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龙图腾网获悉上海索辰信息科技股份有限公司申请的专利一种基于物理AI的低空流场智能推演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：CN121389907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511985175.7，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于物理AI的低空流场智能推演方法是由吕锡鹏;张弛;陈灏设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理AI的低空流场智能推演方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于物理AI的低空流场智能推演方法，涉及低空流场推演技术领域，所述方法包括：获取场景几何信息、障碍物信息、边界条件和稀疏观测数据，并构造输入特征；获取历史场景几何信息、历史障碍物信息、历史边界条件和历史稀疏观测数据；确定历史实际风速流场状态和历史实际风向流场状态；获得历史样本风速流场状态和历史样本风向流场状态；确定低空流场智能推演模型的训练损失函数；获得已训练的低空流场智能推演模型；获得低空流场智能推演结果；通过低时延输出与分发机制，将低空流场智能推演结果进行发布、缓存或周期更新，并集成回退策略以处理异常数据流。根据本发明，可提高低空流场智能推演的准确性。

本发明授权一种基于物理AI的低空流场智能推演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理AI的低空流场智能推演方法，其特征在于，包括： 获取当前时间周期的多个时刻的场景几何信息、障碍物信息、边界条件和稀疏观测数据，并通过滑动窗口或先验知识构造输入特征； 获取多个历史时间周期的多个时刻的历史场景几何信息、历史障碍物信息、历史边界条件和历史稀疏观测数据； 确定多个历史时间周期对应的多个历史预测时刻的多个历史预测网格点处的历史实际风速流场状态和历史实际风向流场状态，其中，所述历史实际风速流场状态和所述历史实际风向流场状态表示为连续矢量或离散分类分布； 通过低空流场智能推演模型对所述历史场景几何信息、所述历史障碍物信息、所述历史边界条件和所述历史稀疏观测数据进行处理，获得多个历史预测时刻的多个历史预测网格点处的历史样本风速流场状态和历史样本风向流场状态； 根据物理一致性损失项、所述历史实际风速流场状态、所述历史实际风向流场状态、所述历史样本风速流场状态和所述历史样本风向流场状态，确定低空流场智能推演模型的训练损失函数，其中，所述物理一致性损失项包括但不限于观测一致性、边界一致性、几何一致性或基于流体力学定律的约束，具体包括：根据历史网格点高程标准差、空间重要系数、观测点识别结果、历史预测点信噪比和历史观测点距离，确定第一权重，根据物理一致性损失项、第一权重、历史实际风速流场状态、历史实际风向流场状态、历史样本风速流场状态和历史样本风向流场状态，确定低空流场智能推演模型的训练损失函数； 根据所述低空流场智能推演模型的训练损失函数对低空流场智能推演模型进行训练，获得已训练的低空流场智能推演模型； 根据所述已训练的低空流场智能推演模型对所述输入特征进行处理，获得低空流场智能推演结果，其中，所述低空流场智能推演结果包括三维矢量风场，并支持连续值输出或分类分布输出； 通过低时延输出与分发机制，将所述低空流场智能推演结果进行发布、缓存或周期更新，并集成回退策略以处理异常数据流。

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