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龙图腾网获悉福建至简至一信息科技有限公司申请的专利基于AI大模型的物流调度路径智能推荐方法、系统和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：CN120851762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511372795.3，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权基于AI大模型的物流调度路径智能推荐方法、系统和介质是由甘俊奇;翁安禄;谢辛设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型的物流调度路径智能推荐方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于AI大模型的物流调度路径智能推荐方法、系统和介质，该方法包括：先采集运输司机的运输路径档案，据此构建司机道路熟悉度画像。当有新物流运输调度需求时，提取调度总路程，进而确定两种行程方案——理论最短路径的效率行程方案含第一预计总用时长和依司机经验的经验行程方案含第二预计总用时长。若第二预计总用时长不超第一预计总用时长的设定比例，便将经验行程方案定为最终调度方案，最后结合司机道路熟悉度画像分配最优司机，并把方案推送至对应司机终端设备。这让调度既参考理论最优，又兼顾司机实际经验，匹配熟悉路线的司机，减少决策偏差，提升运输效率与可靠性，实现智能高效调度。

本发明授权基于AI大模型的物流调度路径智能推荐方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的物流调度路径智能推荐方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括： 采集运输司机的运输路径档案； 基于各所述运输路径档案，结合预设的AI大模型构建对应的司机道路熟悉度画像，所述AI大模型包括预设的道路熟悉度评估模型； 当获取到新的物流运输调度需求时，提取所述物流运输调度需求的调度总路程； 基于所述调度总路程，确定效率行程方案以及对应的第一预计总用时长，同时确定经验行程方案以及对应的第二预计总用时长，所述效率行程方案是通行所述调度总路程理论上的最短路径方案，所述经验行程方案是通行所述调度总路程按照司机经验的最短路径方案； 若所述第二预计总用时长不超过所述第一预计总用时长的设定时长比例，则确定所述经验行程方案为最终调度方案； 结合所述司机道路熟悉度画像，为所述最终调度方案分配最优司机，并将所述调度方案推送至对应司机的终端设备； 当接收到司机启动运输任务的指令时，则开始记录司机的运输路径，所述运输路径记录的方法如下： 每隔设定的行驶公里数，记录当前时刻的定位坐标信息，并按照时间顺序对所述定位坐标信息进行数字标记； 若接收到司机的关键点标注信息，则获取当前时刻的关键点定位坐标信息，并对所述关键点定位坐标信息添加所述关键点标注信息，所述关键点标注信息至少包括常用休息区标注、装卸货点标注和补给点标注； 当接收到司机结束运输任务的指令时，将所述定位坐标信息按数字标记顺序串联，在电子地图上生成完整的运输轨迹线，并将所述关键点定位坐标信息以差异化图标在地图对应位置进行标注； 计算所述运输路径的总里程以及总耗时，并记录所述运输路径的司机信息，形成包含轨迹数据、关键点信息和运输效率的运输路径档案； 所述形成包含轨迹数据、关键点信息和运输效率的运输路径档案的步骤之后，还包括： 对各所述运输路径档案赋予动态效度分，所述动态效度分用于量化评估所述运输路径档案对司机当前道路熟悉度的表征有效性； 当司机在行驶频次高于设定频次阈值的高熟悉度路线时，若行驶耗时超过同路段的平均耗时的幅度达到设定耗时幅度，则降低司机在所述高熟悉度路线的所述动态效度分； 所述基于各所述运输路径档案，结合预设的AI大模型构建对应的司机道路熟悉度画像的步骤，包括： 提取各所述运输路径档案中的历史通行数据； 将所述历史通行数据作为输入，通过预设的道路熟悉度评估模型生成司机对各路段的初始熟悉度值，所述道路熟悉度评估模型是事先根据多个带有熟悉度值标注的历史运输数据集，经深度学习训练得到； 对各路段进行熟悉度修正，具体如下： 获取司机在各路段的所述动态效度分； 将所述初始熟悉度值与所述动态效度分进行加权计算，得到修正后的路段熟悉度值； 基于所述路段熟悉度值，生成对应司机的所述司机道路熟悉度画像，所述司机道路熟悉度画像包括路段熟悉度分布、优势路径特征及效率标签。

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