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龙图腾网获悉吉林云投莱森购数字科技有限公司申请的专利基于硅光子神经网络的多模态感知数据融合方法及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：CN121145153B 。

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：202511668256.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于硅光子神经网络的多模态感知数据融合方法及系统是由禇克庆;史艳翠;田玮;周正书;王乙竹;魏言春;钟一迪设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于硅光子神经网络的多模态感知数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能计算技术领域，具体为基于硅光子神经网络的多模态感知数据融合方法及系统，方法包括：获取多模态感知数据并提取特征；配置可重构拓扑，利用光开关阵列的通断组合动态调节层间连接；结合任务与数据特性，采用进化算法自动搜索最优拓扑并生成连接参数；依据各模态复杂度与实时性，按需选择深浅路径，实现差异化算力分配；在线监测精度、时延与算力的指标，基于评估结果触发拓扑重构以适应环境变化；基于多场景下硅光子神经网络的拓扑结构参数，构建知识库，通过相似度检索与迁移学习快速适配新的融合任务，实现高精度、低时延与高能效的自适应多模态融合。

本发明授权基于硅光子神经网络的多模态感知数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于硅光子神经网络的多模态感知数据融合方法，其特征在于，包括： 获取多模态感知数据，并对多模态感知数据进行特征提取，得到多模态感知数据特征； 配置硅光子神经网络的拓扑结构，创建基于光开关阵列的动态互连方法，通过控制光开关阵列的通断状态组合，调节硅光子神经网络层间的连接关系； 根据多模态感知数据特征和融合任务需求调整网络拓扑结构，采用进化算法自动搜索最优网络拓扑结构，生成适应当前任务的连接配置参数； 根据各模态感知数据的复杂度评分和实时性要求，动态选择不同深度的处理路径，为简单模态分配浅层网络路径，为复杂模态分配深层网络路径，对待融合的多模态感知数据的计算资源进行差异化配置； 监测当前硅光子神经网络拓扑结构下的多模态感知数据融合性能指标，包括计算精度、处理延迟和算力开销，根据性能评估结果判别是否触发拓扑重构流程，自动调整网络连接关系以适应融合任务需求的动态变化； 记录不同应用场景下硅光子神经网络的拓扑结构参数，建立拓扑配置知识库，在面对新的融合任务需求时检索应用场景的相似度以选择拓扑结构参数，并通过迁移学习方法适配新的多模态感知数据融合处理需求。

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