分类阈值TS、TD、TC，根据以下规则对模型进行分类： 企业主数据模型：若S mj≥TS且D mj依赖企业内部主数据源，即与主数据源的依赖强度系数之和大于一定比例，则将模型mj分类为企业主数据模型； 自有模型：若S mj较高，即接近但未达到企业主数据模型的阈值，且D mj依赖企业内部自有数据，同时C mj处于一定范围内，则分类为自有模型； 开源模型：若S mj处于一般水平，即低于企业主数据模型和自有模型的典型应用场景得分，D mj与开源数据源的依赖强度系数之和大于一定比例，且C mj为低数值，则分类为开源模型； 商业模型：若S mj较高且与特定的商业业务场景紧密相关，Dmj依赖商业数据提供商的数据，同时C mj为高数值，则分类为商业模型； 采用容器化技术对各类模型进行封装部署，为每个模型创建独立的容器镜像，具体包括： 设置计算服务器节点集合为N={n1,n2,...,nl}，l表示节点数量，每个节点nl的可用资源包括CPU核心数CPU nl available、内存大小MEM nl available、GPU数量GPU nl available、存储空间STORAGE nl available和网络带宽BANDWIDTH nl available； 对于模型m j，计算其与每个节点nl的资源匹配度MATCH mj,nl，公式为： MATCH mj,nl=ω1×min1,CPU nl availableCPU mj+ω2×min1,MEM nl available MEM mj+ω3×min1,GPU nl available GPU mj+ω4×min1,STORAGE nl available STORAGE mj+ω5×min1,BANDWIDTH nl available BANDWIDTH mj； 其中ω1、ω2、ω3、ω4、ω5是权重系数，ω1+ω2+ω3+ω4+ω5=1，用于调整不同资源在匹配度计算中的重要性； 然后，选择资源匹配度MATCH mj,nl最大的计算服务器节点n best进行容器镜像部署，即：n best=argmaxnl∈N MATCH mj,nl，argmax为优化函数，即返回使目标函数取得最大值的输入变量，nl∈N是表示遍历所有节点nl的集合N。

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