DIKWP相关已授权发明专利清单及综合估值分析报告
段玉聪
人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任
世界人工意识大会-主席
世界人工意识协会-理事长
(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)
段玉聪教授DIKWP相关已授权第1发明人发明专利清单
以下列出段玉聪教授及其团队围绕“数据-信息-知识-智慧-意图 (DIKWP)”模型所取得的已授权发明专利，包含每项专利的名称、授权号（申请号或公开号）、授权时间以及摘要说明。其中大部分为中国国内授权发明专利，部分为国际专利（加拿大、澳大利亚、美国）和PCT国际申请。 (段玉聪-计算机科学与技术学院)所有专利均以段玉聪教授为第一发明人。
一种关联频度计算的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法
授权号：CN201710394911.0
授权时间：2019/7/23
摘要：本发明是一种关联频度计算的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法，主要用于从初始需求描述和应用场景中获得合理的类及对象图，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明在数据图谱上表达离散的实体、对象、属性和操作，记录每个实体、对象、属性或操作的频度（包括结构频度、时间频度和空间频度）；在信息图谱上标记节点间的交互关系，计算交互频度即交互次数，当交互频度大于设定阈值时集成多个节点，产生的新节点作为实体继续标记结构频度、时间频度和空间频度；在知识图谱上对类之间的关系运用关系抽象规则进一步抽象，并可对需求表达的完整性进行补充，提升开发效率。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
一种资源环境的正反双向动态平衡搜索策略
授权号：CN201710434314.6
授权时间：2017/8/4
摘要：本发明是一种资源环境的正反双向动态平衡搜索策略，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明主要用于对搜索者提出的具有正反判定性问题进行有限次数的递进搜索，引入数据图谱、信息图谱和知识图谱三层架构，将网络上资源进行组织，通过语义分析理解搜索者检索信息的倾向性，按正反倾向对搜索者提出的需求进行搜索。通过每次搜索的条目数以及每项条目对应资源的熵值计算该倾向资源的可靠性，虚假信息以及失效信息会随着递进搜索的次数被排除，提高了搜索资源的质量，同时避免在面对无穷尽超复杂性问题时搜索陷入死循环的情况。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
一种容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法
授权号：CN201710435186.7
授权时间：2017/8/29
摘要：本发明是一种容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域，主要用于解决使用搜索引擎过程中面对非确定、不保真信息情况下的决策问题。引入数据图谱、信息图谱和知识图谱三层架构，将网络上资源进行组织，根据用户的预等待时间和计划支付金额建立用户的投入模型，通过语义分析理解用户检索信息的倾向性，按照不同倾向搜索的次数根据每个倾向的比重分配用户投入。根据每次搜索的条目数以及每项条目对应资源的熵值计算该倾向资源的可靠性，虚假信息以及失效信息会随着递进搜索的次数被排除。当将资源返回给用户后获取用户反馈，若用户不满意则提示用户增加投入继续递进搜索，以提高检索结果的可信度。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
面向类型化资源的自动安全态势感知、分析与报警系统
授权号：CN201710745700.7
授权时间：2019/7/16
摘要：本发明是面向类型化资源的自动安全态势感知、分析与报警系统的开发方法，并给出了资源形态（包括数据、信息和知识等）的解释和数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明提出将网络安全态势情况和自动报警规则映射成数据、信息和知识等类型的资源实例集合，建立资源优化目标函数，通过存储和计算协同调整资源存储和匹配方案，优化资源存储的空间代价和态势感知的时间效率，实时监控网络安全态势变化，更新自动报警规则集合，有利于及时响应安全状况。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
面向类型化资源的物联网资源采集传输优化系统
授权号：CN201710746795.4
授权时间：2019/7/12
摘要：本发明是一种面向类型化资源的物联网资源采集传输优化系统开发方法。传感器组采集到以数据、信息和知识等形态存在的资源，并应用物联网传输网络将这些资源传输至资源处理节点，优化资源分配，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明提出通过数据、信息和知识等资源之间的类型转换改变资源规模，解决了受网络带宽资源有限导致资源无法传输、传输效率低、网络资源利用率不高的问题。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像数据目标识别增强方法
授权号：CN201810023920.3
授权时间：2019/8/23
摘要：本发明是一种基于数据图谱、信息图谱、知识图谱架构的图像数据目标识别增强方法，主要用于解决现有图像识别方法无法识别训练集中未标注类别的图像的问题，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。关键在于从已有的基于深度学习的图像类型识别结果出发，根据已有图像资源构建三层图谱。将未识别的图像类别在数据图谱中进行特征匹配得到初始匹配结果，将已识别的图像类别在信息图谱上进行关系匹配得到中间匹配结果，最后在知识图谱中进行间接交互关系匹配，计算中间匹配结果的可信度并排序，向用户推荐可信度最高的匹配图像类别，以识别图像中隐藏的未标注信息。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法
授权号：CN201810037199.3
授权时间：2019/7/23
