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。

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。

本项目研制的基于深度学习的智能机器人交互方法及系统，核心定位为 “智能机器人交互核心技术”，可广泛应用于服务机器人、工业协作机器人、家庭陪伴机器人等领域，具体覆盖以下核心方向： 一是服务机器人场景，可作为商场导购、政务大厅咨询、银行客服等机器人的交互核心技术，提升多用户服务效率。例如在福建省某政务大厅试点中，该系统赋能政务咨询机器人，通过生物识别区分办事群众身份，按 “紧急事务（如社保补缴）＞普通咨询（如办事流程）” 设定优先级，多用户同时咨询时无混乱，平均每人咨询时长从 5 分钟缩短至 2 分钟，政务办理效率提升 50%；对未知咨询指令（如未录入的冷门办事政策），通过知识图谱生成临时解答方案，用户确认后精准反馈，咨询满意度达 94%。 二是工业协作机器人场景，可用于多工位协同交互，解决工厂多工人同时向机器人发出指令的无序问题。例如在某电子元件厂试点中，机器人通过该系统识别不同工位工人的生物特征（如语音特征），结合生产任务紧急程度（如生产线故障维修指令优先级最高），有序处理设备操作、物料查询等指令，多工位协同效率提升 60%，生产中断时间减少 40%，工厂日均产能提升 15%。 三是家庭陪伴机器人场景，可适配多成员家庭的个性化交互需求，通过生物识别区分家庭成员（如老人、儿童），结合成员习惯生成定制化响应（如对老人使用简洁指令反馈、对儿童增加趣味化表述），同时处理多成员指令（如 “妈妈查快递”“爸爸开空调”），家庭交互满意度从 70% 提升至 92%；此外，未知指令处理能力可满足家庭突发需求（如 “教我做红烧肉”），机器人通过知识图谱生成菜谱方案，拓展家庭服务范围。 随着我国智能机器人市场规模年增速达 35%，交互技术作为核心竞争力，预计 3 年内该系统可覆盖国内 25% 以上中高端智能机器人，带动机器人交互体验从 “功能型” 向 “智能型” 转型，年潜在经济效益超 12 亿元。

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。

为了研发该成果，福建省诺行天成科技有限公司在 2024 年 2 月 - 2025 年 5 月期间累计投入经费 480 万元，主要用于核心技术研发（深度学习模型 180 万元、知识图谱构建 120 万元、多用户管理模块 100 万元）、场景测试与优化（80 万元），其中福建省科技型企业补贴 150 万元，企业自筹 330 万元。目前该技术已在 5 家企业完成试点，试点反馈显示，机器人交互中断率降低 70%，多用户任务处理效率提升 60%，企业客户满意度达 90%，初步实现技术价值转化，预计 2025 年底可实现首笔技术许可收入。 针对产业化落地，尚需投入 220 万元研发经费（2025-2026 年），主要用于三方面：一是模型迭代，增加多语种交互（英语、日语）与方言适配（闽南语、粤语），预计投入 80 万元；二是功能拓展，开发指令历史分析（用户偏好挖掘）、多机器人协同交互，预计投入 70 万元；三是工程化适配，开发标准化 API 接口，降低机器人厂商集成难度，预计投入 70 万元，计划 6 个月内完成技术升级。 成果在推动科学技术进步方面，突破了 “智能机器人交互对未知指令响应弱、多用户调度无序” 的技术瓶颈，提出的 “深度学习驱动交互” 技术范式，为机器人交互领域提供新解决方案，相关技术可推动《智能机器人交互技术要求》行业标准的制定；在保障产业发展方面，可带动智能机器人、生物识别、知识图谱等产业链发展，预计 3 年内带动相关产业链增收 5 亿元；在社会效益方面，提升机器人交互的人性化与效率，减少用户等待时间，契合 “数字中国”“智能制造” 国家战略，具备显著的科学价值、经济价值与社会价值。

1. 技术许可与系统销售：向智能机器人制造商（服务机器人、工业机器人企业）许可核心技术（如 “未知指令处理算法”“多用户优先级调度逻辑”），按机器人产量收取提成，单台机器人技术许可费 800-1500 元；向企业用户销售标准化交互系统，针对不同场景提供定制化功能（服务版增加多模态交互，工业版增加多工位协同），单套系统售价 8-15 万元；为存量机器人提供升级服务（加装交互模块），单台升级费用 3-5 万元。 2. 联合开发与合作：与机器人整机企业联合开发定制化交互机器人，福建省诺行天成科技提供交互核心技术，合作方负责硬件研发与市场推广，按产品销售额的 15%-20% 收取技术分成；优先对接年产能超 3000 台的机器人企业，针对服务、工业等场景开发专属交互功能。 3. 云服务与运营：搭建 “机器人交互技术云平台”，为中小型机器人企业提供 API 接口服务（指令解析、多用户管理），按调用次数（0.005 元 / 次）或年度服务费（8-20 万元 / 年）收费；与云服务商合作，将系统纳入智能装备解决方案，共享平台收益；同时提供技术培训（如模型调优、系统集成），单次培训费用 3 万元 / 企业。 4. 资金与资源需求：产业化阶段需引入 600 万元合作资金，用于生产线建设（300 万元）、市场推广（150 万元）、技术储备（150 万元）；优先对接具备机器人制造资源、场景应用渠道或云服务资源的合作方，要求合作方具备 300 万元以上资金实力与 2 年以上相关行业经验。 转化目标：1 年内完成 8 家机器人企业合作，实现收入 500 万元；2 年内覆盖国内 20% 以上中高端智能机器人交互市场，年营收超 8000 万元；3 年内成为国内智能机器人交互领域主流技术提供商，市场占有率超 25%，推动技术纳入行业标准。