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龙图腾网获悉深圳市明心数智科技有限公司申请的专利基于因果推理的供应链风险预测方法、装置、设备及介质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：CN121766788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610255326.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于因果推理的供应链风险预测方法、装置、设备及介质是由王学腾;曾伟嘉;陈大伟;徐凌子;何中卿;徐坤扬;赵山;谢琼冰设计研发完成，并于2026-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果推理的供应链风险预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及基于因果推理的供应链风险预测技术领域，揭示了一种基于因果推理的供应链风险预测方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：通过构建法规层知识图谱和物流物理层知识图谱的双层知识图谱，实现了对地缘法规与物流运营多源异构数据的实时融合与表征，提升对风险事件的感知实时性与覆盖维度，然后通过引入大语言模型自动生成多级因果链，能够深度推理风险在供应链网络中的复杂传导路径，克服了传统方法对隐性关联挖掘不足的缺陷，提高了对风险溯源的推理，最后通过将因果链节点映射至物流物理层知识图谱并进行概率化计算，得到风险预测结果。本发明的有益效果：实现了对指定供应链的风险预测，并提高了风险预测结果的精确性。

本发明授权基于因果推理的供应链风险预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于因果推理的供应链风险预测方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取与指定供应链相关的多个初始物流运营数据和多个初始地缘法规数据； 对各个所述初始物流运营数据以及各个所述初始地缘法规数据进行标准化处理，得到各个所述初始物流运营数据分别对应的标准物流运营数据，以及各个所述初始地缘法规数据分别对应的标准地缘法规数据； 基于各个所述标准地缘法规数据构建法规层知识图谱，以及基于各个所述标准物流运营数据构建物流物理层知识图谱； 获取所述法规层知识图谱和所述物流物理层知识图谱中感知的风险事件； 将所述风险事件输入至大语言模型中，以生成所述风险事件在指定供应链中传导的多级因果链；其中，所述多级因果链包括至少一个传导节点； 将所述多级因果链映射至所述物流物理层知识图谱，以对所述指定供应链进行风险预测； 所述标准物流运营数据包括，船舶自动识别系统的轨迹数据、港口吞吐量数据及交通枢纽状态数据，所述基于各个所述标准地缘法规数据构建法规层知识图谱，以及基于各个所述标准物流运营数据构建物流物理层知识图谱的步骤中，所述基于各个所述标准地缘法规数据构建法规层知识图谱的步骤，包括： 采用预设的跨语言预训练模型对各个所述初始地缘法规数据进行解析，得到解析结果；其中，所述解析结果包括实体、事件以及关系信息； 基于所述解析结果的实体、事件以及关系信息，构建知识图谱的节点与边，以得到初始知识图谱； 基于所述解析结果生成量化的紧张度指数，并将所述紧张度指数作为对应实体或关系的动态属性，融入所述初始知识图谱中，得到法规层知识图谱；其中，所述紧张度指数的生成方式为：确定影响因子，采用规则化评分、监督学习或混合集成模型来计算原始分值，对原始分值进行归一化处理，并设计时间衰减函数以反映事件影响随时间递减或因新事件叠加而上升的动态性，从而得到紧张度指数； 所述将所述多级因果链映射至所述物流物理层知识图谱，以对所述指定供应链进行风险预测的步骤，包括： 将所述多级因果链中的传导节点与所述物流物理层知识图谱中的实体节点进行关联，形成风险传播网络； 采用概率传播算法，计算风险沿所述风险传播网络中不同路径传导的置信概率；其中，所述置信概率用于量化风险预测结果； 根据所述置信概率对所述指定供应链进行风险预测。

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