摘要：本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。该方法旨在使机器可以自动、智能地进行图像识别，找到图像中无法直接观察到的信息。本发明建立了数据图谱、信息图谱、知识图谱三层架构：首先将识别图像中可以观察到的显性信息与数据图谱结合，实现图像的初步分类；然后将图像中显示的交互关系与信息图谱结合，找到图像元素的并列关系；最后在知识图谱中的路径上经过知识推理找到隐藏信息，实现对图像隐含信息的识别和推断。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
投入驱动的物联网资源安全保护方法
授权号：CN201810192478.7
授权时间：2018/6/29
摘要：本发明提供了一种投入驱动的物联网资源安全保护方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。其特征在于将物联网中以数据、信息和知识等形态存在的资源转换类型，以增加资源被未经授权用户获取的难度，并将转换后的资源存储在数据图谱、信息图谱和知识图谱上，计算转换代价和存储代价；同时考虑物联网中资源的传输并计算传输代价；进一步计算攻击者通过遍历三层图谱查找原始形态资源的搜索代价。根据上述代价以及用户对资源安全的投入和资源安全等级，提供经济高效的资源安全保护方案，并允许服务提供商依据用户投入和所需安全等级获得相应的服务利润。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
面向类型化资源的物联网数据隐私保护方法
授权号：CN201810248695.3
授权时间：2018/12/25
摘要：本发明提供了一种面向类型化资源的物联网数据隐私保护方法，其特征在于能够保护以不同形态存在的数据隐私。在数据图谱和信息图谱上可以直接查找数据隐私，在信息图谱上通过数据、信息以及信息结合相关数据得到数据隐私；其特征在于区分用户信息为链接形式的信息和聚集形式的信息，对于关联到数据隐私的这两种形式的信息，提供融合的保护解决方案；其特征在于在知识图谱上定义隐私模糊度，通过引入隐私模糊度参数来处理知识推理过程中产生的敏感信息，防止敏感知识的过度暴露，增强物联网环境下数据隐私保护的全面性和灵活性。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
价值驱动的类型化数据及其图表示的资源隐藏方法
授权号：CN201811169042.2
授权时间：2018/12/21
摘要：本发明提供了一种价值驱动的类型化数据及其图表示的资源隐藏方法。该方法通过引入“价值驱动”机制，根据不同类型资源的价值高低，对数据、信息、知识等资源进行差异化的隐藏或模糊处理，从而保护敏感资源不被未经授权的访问。同时结合数据图谱、信息图谱和知识图谱对资源进行图形表示和管理，实现对资源隐藏过程的可视化和可控化。该方法可以根据资源的价值动态调整隐藏程度，在保证重要资源安全的同时，提高系统整体运行效率。（＊）
一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的处理架构资源可动态抽象的语义建模方法
授权号：CN201710394177.8
授权时间：2017/8/11
摘要：本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的处理架构资源可动态抽象的语义建模方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。该方法通过构建数据图谱、信息图谱和知识图谱三层次的处理架构，使得系统资源可以根据需求进行动态的抽象和聚合。具体而言，在数据层对资源进行细粒度描述，在信息层对资源关系进行表示和关联，在知识层运用推理规则对资源的抽象关系进行提升。通过这种多层次架构，可以根据不同应用场景的需求，灵活调整资源抽象程度，从而提高系统对环境变化的适应性和智能决策能力。（＊）
一种投入决定的安全性可定义的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的资源安全保护方法
授权号：CN201710506336.9
授权时间：2017/10/3
摘要：本发明提供了一种投入决定的、安全性可定义的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的资源安全保护方法。该方法通过让用户根据自身需求和风险偏好投入一定资源（如计算资源或货币），动态设定所需的安全级别；然后系统根据投入自动调整数据、信息、知识三层图谱中资源的保护措施。例如，投入越高则对资源进行更严格的加密和隐藏，投入较低则采用基本的保护策略。这样实现了安全保护策略与用户投入的绑定，可根据应用情境灵活定义安全性。该方法解决了传统固定安全策略无法适应不同用户需求的问题，在保障安全的同时兼顾了资源投入与保护效果的平衡。（＊）
一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法
授权号：CN201710488750.1
授权时间：2017/8/11
摘要：本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。该方法将搜索问题映射到数据、信息、知识三层图谱空间，通过在数据图谱上筛选基础数据、在信息图谱上理解数据间关系、在知识图谱上进行语义推理，逐步缩小搜索空间，提高搜索结果的相关性和准确性。该优化方法能够有效避免搜索过程陷入局部最优或信息冗余，并通过多层次结果校验减少错误和噪声结果，提高搜索效率。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)（＊）
基于偏差器官形态行为可视化的口语学习矫正方法
授权号：CN201810624822.5
授权时间：2018/11/3
摘要：本发明提供了一种基于偏差器官形态行为可视化的口语学习矫正方法，属于教育技术和人工智能交叉领域。该方法通过采集学习者的口语发音器官（如唇形、舌位等）的形态和运动数据，将其映射到数据图谱中；结合信息图谱对标准发音和学习者发音进行对比分析，识别偏差；然后利用知识图谱和可视化技术，将偏差之处以直观的方式反馈给学习者，并提供相应的矫正提示。该方法创新性地将DIKWP框架用于语言学习矫正，能够帮助学习者更准确地感知和纠正发音偏差，提高口语学习效率。（＊）
面向类型化资源的价值导向的存储与计算一体化优化系统
授权号：CN201710870573.3
授权时间：2018/2/23
摘要：本发明提出了一种面向类型化资源的价值导向的存储与计算一体化优化系统，属于计算机存储与人工智能交叉领域。系统根据资源（数据、信息、知识等）的价值高低，动态调整存储和计算资源的分配策略。低价值数据可存储于低成本介质并延后计算处理，高价值数据则优先分配高速存储和计算资源进行实时处理。同时，利用DIKWP多层图谱对资源状态进行监测和预测，以提前感知价值变化并调整策略。通过价值导向的资源调度，实现存储与计算性能和成本的优化平衡，提高物联网和大数据环境下资源利用效率。（＊）
