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龙图腾网获悉江苏省工业互联网发展研究中心申请的专利基于多智能体协同的工业设备维护智能问答系统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：CN120911624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511439658.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于多智能体协同的工业设备维护智能问答系统是由冯泽军;韩旭;向镐鹏;侯秋均;周旭;姜鹏越;钱成昱设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体协同的工业设备维护智能问答系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多智能体协同的工业设备维护智能问答系统。其中，输入单元用于接收文本、语音、图像或设备扫描等多模态用户输入信息，并解析为结构化问题信息；调度单元基于经过微调的跨语言预训练语言模型与增量训练机制，对结构化问题信息进行语义理解和问题分类；处理单元根据分类结果调用对应的领域智能体，生成包括预测性维护建议、结构化答复内容及语义标注信息在内的智能问答处理结果；融合单元融合本地知识库、图数据库和联网检索信息，对智能问答处理结果进行多跳语义推理，生成包含文本说明、图像截图、预测曲线与推荐链接的多模态答复信息。该系统能够支持复杂工业维护场景下的多语言、多模态智能问答与预测性维护。

本发明授权基于多智能体协同的工业设备维护智能问答系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体协同的工业设备维护智能问答系统，其特征在于，包括： 输入单元，用于接收多模态用户输入信息，并将多模态用户输入信息解析为结构化问题信息，所述多模态用户输入信息包括文本输入、语音输入、图像输入或设备扫描输入； 调度单元，用于基于多语言意图识别模型与增量训练机制，对所述结构化问题信息进行语义理解与问题分类，获得问题分类结果；其中，所述多语言意图识别模型为经过微调的跨语言预训练语言模型； 处理单元，用于调用与所述问题分类结果相对应的领域智能体以生成智能问答处理结果，所述领域智能体包括设备维护智能体、管理咨询智能体、数字化运维智能体或技术服务智能体；所述智能问答处理结果包括预测性维护建议、结构化答复内容及语义标注信息； 融合单元，用于根据所述智能问答处理结果，并融合本地知识库信息、图数据库信息与联网检索信息，进行多跳语义推理，获得多模态答复信息，所述多模态答复信息包括文本说明、图像截图、预测曲线与外部推荐链接； 其中，所述调度单元具体用于： 接收由所述输入单元输出的结构化问题信息，并提取其中的文本输入字段、语音识别转录字段及图像识别标签字段，形成多模态语义标签序列； 将所述多模态语义标签序列按照预设编码规则拼接为统一输入向量，并输入至所述多语言意图识别模型中，所述多语言意图识别模型为经过微调的跨语言预训练语言模型，用于生成包含语言无关语义特征的嵌入向量； 基于所述嵌入向量表示的语义内容，利用语义一致性判别网络对输入信息的语言混合特征进行稳定性评估，并输出语言一致性评分； 根据所述语言一致性评分以及用户反馈信息，通过流式增量微调机制仅更新所述多语言意图识别模型中的分类头参数，保持底层编码器参数冻结状态，并根据微调后的模型输出问题分类结果； 所述融合单元具体用于： 基于所述智能问答处理结果中包含的故障标签信息，在图数据库中以所述故障标签所对应的知识图谱节点为起点，执行限制跳数的语义路径扩展操作，所述语义路径扩展操作包括根据图谱中定义的边类型、路径权重与交叉节点语义一致性进行筛选，构建多个具有故障语义关联性的推理路径； 将每条推理路径所涉及的节点对应的知识片段作为候选答案来源，并分别获取图数据库、本地知识库与联网检索信息中对应知识片段的原始内容、引用频率、更新时效与语义相关度，计算每一来源的来源置信度分值； 根据所述来源置信度分值，按照预设动态融合策略对多个来源的候选知识片段执行内容重组与去冗化处理，输出结构统一的多模态答复信息草稿，所述多模态答复信息草稿包括经置信度加权排序的文本描述、图像片段与预测曲线； 基于所述文本描述的语义锚点，调用光学字符识别模块对原始文档图像进行段落级文字定位与结构识别，并在所述图像片段中生成高亮边框用于标注所述语义锚点在原文中的位置，进而生成带有视觉提示与语义对应关系的多模态答复信息。

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