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龙图腾网获悉奥特酷智能科技(南京)有限公司申请的专利一种基于大语言模型的汽车行业代码质量自动合规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：CN121501324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610043542.X，技术领域涉及：G06F8/70；该发明授权一种基于大语言模型的汽车行业代码质量自动合规方法是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的汽车行业代码质量自动合规方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的汽车行业代码质量自动合规方法，调用静态代码分析器生成违规报告；基于规则文档的多特征分析算法，将违规智能分级为Tier1、Tier2、Tier3；对Tier1违规，使用大语言模型进行三次重试迭代修复，自动检测编译错误并回滚；对Tier2违规，由大语言模型提取多种技术方案供用户选择；对Tier3违规采用多LLM对抗性协作机制：通过Generator生成修复方案、Discriminator审查挑战方案、Arbiter仲裁冲突的对抗性迭代，实现复杂违规的自动修复，当产生冲突时通过加权投票算法选择最优方案。本发明显著降低人工介入率、提高修复质量、成本低通用性强。

本发明授权一种基于大语言模型的汽车行业代码质量自动合规方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的汽车行业代码质量自动合规方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：调用通用静态代码分析器对目标源代码文件进行扫描，读取目标源代码文件内容，进行违规检测生成违规报告； 步骤2：通过基于规则文档的多特征分析算法，对每个检测到的违规进行违规智能分级，提取规则文档的结构特征、语义特征、代码示例特征，根据修改范围、复杂度指标、替代方案密度特征，将违规分类为局部自动修复类Tier1、设计决策类Tier2、复杂架构类Tier3； Tier1：修复范围局部、无跨文件依赖、存在明确修复模式的违规；Tier2：存在等效技术方案、需要结合业务逻辑选择的违规；Tier3：需要跨文件模块重构、修改范围50行、缺乏明确补救措施的违规； 多特征分析算法包括： 结构特征提取：检测规则文档是否存在补救措施章节、代码示例数量、是否有前后对比、是否有方案对比表格； 语义特征提取：计算明确动作动词密度、复杂度指示词数量、替代方案指示词密度、确定性程度； 代码示例特征提取：分析平均修改行数、涉及文件数、圈复杂度变化、是否引入新API； 决策树分类：当满足”has_remediation=TrueANDcode_examples≥1ANDaction_verb_density≥0.03ANDcomplexity_score=0ANDavg_lines_changed≤10ANDfiles_involved≤1”时判定为Tier1；当满足”alternative_density≥0.05ANDcode_examples≥2ANDcertainty_level0.8”时判定为Tier2；其余判定为Tier3； 步骤3：对Tier1违规，使用主大语言模型进行迭代修复，实施三次重试机制，每次修复后检测编译错误，若失败则回滚并尝试替代方案； 步骤4：对Tier2违规，大语言模型提取多种可选技术方案并展示优缺点对比，根据用户选择应用对应修复方案； 步骤5：对Tier3违规，启动多大语言模型对抗性协作机制； 执行对抗性迭代，生成器Generator生成修复方案，判别器Discriminator审查并提出挑战，生成器Generator改进方案，重复直至收敛或达到最大轮数；若收敛成功则应用共识方案；若产生冲突则通过加权投票算法选择最优方案；否则由多个LLM投票，票数最多者获选；若平局则由仲裁者Arbiter强制裁决； 步骤6：验证修复效果并生成包含修复成功率、变更日志、人工审查清单的最终报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人奥特酷智能科技(南京)有限公司，其通讯地址为：210012 江苏省南京市雨花台区安德门大街55号洁源金融城5号楼12层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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