基于数据、信息和知识三层图谱架构的图像数据目标识别方法
授权号：CN201810074539.X
授权时间：2018/6/29
摘要：本发明是一种基于数据、信息和知识三层图谱架构的图像数据目标识别方法。该方法利用DIKW（三层次图谱）模型对图像识别进行增强：在数据图谱层面提取图像的基础特征，在信息图谱层面关联图像与已有标注信息，在知识图谱层面通过推理扩展图像的语义信息。通过三层次协同，能够识别出传统算法未标注的目标类别，提高图像识别的全面性和准确度。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)（＊）
容器液体离线适宜度动态模拟与展示系统
授权号：CN201910012275.X
授权时间：2019/4/5
摘要：本发明提供了一种容器液体离线适宜度动态模拟与展示系统，属于仿真模拟与人机交互领域。系统通过传感器获取容器中液体的各种参数数据（如温度、粘度等），将这些数据映射到数据图谱层；在信息图谱层对不同液体参数与“适宜度”的经验规则进行关联；在知识图谱层根据规则对当前液体状态进行综合评估，计算液体的适宜度指数。系统以动态可视化的方式展示液体适宜度的变化情况，便于用户在无联网环境下离线监测和判断液体状态的优劣。该技术可应用于食品饮料、化工液体等领域的品质监控和展示。
基于情感的个性化区域生成与展示方法
授权号：CN201810969038.8
授权时间：2019/1/25
摘要：本发明公开了一种基于情感的个性化区域生成与展示方法。主要解决现有展示系统中无法根据用户情感偏好定制展示内容的问题。实现过程包括：（1）采集用户的情感数据（如面部表情、语音语调等）并转化为情感参数；（2）根据用户情感参数在数据图谱层生成对应的个性化内容模块；（3）在信息图谱层根据用户当前情境和历史偏好，排列组合内容模块形成展示区域布局；（4）在知识图谱层通过推理优化展示区域，使之更契合用户的深层情感需求。最终，系统自动生成一个动态适应用户情绪的展示界面，实现个性化情感驱动的内容呈现。
面向群体的空间展示组合优化方法
授权号：CN201811538696.8
授权时间：2019/4/9
摘要：本发明提出了一种面向群体的空间展示组合优化方法，属于人机交互和推荐系统领域。针对多用户群体同时使用同一展示空间的情况，该方法通过DIKWP框架的多层次分析，实现对群体兴趣的综合平衡：（1）数据层收集群体成员各自的偏好数据；（2）信息层分析不同用户偏好之间的相似度和冲突点；（3）知识层根据群体的整体目标（例如满意度最大化）进行推理，生成优化的内容展示组合方案。该方法能够在有限的展示空间中最大程度兼顾群体中多数人的兴趣，提高群体用户的整体满意度。
空间展示平台角度距离主动适应算法
授权号：CN201811515487.1
授权时间：2019/4/9
摘要：本发明公开了一种空间展示平台角度距离主动适应算法，主要解决空间展示平台不能主动适应用户位置、视觉角度变化的问题。实现过程为：（1）根据面部识别技术、定位技术以及传感器数据，实时获取用户相对于展示屏幕的距离和角度；（2）在数据图谱层记录该位置关系，在信息图谱层将距离和角度信息与内容显示参数关联；（3）在知识图谱层根据预设规则推理如何调整显示（如放大字号、改变布局）以适应当前视角。通过该算法，展示平台能动态调整内容呈现，使处于不同位置的用户都能获得良好观感。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
个性化网络人员与内容的整理与优化方法
授权号：CN201810911490.9
授权时间：2019/1/4
摘要：本发明提供了一种个性化网络人员与内容的整理与优化方法。主要针对社交网络或协作网络中人员和内容匹配的问题。方法包括：（1）数据层采集网络中人员的属性数据和内容特征数据；（2）信息层分析人员之间、内容之间以及人员与内容之间的关联关系，构建信息图谱；（3）知识层根据特定目标（如提高协作效率或内容推荐准确度）进行推理，重新组合匹配人员与内容。通过三层图谱的分析与优化，实现网络人员与内容资源的高效组织，提升网络协作与信息分享的效果。
自定义交互区域的区域定义、展示与识别方法
授权号：CN201810945928.5
授权时间：2019/1/4
摘要：本发明公开了一种自定义交互区域的区域定义、展示与识别方法，属于人机交互技术领域。用户可以在界面上自行划定交互区域，该方法：（1）在数据图谱层记录区域的边界坐标、尺寸等基础数据；（2）在信息图谱层关联该区域与对应的功能模块或内容元素；（3）在知识图谱层对区域用途进行语义标记和推理，以识别用户对该区域的意图。系统依据上述三层信息，对用户绘制的区域进行识别和响应，实现界面元素的自定义布局和交互。该方法使用户界面交互更加灵活，可广泛应用于可定制的仪表盘、教育训练平台等场景。
一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法
授权号：CN201711316801.9
授权时间：2018/4/20
摘要：本发明提出了一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法，属于医疗信息化与边缘计算交叉领域。该方法利用DIKWP模型将医院或医疗机构内的各种数据资源（如患者数据、诊断信息、医学知识等）类型化，并通过边缘计算节点进行预处理和智能分析。（1）数据层对原始医疗数据进行清洗、结构化；（2）信息层整合不同科室、设备产生的信息建立关联；（3）知识层根据医学知识库和专家规则对患者数据进行初步诊断和分类处理。通过在靠近数据源的边缘侧进行上述处理，减少中心服务器负载，提高紧急医疗事件响应速度，实现医疗资源的高效利用和智能分配。
容器内液体温度度量、变化模拟与展示系统
授权号：CN201910010040.7
授权时间：2019/5/10
摘要：本发明涉及一个容器内液体温度度量、变化模拟与展示系统。系统通过传感器持续监测容器内液体温度，将温度数据映射至数据图谱；在信息图谱层结合液体物理特性模型，模拟温度随时间和环境变化的趋势；知识图谱层利用已知热传导知识对模拟结果进行校正和推理，生成更加精确的温度变化预测。最终系统以可视化界面动态展示温度变化曲线和模拟过程，让用户直观了解液体温度状态及未来变化。这项发明可应用于化学实验、食品加工等需要监控液体温度变化的场景，提高监测的直观性和预测性。
面向加工定义健康的环保交互炊具定制系统
授权号：CN201910051556.6
授权时间：2019/6/28
摘要：本发明提出了一种面向“加工定义健康”的环保交互炊具定制系统。系统通过传感和交互技术，使炊具能够根据用户设定的健康目标和烹饪喜好调整烹调过程：（1）数据层获取食材的营养成分数据和用户健康参数；（2）信息层将烹饪温度、时间、方式与营养保持率建立关系模型；（3）知识层根据健康目标（如减盐、控油）推理优化烹饪参数设置。用户可通过交互界面定制炊具的工作模式，系统自动匹配优化方案，既保障食物风味又最大程度保留营养，符合环保和健康的要求。
