本发明公开了一种基于自协调对比学习的五模态商品预训练方法及检索系统，其中方法如下：S1：根据不同模态数据构建相应的模态特征编码提取器；S2：结合模态特征编码提取器提取的各个模态数据的特征编码、位置编码和分段编码，学习不同模态数据的嵌入表示；S3：构建自协调对比学习的多模态预训练模型；S4：将带有遮挡部分特征的不同模态数据利用模态特征编码提取器，学习得到嵌入表示输入到步骤S3的多模态预训练模型进行自监督训练，将各个模态数据进行高层语义融合，并使用自协调对比学习方法不断纠正模态间的关联性，在学习过程中恢复出所对应位置的特征。本发明实现具有高泛化性、高可用性，高准确性的组合商品检索系统。