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龙图腾网获悉广州智体科技有限公司申请的专利基于统一VLA模型的时空约束端到端自动驾驶系统及方法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：CN121351889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511903075.5，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于统一VLA模型的时空约束端到端自动驾驶系统及方法是由梁晓辉;陈荣波;蔡轶佳;杨昊设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于统一VLA模型的时空约束端到端自动驾驶系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与自动驾驶技术领域，公开了一种基于统一VLA模型的时空约束端到端自动驾驶系统及方法，包括：统一编码器、算力管理单元、核心神经网络以及输出解码器，本发明将物理时间映射为算力预算向量，利用嵌入核心神经网络的门控算子实时计算特征信息熵与算力消耗，通过基于熵算力联合约束的拓扑重构逻辑，在指令级动态触发计算图坍缩操作，使网络推理深度随物理时间约束自适应伸缩，本发明建立计算模型拓扑结构与物理时间约束的同构映射，确立极端工况下的确定性延迟上限，解决现有静态计算图在硬实时约束下的维度失配问题，实现计算资源在时间维度上的最优比特分配。

本发明授权基于统一VLA模型的时空约束端到端自动驾驶系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于统一VLA模型的时空约束端到端自动驾驶系统，其特征在于，系统包括统一编码器、算力管理单元、核心神经网络以及输出解码器： 统一编码器，用于将多模态输入信号映射为统一维度的特征张量序列； 算力管理单元，用于在推理周期起始时刻读取硬件时钟，将距离硬性决策截止时刻的物理剩余时间映射为当前周期的浮点运算次数预算向量，浮点运算次数预算向量用于界定当前推理周期内允许执行的最大矩阵运算量； 核心神经网络，用于对特征张量序列进行级联推理运算，包含级联的多个计算层； 系统还包括嵌入于核心神经网络各计算层输出端的门控算子以及与门控算子连接的拓扑重构逻辑；门控算子用于计算当前计算层输出特征张量的香农熵，并基于核心神经网络的预存算力消耗模型，计算执行后续计算层所需的预估算力消耗；拓扑重构逻辑用于在香农熵低于预设的确定性阈值或浮点运算次数预算向量指示的数值小于预估算力消耗时，触发计算图坍缩操作；计算图坍缩操作用于在指令级切断当前计算层与后续计算层的连接路径，并将当前计算层的输出特征张量直接投射至输出解码器，从而建立核心神经网络的实际推理深度与物理剩余时间之间的正相关映射关系； 其中，输出解码器包括博弈裁决评分逻辑，用于从多条候选轨迹中选择最优执行策略；博弈裁决评分逻辑计算每条候选轨迹的动态效用值，动态效用值的计算权重受控于浮点运算次数预算向量；随着浮点运算次数预算向量指示的剩余时间减少，博弈裁决评分逻辑非线性地增加效率收益指标在动态效用值中的权重占比，从而在时间紧迫的工况下优先选择耗时最短的轨迹策略，系统采用云边协同的分层部署架构；核心神经网络包括部署于边缘端的第一计算模型和部署于云端的第二计算模型；第一计算模型用于在浮点运算次数预算向量满足实时性要求时独立执行推理；系统在第一计算模型输出的香农熵高于预设的不确定性阈值且浮点运算次数预算向量允许网络延迟时，向第二计算模型发送推理请求，并将第二计算模型的输出作为最终决策依据。

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