类型化资源的交互代价驱动安全保护方法
授权号：CN201811111385.3
授权时间：2019/2/15
摘要：本发明提供了一种类型化资源的交互代价驱动安全保护方法。该方法通过为不同类型的资源交互赋予“代价”概念，实现资源访问控制的动态博弈：（1）数据层为每类数据、信息、知识资源设定基础访问代价；（2）信息层根据用户的访问行为历史和资源敏感度调整实际访问代价（例如对频繁访问敏感数据的行为提高代价）；（3）知识层根据系统安全策略和用户声誉评分进行推理，决定是允许、延迟还是拒绝访问请求。此方法通过引入代价机制平衡用户需求与安全风险，在保证安全的前提下避免对正常访问的过度限制。
融合公平度、体验感和价格的用户满意度建模与展示空间调整方法
授权号：CN201811538692.X
授权时间：2019/4/12
摘要：本发明提出了一种融合公平度、体验感和价格因素的用户满意度建模与展示空间调整方法，应用于多用户共享的服务场景。方法包括：（1）数据层收集用户对服务的反馈数据（如等待时间、支付费用、获得收益等）；（2）信息层将上述反馈映射为公平度、体验感和价格敏感度三个指标，建立指标之间的关联关系；（3）知识层根据预设的满意度模型（综合考虑公平、体验和价格）进行推理计算整体用户满意度，并针对性地调整服务的资源分配或界面展示。例如，在博弈式展览中动态调整每个用户可见的信息量以保持公平体验。该方法使系统能够自适应优化用户满意度。
可定义隐私模糊度的多维度体系化交互机制
授权号：CN201911124039.3
授权时间：2020/2/21
摘要：本发明公开了一种可定义隐私模糊度的多维度体系化交互机制。其核心思想是在人与AI系统交互中引入“隐私模糊度”参数，让用户能够控制自身数据在不同语义层次上的清晰或模糊程度。（1）数据图谱层允许用户设定基础数据的模糊级别（如精确数值或范围）；（2）信息图谱层根据数据模糊设置，对推导出的信息（如统计结果、关联关系）进行对应程度的模糊处理；（3）知识图谱层在提供服务或决策时，仅使用满足用户隐私模糊度要求的知识。通过该机制，用户可平衡个性化服务和隐私保护，自主定义数据在不同维度上的公开程度，增强了交互中的隐私可控性。
多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法
授权号：CN201911251907.4
授权时间：2020/4/17
摘要：本发明提供了一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法。该方法面向具有特定意图（目标）的计算任务，在执行数值计算时综合考虑多个价值维度（如效率、准确性、能耗等），以决策最优计算方案。具体而言：（1）在数据层，获取任务相关的原始数据和计算资源参数；（2）在信息层，评估不同计算策略在各价值维度上的表现，如不同算法的时间消耗、结果精度等；（3）在知识层，根据任务意图和预设的价值权重进行推理，选择最符合综合价值目标的计算方案。该方法适用于需要在多目标（多约束）下进行优化计算的场景，如实时控制系统需要在速度与精度间平衡时采用此方法获得最优解。
基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的交互区域划分及传输优化处理机制
授权号：CN201910742770.6
授权时间：2019/11/12
摘要：本发明提出了一种基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的交互区域划分及传输优化处理机制。针对复杂交互系统（如多人VR/AR环境）中不同区域的数据传输需求差异，本机制：（1）在数据层检测交互空间中不同区域的实时数据流特征（如带宽占用、时延要求）；（2）在信息层将区域与用户体验、任务类型关联，评估各区域对整体任务的影响权重；（3）在知识层根据带宽资源和区域权重进行推理，动态调整不同区域的数据传输优先级和质量（如压缩率、刷新率）。通过该机制，实现网络资源的按需分配，保障关键交互区域的性能，同时节约整体带宽。
意图驱动的适应竞争及合作意向的内容填充系统
授权号：CN201910956787.1
授权时间：2020/1/21
摘要：本发明公开了一种意图驱动的、可适应竞争及合作意向的内容填充系统。系统用于多主体交互场景下，根据各主体的意图（可能存在竞争或合作关系）动态填充和调整内容。（1）数据图谱层采集各主体提交的内容和偏好数据；（2）信息图谱层分析主体之间的关系（竞争、合作程度）以及内容需求差异；（3）知识图谱层以共同目标或博弈均衡为约束，推理出内容填充策略，保证在竞争场景下公平公正，在合作场景下高效协同。举例来说，在在线协作文档编辑中，不同用户编辑意图冲突时，系统可智能填充建议内容或调整权限以缓解冲突，促进协同。
场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制
授权号：CN201911277319.8
授权时间：2020/4/7
摘要：本发明提出了一种场景、事件、人物与意图匹配的智能提醒机制。该机制可用于智能助理或日程管理系统，通过DIKWP模型在多要素之间建立关联，实现精准提醒。（1）数据层获取用户的日程事件数据、场景环境数据（如地理位置）和相关人物信息；（2）信息层分析事件与场景、人物的关联，例如某会议（事件）涉及某同事（人物）并发生在某地点（场景）；（3）知识层根据用户意图（如希望在适当时机提醒与某人有关的任务）进行推理，生成匹配当前上下文的提醒策略。系统因此能够在适当的场景下，以恰当的方式提醒用户相关事件，提高提醒的及时性和相关度。
基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的内容传输建模及处理优化机制
授权号：CN201910736935.9
授权时间：2019/11/15
摘要：本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的内容传输建模及处理优化机制。其主要目标是在复杂网络环境中提高内容传输效率和可靠性。方法包括：（1）数据层对传输内容进行抽象，提取内容特征和数据块依赖关系；（2）信息层构建内容传输图谱，将内容特征与网络节点、链路状态关联，标识潜在瓶颈与冗余路径；（3）知识层基于历史传输经验和网络知识库进行推理，优化传输方案，如采用多路径并发传输、内容压缩、冗余纠删等策略以减少延迟和丢包影响。通过三层建模与优化，本发明可广泛应用于内容分发网络（CDN）、流媒体传输等领域，提升用户体验。
价值驱动的面向目的融合的优化系统
授权号：CN202010029053.1
授权时间：2020/5/12
