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龙图腾网获悉北京奇岱松科技有限公司申请的专利一种基于本地物理环境的真实世界模型训练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：CN120874541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510961739.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于本地物理环境的真实世界模型训练方法及系统是由韩啸;弓海斌;刘茜娅;古卓伦;陆奇;王肖设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于本地物理环境的真实世界模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于本地物理环境的真实世界模型训练方法及系统，通过本地规律知识库提供目标物理场所在历史时间段内的第二模态特征的共性规律，并对目标物理场所在目标时间周期内的第二模态特征进行分类，为第二模态特征添加类别标注并加入云端世界模型的训练集，与本地规律知识库、第一模态特征和第二模态特征共同对云端的云端世界模型进行模型蒸馏，以明确目标物理场所对应的个性化特征，使得真实世界模型可以动态适配目标物理场所的个性化规律及其动态变化，提高了真实世界模型对目标物理场所的表征程度和适配性。

本发明授权一种基于本地物理环境的真实世界模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于本地物理环境的真实世界模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括如下步骤： S10，获取到目标物理场所在目标时间周期之前对应的本地规律知识库和所述目标物理场所在目标时间周期内对应的第一模态特征和第二模态特征，其中，所述第一模态特征中包括内容特征向量、空间结构特征向量和时序特征向量，所述第二模态特征中包括实体特征向量和关系特征向量，S10包括如下步骤： S101，获取到每个参考物理场所在所述目标时间周期之前的M个预设时间周期内针对每个第二模态的特征向量，其中，第二模态包括实体模态和关系模态，针对实体模态的特征向量为实体特征向量，针对关系模态的特征向量为关系特征向量，M为正整数； S102，针对任一第二模态，对当前第二模态针对所有参考物理场所对应的所有特征向量进行聚类，获取到当前第二模态对应的若干个特征聚类集合； S103，将当前第二模态对应的所有特征聚类集合存储至所述目标物理场所对应的本地规律知识库中； S20，根据所述本地规律知识库对所述目标时间周期内的第二模态特征进行分类，获取到所述第二模态特征中每个特征向量对应的目标分类结果，其中，目标分类结果包括已知特征数据和未知特征数据，S20包括如下步骤： S201，针对任一第二模态，将所述目标物理场所在所述目标时间周期内针对当前第二模态对应的任一特征向量作为目标特征向量； S202，根据所述目标特征向量和当前第二模态对应的每个特征聚类集合，计算所述目标特征向量和当前第二模态对应的每个特征聚类集合之间的第一距离； S203，根据所述目标特征向量和当前第二模态对应的每个特征聚类集合之间的第一距离，获取到所述目标特征向量对应的目标分类结果； S204，遍历所述目标物理场所在所述目标时间周期内针对所有第二模态对应的所有特征向量，获取到所述目标物理场所在所述目标时间周期内对应的第二模态特征中每个特征向量对应的目标分类结果； S30，根据所述本地规律知识库、所述第一模态特征、所述第二模态特征以及所述第二模态特征中每个特征向量对应的目标分类结果，对云端的云端世界模型进行模型蒸馏，获取到所述目标物理场所对应的真实世界模型，其中，所述真实世界模型用于根据所述目标物理场所对应的多模态特征执行目标应用任务。

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