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龙图腾网获悉徽商银行股份有限公司申请的专利基于分层式混合模型的具身智能机器人的控制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：CN120748403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511254902.2，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权基于分层式混合模型的具身智能机器人的控制方法是由唐辛成;俞阳国;柯昌银;周劲松;洪岩;陈涛;杨子言;金李;丁乐奇;钟敏静;邹纯东设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层式混合模型的具身智能机器人的控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于分层式混合模型的具身智能机器人的控制方法，涉及具身智能领域。本发明基于协同式混合模型架构，按照ASR文本对应的任务复杂度动态分配处理路径，将简单任务分配至低延迟的本地文本小模型处理，将复杂任务分配至高精度的远程多模态大模型处理，在交互体验、响应速度、任务适应性等方面显著提升具身智能机器人的性能，同时降低计算与通信开销。此外，基于音频和文本的双重评估置信度方法，进一步确保了语音识别的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于分层式混合模型的具身智能机器人的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层式混合模型的具身智能机器人的控制方法，其特征在于，基于协同式混合模型架构，所述协同式混合模型架构包括本地文本小模型和远程多模态大模型；方法包括： 实时接收目标用户的输入语音，并在检测到唤醒词时激活远程ASR模型； 针对所述输入语音的音频特征，利用激活后的远程ASR模型识别用户声纹及语音内容，分别获取声纹识别结果及ASR文本； 选择所述本地文本小模型并调用本地知识库尝试分析所述ASR文本，若未超出模型理解范围，获取第一文本合理性特征；否则，选择所述远程多模态大模型并调用所述本地知识库分析所述ASR文本，获取第二文本合理性特征；其中，基于检索增强生成技术并通过相应的模型量化所述ASR文本，获取所述第一文本合理性特征或第二文本合理性特征；所述本地知识库与预设用户相对应，且用于记录预设用户对应的历史ASR文本； 基于所述声纹识别结果与所述第一文本合理性特征或所述第二文本合理性特征，计算置信度，并在所述置信度超过预设阈值时，触发具身智能语音反馈及动作执行； 所述具身智能语音反馈包括： 若选择所述本地文本小模型，将对所述ASR文本的分析结果作为第一文本；若选择所述远程多模态大模型，对所述ASR文本进行复杂任务拆分与重组，获取若干第二文本； 基于WebSocket协议实时流式输出所述第一文本或所述第二文本； 同步扫描实时流式输出的文本，并采用中文标点进行截断，将标点前的完整分句注入音频队列，继续缓存剩余文本，以等待下一次标点触发； 将所述音频队列中的文本依次执行语音合成，以通过所述具身智能机器人输出音频流。

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