摘要：本发明提供了一种价值驱动的、面向目的融合的优化系统。系统针对复杂决策问题，将多个子系统或算法的输出进行融合，以实现全局最优。（1）数据层采集各子系统输出的数据及其评价指标；（2）信息层根据决策目标（目的）和评价指标重要度，构建子系统输出之间的对比信息图；（3）知识层以价值函数为指导进行推理，确定各子系统输出融合的权重或选择最优输出方案。此优化系统允许在不同算法或策略之间进行价值导向的取舍，保证最终结果符合预期目标。例如，在自动驾驶决策中融合多个传感器和算法的结果，以获得安全且舒适的驾驶策略。
价值驱动的多因素维度空间多介尺度融合的动态推荐系统
授权号：CN202010032685.3
授权时间：2020/5/19
摘要：本发明提出了一种价值驱动的、多因素维度空间-多介尺度融合的动态推荐系统，属于推荐算法和认知建模领域。该系统在做推荐时，不仅考虑用户的短期偏好（数据层面），还综合多维因素：长期兴趣、社交影响、上下文情境等（信息层面），并在知识层通过价值判断来平衡不同因素的权重。系统架构包括：（1）在不同尺度（微观个人偏好到宏观群体趋势）收集数据；（2）构建多维因素空间，将内容、时间、社会等因素关联形成信息图谱；（3）引入价值函数（如满意度、新颖度、公平性）在知识层进行决策推理，动态调整推荐结果。该推荐系统能适应用户兴趣的变化并兼顾多种价值考量，提供更加个性化且具有社会价值的推荐结果。
个性化便捷化自适应多层级交互区域优化配置方法
授权号：CN201811047171.4
授权时间：2019/1/18
摘要：本发明公开了一种个性化、便捷化、自适应的多层级交互区域优化配置方法。它允许用户界面根据用户角色和偏好自动配置不同层级的交互区域。（1）数据层获取用户基本属性和当前任务信息；（2）信息层将用户划分到特定角色类别，并基于历史交互数据分析用户偏好；（3）知识层根据角色预设和偏好推理界面布局方案，包括哪些模块需要突出显示、哪些可以简化隐藏，从而生成最适合该用户的界面配置。该方法减少了用户手动定制界面的负担，实现了软件界面对不同用户和情境的自适应优化，提高了用户体验和操作效率。
面向本质计算的跨DIKW图谱的虚拟社区资源处理方法及组件
授权号：CN202010728065.3
授权时间：2021/2/2
摘要：本发明公开了一种面向本质计算的跨DIKW图谱的虚拟社区资源处理方法及其组件。该方法应用于虚拟社区（如线上论坛、社交平台），旨在提升社区资源（帖子、用户、知识）的组织和利用效率。（1）数据层构建虚拟社区的数据图谱，包含用户发布的内容、互动记录等基础数据；（2）信息层构建信息图谱，将用户关系、话题关联、内容标签等信息关联起来；（3）知识层基于社区发展目标（如提高有益内容比重、促进知识共享）进行推理，对资源进行本质化处理，如提炼高价值帖子形成知识库条目、识别具有建设性意图的用户并赋予更大影响力。通过该多层处理，社区能够更加健康地发展，实现有价值信息的沉淀和扩散。
面向本质计算的跨模态用户医疗数据分析方法
授权号：CN202011199039.2
授权时间：2019/1/18
摘要：本发明是一种面向本质计算的跨模态用户医疗数据分析方法，属于医疗大数据和人工智能领域。针对个人医疗健康数据种类繁多、模式各异的问题，该方法通过DIKWP模型进行本质化分析：（1）数据模态层整合用户的多源医疗数据，包括电子病历文本、体检数值、影像图像等；（2）信息模态层挖掘数据间关联，如症状-检验结果-诊断结论的关联图谱；（3）知识/智慧层运用医学知识和患者长期健康意图进行推理，提取关键本质特征，生成个性化健康评估报告。该方法能够辅助医生全面了解患者状况，也可为个人提供智能健康建议。
面向数据、信息权利可价值交换的智能运载装置调度方法
授权号：CN202011329165.5
授权时间：2021/3/9
摘要：本发明提出了一种面向数据、信息权利可价值交换的智能运载装置调度方法。该方法适用于智慧物流或无人运输系统，在调度决策中引入数据/信息的价值交换机制。（1）数据层获取运载装置（如无人机、AGV）的实时状态数据和运输任务需求；（2）信息层构建运载网络图谱，包含装置间可交换的信息（例如位置信息、路径规划）以及相应价值度量；（3）知识层根据整体优化目标（如最小化总时间成本）和信息价值，推理各运载装置的调度方案，包括何时何地交换哪些信息以协同优化路径。通过将数据/信息视为可交换的有价值资源，系统实现更高效的全局调度，提升物流系统智能协作水平。
面向本质计算与推理的跨DIKW模态隐私资源保护方法
授权号：CN202011104613.1
授权时间：2021/1/19
摘要：本发明是一种面向本质计算与推理的跨DIKW模态隐私资源保护方法，属于信息安全和人工智能交叉领域。它针对跨数据、信息、知识、智慧各层面的敏感资源，提供一套统一的保护策略：（1）数据层对敏感数据进行基本加密脱敏；（2）信息层监控推理链路，识别可能泄露隐私的信息模式，进行扰动或掩盖处理；（3）知识/智慧层在AI推理决策中嵌入隐私约束，确保推理结果不违反预定的隐私规则。该方法实现了多层次一体的隐私保护策略，防止攻击者通过跨层推理获取隐私，在保障AI系统功能的同时大幅提高安全性和可控性。
面向本质计算与推理融合的跨模态的推荐方法与装置
授权号：CN202010856960.3
授权时间：2020/11/27
摘要：本发明提供了一种面向本质计算与推理融合的跨模态推荐方法与装置。针对推荐系统中需要融合多模态数据（文本、图像、音频等）的问题，该方法在推荐过程中引入“本质计算”，提取多模态数据背后的用户真实意图和偏好。（1）数据层获取用户的各模态历史行为数据；（2）信息层将不同模态的信息转换到统一的多层语义空间表示；（3）知识层通过推理找出影响用户决策的本质因素（如情感倾向、价值观），结合这些因素生成最终的推荐结果。该装置可以在电子商务、内容推荐等场景中提供更懂用户“本质需求”的推荐，提高推荐准确率和用户满意度。
融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法
授权号：CN202011098222.3
授权时间：2021/1/15
摘要：本发明提出了一种融合公平、公正和透明原则并通过技术实现的多模态隐私保护方法。该方法综合考虑AI系统中的伦理法规要求，在对文本、图像、音频等多模态数据进行处理时嵌入以下机制：（1）公平性：数据层面确保训练数据、算法对不同群体无偏（如平衡数据集）；（2）公正性：信息层面监控决策过程中对特定属性（如种族、性别）的影响，避免不公正的差异性结果；（3）透明性：知识层面记录决策依据，能以可解释形式输出。通过这些措施，AI系统在保护隐私的同时符合AI治理的“三原则”，增进用户对系统的信任。
跨数据、信息、知识模态与量纲的本质识别方法及组件
授权号：CN202010692408.5
授权时间：2020/10/27
