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龙图腾网获悉中亿(深圳)信息科技有限公司申请的专利基于AI边缘计算的智慧物流终端设备协同管控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：CN120583125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510975606.5，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权基于AI边缘计算的智慧物流终端设备协同管控系统是由彭长江;熊云龙;张阿平设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI边缘计算的智慧物流终端设备协同管控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及物流管理技术领域，具体涉及基于AI边缘计算的智慧物流终端设备协同管控系统，包括边缘数据融合与状态识别模块部署于边缘节点，采集运行状态、环境感知和通信链路等多源数据，融合生成设备状态表示向量；智能预测与任务调度决策模块将状态向量上传至云端，预测任务完成能力与故障概率，生成任务调度决策包；调度策略下发与边缘执行协同模块通过多协议网关下发调度包，边缘节点完成任务分发、通信切换和资源调度，并缓存关键策略。本发明，实现物流终端设备状态的实时感知、任务调度的智能预测与资源优化，以及故障场景下的快速响应与容错控制，显著提升系统的运行效率、智能化水平与稳定性。

本发明授权基于AI边缘计算的智慧物流终端设备协同管控系统在权利要求书中公布了：1.基于AI边缘计算的智慧物流终端设备协同管控系统，其特征在于，包括边缘数据融合与状态识别模块、智能预测与任务调度决策模块以及调度策略下发与边缘执行协同模块，其中； 所述边缘数据融合与状态识别模块通过部署于物流场景中的边缘计算节点，实时采集物流终端设备的多源数据，包括运行状态数据、环境感知数据及通信链路状态，并对多源数据进行融合处理，生成设备状态表示向量，包括设备负载状态、定位信息、通信质量等级及设备故障风险评分； 所述智能预测与任务调度决策模块具体包括： 预测输入构建：云端AI调度引擎接收来自边缘节点的设备状态表示向量，并与对应设备的历史运行数据进行融合，生成用于预测的输入特征集； 能力与风险预测：基于预测的输入特征集，输出目标设备在下一个调度周期内的任务完成能力评分和故障概率，用于评估其任务执行效率与稳定性； 决策包生成：根据能力与风险预测的结果以及当前任务需求，生成任务调度决策包，包括任务分配方案、资源预留策略和异常处理优先级，并作为控制指令下发至边缘节点； 所述预测输入构建包括： 状态向量接收与时间标定：云端AI调度引擎周期性接收来自边缘节点上传的设备状态表示向量，包括设备负载评分、通信等级、位置信息，并将其赋予接收时间戳； 历史特征序列提取：在云端数据库中检索对应设备在过去个调度周期内的运行历史数据，包括任务完成率、故障标记与通信延迟，构建历史序列矩阵； 融合特征向量生成：将设备状态表示向量与历史序列矩阵采用加权拼接方式生成预测输入特征集； 所述能力与风险预测包括： 多任务预测模型输入：将预测输入特征集输入至云端部署的多任务神经网络模型，用于同时预测任务完成能力评分与故障发生概率； 任务完成能力评分计算：多任务神经网络模型中第一输出通道对输入特征集进行非线性映射，输出任务完成能力评分，其值表示设备在下一个调度周期内按时完成当前任务的能力； 故障概率预测输出：多任务神经网络模型中第二输出通道以输入特征集生成设备故障概率评分，用于衡量该设备在下一个调度周期内发生故障的风险； 所述决策包生成包括： 设备能力与任务需求匹配：云端AI调度引擎根据预测得到的任务完成能力评分与当前任务需求集合中每个任务的复杂度，计算设备与任务的匹配得分，并根据匹配得分从高到低选择前个任务，生成任务分配方案； 资源预留策略制定：根据预测的设备故障概率评分，结合任务优先级参数，对任务分配方案中的每一任务，制定资源预留策略，并计算对应的资源预留量，表示为： ； 其中，为资源调度放缩因子； 异常处理优先级标定：根据设备故障概率评分，生成异常处理优先级标识，表示为： ； 其中，、分别为异常预警的高、低阈值； 调度决策包封装与下发：将任务分配方案、资源预留策略和异常处理优先级标识封装为任务调度决策包，并通过调度通道下发至对应的边缘计算节点用于控制执行； 所述调度策略下发与边缘执行协同模块将任务调度决策包通过多协议适配网关下发至各边缘计算节点，由边缘计算节点根据任务调度决策包对接入的物流终端设备进行任务分发、通信路径切换与资源调度，同时在本地缓存关键控制策略，所述关键控制策略为任务调度决策包中的控制策略副本。

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