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一种基于深度学习的智能机器人交互方法及系统
发布时间: 2025-10-24
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,人工智能
成果介绍
福建省诺行天成科技有限公司针对智能机器人交互 “未知指令处理能力弱、多用户交互混乱、任务处理效率低” 的核心痛点，研发 “一种基于深度学习的智能机器人交互方法及系统”，于 2025 年 5 月 19 日申请专利（申请号：CN202510644826.X），2025 年 8 月 8 日公开（公开号：CN120448071A），由北京中狮信通专利代理事务所（代理人褚岩凤）代理，发明人为吴继平，IPC 分类涵盖智能处理（G06F9/50、G06N3/008 等）、安全识别（G06F21/32）与数据交互（G06F16/2455）。
该成果核心是构建 “深度学习驱动 + 多维度协同” 的智能交互体系，核心模块功能聚焦交互精准性与效率：①交互指令解析模块：基于预训练深度学习模型，对用户指令（语音、文本）进行分类，精准识别已知指令与未知指令，已知指令按相似度最大原则匹配执行方案，未知指令先提取关键词检索相关方案，无适配方案时重组关键词并结合知识图谱生成临时方案，经用户确认后执行；②指令处理模块：整合深度学习推理与任务调度逻辑。
成果亮点
本项目研发的基于深度学习的智能机器人交互方法及系统，通过三大创新突破上述痛点：一是首创 “深度学习 + 知识图谱” 未知指令处理技术，区别于传统单一关键词检索，未知指令先经深度学习模型提取核心语义（而非孤立关键词），无适配方案时重组语义关键词，借助知识图谱关联拓展（如 “附近好吃的” 关联 “餐饮类型 - 距离 - 评分”）生成临时方案，未知指令处理成功率提升 134%，交互中断率降至 8% 以下；二是 “生物识别 + 优先级调度” 多用户管理，通过生物识别精准区分用户身份，结合任务紧急程度建立多维度优先级体系（如企业管理员指令＞普通员工、紧急故障指令＞常规操作），多用户指令调度效率提升 60%，单用户等待时间缩短至 40 秒以内，避免交互混乱；三是 “语义级深度匹配” 已知指令处理，深度学习模型通过语义理解而非表面关键词匹配指令，结合用户历史交互习惯优化匹配逻辑，已知指令误匹配率从 15% 降至 2%，指令执行准确率显著提升。
团队介绍
1. 吴继平（核心发明人，福建省诺行天成科技有限公司）：公司技术总监，长期深耕智能机器人交互与深度学习领域，主导本成果整体技术架构设计，提出 “深度学习 + 知识图谱” 未知指令处理核心思路，曾参与福建省人工智能专项课题（聚焦服务机器人交互优化），拥有 4 项智能交互领域专利，在技术研发中负责深度学习模型搭建与指令解析逻辑设计，攻克 “语义提取精度”“知识图谱关联效率” 等难点，是成果创新的领军者。
2. 技术研发组（福建省诺行天成科技有限公司）：负责系统核心模块开发，分为算法组与工程组。算法组优化深度学习模型（基于 BERT 改进的语义分类模型），使已知指令识别准确率达 98%，未知指令语义提取精度提升 40%；工程组开发多用户管理模块的生物识别接口（兼容人脸识别、语音识别设备）与优先级调度程序，实现多用户指令有序处理，模块响应延迟≤100ms，保障系统工程化落地。
成果资料
产业化落地方案
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