摘要：本发明公开了一种跨数据、信息、知识模态与量纲的本质识别方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：接收并解析识别请求，从多种待识别对象中确定出目标待识别对象，以及该对象所涉及的数据模态、信息模态和知识模态；然后在各模态中提取与目标对象相关的本质特征向量，分别代表数据层面的客观属性、信息层面的关联关系、知识层面的语义意义；最后融合跨模态特征向量，通过推理判别目标对象的本质属性或类别。该组件可以部署于复杂系统中，实现对任意目标对象的全面本质识别，对于需要深入理解对象本质属性的AI应用具有重要意义。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
面向意图计算与推理的数据与信息融合的装置共享方法
授权号：CN202011468887.9
授权时间：2021/4/2
摘要：本发明是一种面向意图计算与推理的数据与信息融合的装置共享方法，应用于物联网或边缘计算环境中。其特点是在多设备协同工作时，引入“意图”来指导数据和信息的共享。（1）数据层设备之间共享基础传感数据；（2）信息层设备之间交换经过初步处理的事件信息；（3）在知识层/意图层，每台设备推理自身意图，并通过通信协议共享意图信息，使整体系统明晰各设备的目标。最终系统根据综合意图来优化资源分配和任务调度。例如，在智能家居中，各设备共享自身目的（安全监控、能源节约等），系统据此协调动作，避免冲突并实现协同。
跨数据、信息、知识多模态的特征挖掘方法及组件
授权号：CN202011084392.6
授权时间：2021/1/12
摘要：本发明公开了一种跨数据、信息、知识多模态的特征挖掘方法及组件。该方法包括：获取至少两种类型化资源（例如文本数据和图像数据）；对于每种资源，在数据模态下提取基础特征；在信息模态下，将不同资源通过共同的实体或关系进行关联，形成信息融合特征；在知识模态下，结合领域知识对特征进行进一步抽象和归纳，得到能够解释多模态关联的高层次特征。通过该组件，AI系统能够挖掘出跨模态间潜在的一致性或互补性特征，提高模型的认知能力和泛化能力。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
跨数据信息知识模态的面向本质计算的差分内容推荐方法
授权号：CN202010693137.5
授权时间：2020/10/27
摘要：本发明提供了一种跨数据、信息、知识模态的面向本质计算的差分内容推荐方法。它将差分隐私思想应用于内容推荐：（1）在数据层，对用户行为数据添加噪声以保护隐私；（2）在信息层，针对用户与内容的关联信息进行聚合，使单个用户的贡献被混淆在群体中；（3）在知识层，通过本质计算提炼用户的核心兴趣点，并在推荐时优先考虑这些核心点，同时在结果中加入一定随机性以防止敏感偏好暴露。这样推荐系统在提供个性化服务的同时，保证推荐输出对单个用户的行为变化不过分敏感，从而达到差分隐私保护效果。
跨数据、信息、知识模态与量纲的任务处理方法及组件
授权号：CN202011198393.3
授权时间：2021/2/2
摘要：本发明公开了一种跨数据、信息、知识模态与量纲的任务处理方法及组件。该方法包括：获取待执行的目标任务，以及任务所需的各种资源；将任务分解为不同模态和不同尺度（量纲）上可处理的子任务，例如数据清洗子任务、信息整合子任务和知识推理子任务；由相应模态的处理组件分别完成子任务；最后在知识层汇总子任务结果，得到任务的完成情况。该组件能够根据任务需求自动协调各层次各模态资源，适用于复杂的综合性任务处理场景。例如，在灾害应急中，系统可同时处理传感器数据（数据模态）、社交媒体信息（信息模态）并结合经验规则（知识模态）完成态势评估。
跨DIKW模态类型化隐私信息资源差分保护方法与系统
授权号：CN202110075080.7
授权时间：2021/5/18
摘要：本发明提供了一种跨DIKW模态、类型化隐私信息资源的差分保护方法与系统。系统将用户隐私信息按类型映射到数据、信息、知识、智慧不同模态下表示，对应不同保护策略：（1）对数据模态下的敏感数据采用差分隐私扰动；（2）对信息模态下的隐私相关关系进行子图匿名化或伪装；（3）对知识/智慧模态下的敏感推论结果设置置信度阈值或策略屏蔽。该系统综合以上策略，实现针对个人隐私在不同语义层面的差分化保护，有效防止攻击者通过多层次分析还原出用户敏感信息，在确保AI系统功能的同时保障隐私安全。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
跨数据、信息、知识模态与量纲的预警方法及组件
授权号：CN202010692385.8
授权时间：2020/10/30
摘要：本发明提供了一种跨数据、信息、知识模态与量纲的预警方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：获取目标预警场景的感知数据和已有知识；利用传感器实时采集目标场景的多维度数据（数据模态）；将感知数据与背景信息、历史模式进行关联分析（信息模态）；最后基于知识库和推理规则对异常模式进行识别并给出预警信号（知识模态）。多量纲指在不同时间尺度和空间尺度上分析变化趋势，提升预警的及时性和准确性。例如在地震预警中，同时分析地壳微动数据（秒级、米级）和地震历史模式（年级、公里级）来提高预警可靠度。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)
意图驱动的DIKW体系的群体差分隐私保护方法及装置
授权号：CN202110381129.1
授权时间：2021/6/25
摘要：本发明提出了一种意图驱动的DIKW体系的群体差分隐私保护方法及装置。针对AI系统在收集和利用群体数据时的隐私风险，通过引入“意图”概念，区别对待不同用途的数据处理：（1）当数据使用意图为公益统计或模型训练时，系统在数据层对个人数据应用强差分隐私保护以确保群体统计结果不暴露个体信息；（2）当意图为个性化服务时，则在信息层根据用户授权程度决定隐私保护强度；（3）知识层确保最终模型或输出满足群体隐私约束。该装置通过动态调整差分噪声添加和数据使用权限，以适应不同意图场景下的群体隐私保护需求，实现了精度与隐私的平衡。
面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法
授权号：CN202011099503.0
授权时间：2021/1/15
摘要：本发明提供了一种面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法。它可以对复杂内容进行多角度、多层次的语义理解：（1）对于输入内容（可能包含文本、图像、音频等），在数据模态提取低层语义特征（如关键词、图像物体）；（2）在信息模态结合内容的上下文和相关信息，提取中层语义（如主题、情感）；（3）在知识/智慧模态上，结合背景知识和意图推理，提炼出高层语义（如隐含意图、深层意义）。最终，通过多模态多语义融合，实现对内容“本质”的理解。例如，对一段多媒体新闻，通过该方法可分析出其表面信息、隐含态度以及背后的目的，从而为审核或智能摘要提供依据。
