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龙图腾网获悉中国重型机械研究院股份公司申请的专利一种基于多模态感知与模板拼接的锻造领域提示词生成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：CN121562578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610077814.8，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种基于多模态感知与模板拼接的锻造领域提示词生成方法是由苏振华;丘铭军;薛红卫;胡阳虎;范玉林;马永军;冯东晓;付永涛设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态感知与模板拼接的锻造领域提示词生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态感知与模板拼接的锻造领域提示词生成方法，涉及智能制造与工艺决策技术领域。该方法包括：构建多模态工艺数据仓库，集成数值型工艺参数、图像型质量检测数据和文本型工艺规范，并建立不同模态数据之间的语义映射关系；对多模态数据进行预处理和特征提取；构建提示词模板库，针对典型工艺任务设计标准化模板结构；根据当前锻造工艺状态识别工艺场景，选择匹配模板，将提取的多模态特征填充至模板变量中，并进行语法和逻辑优化；利用机器学习算法对模板库进行更新。本发明通过多模态数据融合生成针对性提示词，使AI模型决策准确率提升至92%，决策时间从15分钟缩短至2分钟，温度控制精度达到±2°C。

本发明授权一种基于多模态感知与模板拼接的锻造领域提示词生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知与模板拼接的锻造领域提示词生成方法，应用于高频锻造工艺决策，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建多模态工艺数据仓库：集成高频锻造过程中的数值型工艺参数、图像型质量检测数据和文本型工艺规范，并建立不同模态数据之间的语义映射关系； S2、数据预处理：对所述多模态工艺数据进行清洗、标准化和特征标注； S3、多模态特征提取：采用数值特征提取模块对工艺参数进行统计分析和时间序列分析，提取趋势特征和异常特征；采用图像特征提取模块基于深度学习算法识别锻件表面缺陷和尺寸偏差；采用文本特征提取模块利用自然语言处理技术从工艺规程和检测报告中提取关键信息； S4、构建提示词模板库：针对高频锻造典型工艺任务设计标准化模板结构，所述模板结构包括任务描述、参数约束和质量要求部分，并建立模板与工艺参数的映射关系； S5、提示词动态生成：根据当前锻造工艺状态识别工艺场景，所述识别工艺场景包括：分析当前工艺阶段、锻件类型和质量状态，匹配预定义的工艺场景类别；选择匹配的模板包括：计算当前工艺状态与模板库中各模板的适配度，选择适配度最高的一个或多个模板，将步骤S3提取的多模态特征填充至模板变量中，并对生成的提示词进行语法和逻辑优化； S6、反馈优化：记录提示词在实际锻造工艺应用中的决策准确性和效率，收集工艺专家评价，利用机器学习算法对所述模板库进行更新。

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