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龙图腾网获悉北京面壁智能科技有限责任公司申请的专利动态压缩与高效召回协同的端侧机器人记忆系统管理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：CN121552393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610085000.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权动态压缩与高效召回协同的端侧机器人记忆系统管理方法是由李大海设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态压缩与高效召回协同的端侧机器人记忆系统管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了动态压缩与高效召回协同的端侧机器人记忆系统管理方法，涉及端侧人工智能技术领域，包括：将数据信号映射到特征空间，生成基础记忆向量，并输入价值评估器，输出价值得分；根据价值得分对基础记忆向量进行压缩，得到压缩记忆向量和压缩等级；将压缩记忆向量根据压缩等级插入增量索引结构，并结合即时资源状态，动态调整插入方式；将查询向量与增量索引结构中的索引信息输入召回控制模块，形成待执行的召回请求；结合压缩等级和即时资源状态，选择最佳召回路径，输出候选记忆集合；根据候选记忆集合中记忆的压缩等级判断是否执行局部反量化，生成最终记忆；本申请通过动态压缩与高效召回，解决端侧机器人记忆管理低效问题。

本发明授权动态压缩与高效召回协同的端侧机器人记忆系统管理方法在权利要求书中公布了：1.动态压缩与高效召回协同的端侧机器人记忆系统管理方法，其特征在于，包括： 将采集的数据信号映射到统一特征空间，生成基础记忆向量，并输入价值评估器，输出价值得分； 根据价值得分选择对应的压缩方式，对基础记忆向量进行压缩，得到压缩记忆向量和压缩等级； 将压缩记忆向量根据压缩等级插入增量索引结构，并结合即时资源状态，动态调整压缩记忆向量的插入方式； 当机器人发出查询需求，将查询向量与增量索引结构中的索引信息输入召回控制模块，形成待执行的召回请求； 召回控制模块接收到召回请求后，结合压缩等级和即时资源状态，选择最佳召回路径，并输出候选记忆集合； 根据候选记忆集合中每条记忆的压缩等级判断是否执行局部反量化，生成最终高质量记忆； 所述将采集的数据信号映射到统一特征空间，生成基础记忆向量，并输入价值评估器，输出价值得分，具体如下： 获取待测目标的输出信号，形成多模态原始数据集，并对各模态原始数据执行预处理； 将预处理后的各模态数据分别输入轻量化模态骨干网络，得到不同模态的模态特征向量； 对模态特征向量执行线性映射与正则化，转化为维度一致的投影向量； 通过轻量化注意力融合方式，将多个投影向量融合，得到单一的基础记忆向量； 构建轻量化预测头，将基础记忆向量输入预测头的Softmax分布层，得到概率分布，并根据概率分布输出预测熵； 将基础记忆向量输入预测头的Dropout层，对同一个基础记忆向量执行若干次前向传播，得到若干组输出，并输出方差，即dropout前向方差； 根据预测熵和dropout前向方差，输出置信度； 在端侧维护近期向量的轻量索引，计算待评估向量与邻域的距离分布，形成新颖度； 根据基础记忆向量与任务向量计算余弦相似度，得到任务相关性得分； 根据向量时间戳与当前时间的差值，得到时间衰减； 将任务相关性得分、新颖度、置信度与时间衰减按设定权重组合输出价值得分； 所述在端侧维护近期向量的轻量索引，计算待评估向量与邻域的距离分布，形成新颖度，具体如下： 对写入的压缩记忆向量建立轻量索引，通过局部敏感哈希存储索引键，并选择部分基础记忆向量作为待评估向量； 使用与索引结构相同的哈希函数，对待评估向量计算其索引键，并在轻量索引中定位对应邻域桶，确定候选邻域范围； 读取邻域桶中的基础记忆向量，并根据时间戳和数量上限过滤冗余向量，限制邻域规模，得到邻域向量集合； 通过余弦距离函数，计算待评估向量与邻域向量集合中各向量的距离，并统计距离分布特征； 根据距离分布特征，基于局部离群概率算法输出新颖度； 所述将压缩记忆向量根据压缩等级插入增量索引结构，并结合即时资源状态，动态调整压缩记忆向量的插入方式，具体如下： 对压缩记忆向量解析，并获取即时资源状态； 将即时资源状态输入边缘资源预测模型，对未来短时间窗口内的资源变化进行预测，得到预测存储变化、预测写入负载与预测可用算力，并转化为资源预测向量； 根据压缩等级将压缩记忆向量映射至多层增量索引结构中的目标层级，并结合资源预测向量输出本次插入的扰动影响特征； 根据压缩等级、资源预测向量及扰动影响特征，从预设的插入路径集中选择最优插入策略； 根据选定的插入策略执行索引写入操作。

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