跨数据信息知识模态的用户行为内容编解码方法
授权号：CN202011196953.1
授权时间：2021/2/2
摘要：本发明是一种跨数据、信息、知识模态的用户行为内容编解码方法。针对用户在数字系统中的行为日志和内容记录，该方法试图进行高效压缩和精准重建：（1）编码阶段，在数据层对原始行为事件序列进行编码压缩；（2）在信息层利用用户行为模式（如常见操作序列）和内容关联，对事件进行模式化表示，以进一步压缩冗余；（3）在知识层依据用户意图和偏好，对关键行为和内容进行标记保留，以确保重建时恢复关键语义。解码阶段则逆向利用知识和信息图谱先重建关键行为，再扩展重建普通行为，最终还原用户行为内容。该编解码方法能在保证行为语义不失真的情况下，大幅减少日志存储和传输量。
面向本质计算与推理的跨模态随机化隐私保护方法与系统
授权号：CN202110043010.3
授权时间：2021/5/18
摘要：本发明是一种面向本质计算与推理的跨模态随机化隐私保护方法与系统。它通过在各模态数据处理引入随机化来保护隐私：（1）在数据模态，对输入数据随机扰动或选择性舍弃，以使后续步骤无法精确还原原始数据；（2）在信息模态，对生成的信息图谱边缘或节点属性随机打乱一定比例，阻止敏感关系被准确捕获；（3）在知识模态，对于推理过程中的中间结果注入随机因素，避免推理链条稳定复现个人隐私。系统通过调整随机程度，权衡保护强度和任务性能。最终使得即便攻击者掌握AI模型，也难以通过反推数据或推理链条来获取私人信息。
面向本质计算的DIKW隐私资源的处理方法和组件
授权号：CN202110043702.8
授权时间：2021/5/18
摘要：本发明提供了一种面向本质计算的DIKW隐私资源的处理方法和组件。组件能够识别数据-信息-知识-智慧各层中的敏感资源，并执行相应的隐私处理：（1）在数据层，对直接标记为隐私的数据进行脱敏存储；（2）在信息层，监控数据关联分析过程，识别出可能生成个人敏感信息的关联项，提前打断或伪装；（3）在知识层，对于AI可能得出的敏感推论结果，利用本质计算判断其对外提供的必要性，必要时用泛化或随机回复代替真实敏感结果。通过这一系列措施，该方法和组件可以有效保护贯穿DIKWP全流程的用户隐私。 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)
基于DIKW图谱的资源识别方法、相关装置及可读介质
授权号：CN202110431356.0
授权时间：2021/6/8
摘要：本发明是一种基于DIKW图谱的资源识别方法，以及实现该方法的相关装置和可读存储介质。该方法将待识别的目标通过DIKW图谱进行多层次表示，进而进行识别：（1）在数据层获取目标的原始数据特征；（2）在信息层将目标与已有信息网络（如知识图谱）进行关联，比对其属性和关系模式；（3）在知识层应用推理算法，根据目标与已知知识的匹配程度识别其类别或身份。装置包括构建DIKW图谱的模块、特征提取模块和推理识别模块等。该方法和装置可用于复杂对象或关系的识别，如在网络安全领域识别异常流量源头，或在生物信息领域识别未知基因功能。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利列表) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利列表)
面向本质计算的跨DIKW模态的相对差分隐私保护方法
授权号：CN202011580150.6
授权时间：2021/4/20
摘要：本发明提出了一种面向本质计算的跨DIKW模态的相对差分隐私保护方法。不同于传统差分隐私仅在输出加入噪声，该方法通过“相对”视角保护多层推理过程：（1）在数据层，针对敏感数据加入噪声以隐藏其变化影响；（2）在信息层监测两个相似输入在输出信息上的差异，并控制该差异在一定范围内，使攻击者难以通过比较相似输入的输出差异来推测单个输入；（3）在知识层，确保推理结果对个别记录的依赖关系保持平滑变化。这样纵贯各层的相对差分隐私保护，使AI系统对输入扰动具有鲁棒性，从而防止敏感输入的存在与否被探知，同时保持模型实用性。
面向数据画像与信息画像价值交流转换的运载方法及系统
授权号：CN202110043701.3
授权时间：2021/5/14
摘要：本发明提出了一种面向数据画像与信息画像价值交流转换的运载方法及系统。该系统可用于数据市场或数据共享平台，实现不同粒度数据/信息画像之间的价值转换和交换。（1）数据画像指对单个数据对象（个人）的精细特征描述，信息画像指对群体或抽象概念的综合描述；（2）系统允许数据提供方通过安全运载模块，提交个人数据画像，在信息层通过加密聚合形成群体信息画像；（3）需求方可针对信息画像支付获取价值，而个人隐私仍受保护。运载方法确保价值在个人与群体画像间公平转换，同时用智能合约记录交易，实现数据价值交换的安全透明。
基于常识推理的多模态资源的本质内容处理方法及系统
授权号：CN202110074301.9
授权时间：2021/5/18
摘要：本发明是一种基于常识推理的多模态资源本质内容处理方法及系统，属于多模态内容理解领域。系统通过引入常识知识库，对图像、文本、音频等多模态内容进行深层分析：（1）数据层提取各模态的表层内容特征；（2）信息层利用常识库将各模态内容进行关联，比如图像中的场景和文本描述之间的常识关联；（3）知识层进行本质化推理，推断出隐含的内容，比如图像里的人物关系或事件原因。该方法通过常识推理提升对多模态内容的理解精度，挖掘出单纯模型难以察觉的本质信息，可用于内容审核、智能问答等应用场景以增强AI的常识能力。
面向意图计算与推理的DIKW模型构建方法及装置
授权号：CN202110430285.2
授权时间：2021/6/11
摘要：本发明提供了一种面向意图计算与推理的DIKW模型构建方法及装置。装置用于构建具备“意图”要素的DIKW五层模型。（1）数据层和信息层按照常规方法构建基础的数据与信息图谱；（2）知识层提取领域知识规则和模式；（3）智慧（Wisdom）层加入决策逻辑；（4）意图层在顶层整合用户或系统的目标意图。通过该方法，可以将传统DIKW模型扩展为DIKWP模型，使得系统在运行中能感知并调整对目标意图的满足程度。装置包括对应各层的构建模块和交互接口，可应用于需要嵌入价值导向或目标驱动的复杂AI系统，实现人机认知意图的统一建模。
跨数据、信息、知识模态的用户差异隐私保护方法
授权号：CN202011377647.8
授权时间：2021/2/5
摘要：本发明提出了一种跨数据、信息、知识模态的用户差异隐私保护方法。其特点是在同一AI系统中，对不同用户的数据采取差异化的隐私保护策略。（1）在数据层，根据用户偏好的隐私程度和数据敏感性，决定对其数据添加的噪声量；（2）在信息层，监测系统对不同用户数据的处理流程，对高隐私需求用户的数据路径加入更严格的访问控制和匿名措施；（3）在知识层，确保任何关于单用户的推理结果都满足差分隐私要求。这样系统可以针对用户需求“量身定制”隐私保护强度，实现个性化的隐私-效用权衡，满足不同用户在同一服务中的隐私期望。
