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龙图腾网恭喜山东临沂港国际物流有限公司申请的专利一种基于人工智能的物流管理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：CN119904158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510388186.0，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种基于人工智能的物流管理系统是由陈亮;邵伟;张连达;毛艳平;王艳;王健设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的物流管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的物流管理系统，用于提升物流调度与资源配置的效率与智能化水平，包括如下步骤：通过采集定位、传感器和运营日志等多类物流数据，建立统一的数据集，并利用建模方法融合形成包含时空和运输状态信息的数据结构，系统采用因果分析模型识别物流事件间的关键影响关系，并结合跨模态特征提取技术生成运输轨迹、负载与状态等表示向量，通过自适应策略，将因果信息与多模态特征融合生成决策依据，并根据实际运行反馈动态调整融合比例，实现运输路径优化、配送任务规划与资源合理分配。本系统具备持续学习能力，能在不断更新的数据环境下保持调度决策的准确性和灵活性。

本发明授权一种基于人工智能的物流管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的物流管理系统，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据采集模块，用于采集传感器、及运营日志的多源物流数据，对采集的多源物流数据进行标准化预处理，构建物流数据集； S2、数据融合模块，用于对物流数据集进行时空对齐与融合，基于时空动态物流网络建模方法生成融合数据，包括物流事件特征、运输状态特征、资源使用特征及当前网络状态数据； S3、因果推理模块，基于深度因果推理算法，利用多层神经网络对融合数据中各物流事件之间的因果关系进行定量建模，并输出因果推理参数； S4、自监督多模态表示学习模块，构建跨模态自监督预训练任务，通过跨模态特征交互机制自动抽取融合数据的特征向量，包括时空轨迹特征、车辆负载特征及运输状态特征； S5、融合决策模块，采用自适应动态决策权重调整策略，根据实时在线反馈自适应整合因果推理参数与特征向量，生成物流调度及资源配置决策，包括最优运输路径、动态配送计划及资源分配方案； 所述S4具体包括： S41、模态数据构建单元，用于接收生成的融合数据，并将融合数据划分为多个模态子集，所述模态子集包括传感器模态、GPS模态与日志模态，分别对应环境感知数据、轨迹定位数据与运营调度数据，划分后形成模态输入集合； S42、模态特征编码单元，基于模态输入集合，针对每个模态子集构建对应的特征编码网络，特征编码网络包括若干隐藏层，每层包含可训练的权重参数和偏置参数，提取其初级表示特征，设第个模态数据为，其编码表示为： ； 其中，表示模态的编码函数，为模态特征向量； S43、跨模态对比学习单元，用于基于生成的模态特征向量构建跨模态自监督学习任务，通过构造正样本对与负样本对并引入对比损失函数，实现同一物流事件在不同模态下的特征向量空间聚合，不同物流事件的特征向量空间分离，生成优化模态特征向量； S44、特征交互融合单元，用于优化模态特征向量进行特征对齐与融合，采用交叉注意机制计算模态间的相关性得分，并结合融合策略生成特征向量，所述特征向量包括时空轨迹特征、车辆负载特征和运输状态特征。

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