意图驱动的多模态DIKW内容传输方法
授权号：CN202110867169.7
授权时间：2021/11/12
摘要：本发明提供了一种意图驱动的多模态DIKW内容传输方法。该方法应用于分布式内容分发网络中，根据接收端的意图优化内容传输。（1）在数据层，将内容分拆为不同模态（文本、图像、视频）并进行基础压缩编码；（2）在信息层，识别接收端用户或系统当前的主要意图（例如获取概要信息或获取高细节内容）；（3）在知识层，根据意图对传输资源进行调度：若意图为快速粗略了解，则优先传输概要信息和低分辨率内容；若意图为深入获取细节，则优先高精度数据。通过意图驱动，系统动态调整多模态内容的传输顺序和质量，使传输过程与用户需求高度匹配，提升用户体验。
基于DIKW内容对象的情感通讯方法
授权号：CN202111034260.7
授权时间：2021/12/17
摘要：本发明提出了一种基于DIKW内容对象的情感通讯方法，属于人机交互和通信技术领域。该方法通过将情感信息映射到DIKW模型的各层，实现更丰富的情感传达：（1）数据层对情感表达内容（如文字、表情、语调）进行量化处理；（2）信息层将情感内容与上下文信息结合，形成情感图谱，如将“开心”关联到具体事件和人物；（3）知识层根据双方交流的历史和文化知识推理情感的深层含义和合适的回应方式。该通讯方法可以用于智能聊天机器人或社交平台，使其不仅传递字面内容，还能在不同层次理解和表达情感，带来更人性化的沟通体验。
基于DIKW图谱的虚拟社区人员性格分析及内容推送方法
授权号：CN202110788578.8
授权时间：2021/10/22
摘要：本发明提供了一种基于DIKW图谱的虚拟社区人员性格分析及内容推送方法。系统通过对社交社区用户的行为和内容进行多层次建模，挖掘用户性格特征并推送相应内容：（1）数据层收集用户的发帖、评论、点赞等行为数据；（2）信息层将用户与语言特征、行为模式建立关联，参考心理学人格模型构建用户信息图谱；（3）知识层结合专家知识和机器学习推理用户性格（如内向/外向、保守/开放），并据此调整内容推荐策略。系统可以更准确地把握用户兴趣和接受度，在不侵犯隐私的情况下提供个性化内容推送，增强用户粘性。
基于公平性导向的情感内容DIKW化映射与传输方法
授权号：CN202111532716.2
授权时间：2022/4/19
摘要：本发明提出了一种基于公平性导向的情感内容DIKW化映射与传输方法。该方法旨在解决内容分发中特定情感内容过载或歧视的问题。（1）数据层对平台上的情感类内容（如激昂的评论、敏感话题帖子）进行检测分类；（2）信息层依据公平性原则构建情感内容图谱，标记内容可能引发的群体影响和偏颇程度；（3）知识层在内容推荐和传输决策时，引入公平约束，确保不同观点和情绪的内容有平衡的露出机会，避免算法放大偏见或导致回音室效应。通过DIKW全链路的控制，实现情感内容分发的公平公正，改善信息茧房和偏激化现象。
基于DIKWP模型的区块链共识方法
授权号：CN202111658319.X
授权时间：2022/4/15
摘要：本发明提供了一种基于DIKWP模型的区块链共识方法，包括以下步骤：获取区块链网络中交易数据（Data层）并分析其上下文信息（Information层）；利用知识图谱（Knowledge层）存储网络节点信誉和历史共识模式；在智慧层结合节点目的和系统目标设计共识算法（如PoW、PoS的改进）；在意图层明确系统价值导向（如去中心化优先或性能优先）。该方法通过在共识过程中引入DIKWP多层因素，使区块链达成共识时不仅考虑数据和规则，还能参考历史知识和网络意图，从而实现更高效、公平且具策略性的共识决策。例如，在节点信誉好的情况下可提高其提案通过概率，体现知识和意图的作用。
意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统
授权号：CN202111006628.9
授权时间：2022/2/11
摘要：本发明是一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统。系统针对网络中不同类型的流量传输需求，通过识别发送方和接收方意图，实现优化：（1）数据层捕获网络流量的基本特征（如数据包大小、频率）；（2）信息层分析流量所属应用场景和QoS要求，构建信息图谱（比如视频会议流量 vs. 文件下载流量）；（3）知识层推理传输策略，若检测到发送方意图为实时交互且接收方意图为低延迟，则优先保留实时流量带宽；对于意图不敏感的数据则延迟或降级处理。通过这种按意图优化的跨层传输控制，提升网络资源利用效率，确保关键业务的性能需求得到满足。
个性化英文字母展示风格变化方法
授权号：CN202111278411.3
授权时间：2024/6/19
摘要：本发明提出了一种个性化英文字母展示风格变化方法，属于字体设计和人机交互领域。该方法允许用户根据个人偏好和情境动态改变界面中文字母的展示风格。（1）数据层记录用户选择或生成的字母风格元素（如笔画粗细、装饰图案）；（2）信息层将字母风格与用户情绪、场景映射，例如用户开心时字母更圆润，正式场合字母更严肃；（3）知识层根据用户长期偏好和当前目的推理出字母风格变化规则。最终系统自动调整字母显示，使之既保持可读又体现个性。该方法可用于教育、游戏等软件中，提高用户参与感和个性体验。
面向意图计算与推理的DIKW资源分析方法及系统
授权号：CN202110907780.8
授权时间：2021/11/9
摘要：本发明是一种面向意图计算与推理的DIKW资源分析方法及系统，适用于复杂系统中的资源监控与优化。系统通过识别不同组件或用户的意图，分析资源使用情况并提出优化建议：（1）数据层收集各资源（如CPU、存储）的使用数据；（2）信息层关联资源使用与当前活动/任务，构建资源使用信息图谱；（3）知识层结合系统运行目标（如高效或节能）进行推理，分析哪些资源分配不符合意图（例如某任务意图快速完成却未得到足够CPU），找出瓶颈并建议调整方案。通过该方法，管理员或AI代理可以更好地理解资源使用背后的意图匹配度，进行针对性的系统调优。
面向意图计算与推理的DIKW资源交互填充系统
授权号：CN202111004843.5
授权时间：2021/11/16
摘要：本发明提供了一种面向意图计算与推理的DIKW资源交互填充系统。该系统在用户填写复杂表格或互动界面时，根据用户意图实时提供辅助填充和纠错。（1）数据层监控用户输入的每个字段数据；（2）信息层结合字段之间的关联和上下文，判断用户可能想填但未填的内容；（3）知识层根据推断的用户意图自动填充部分字段或给出建议选项。举例来说，在财务报表中，用户填写收入后系统意图推测用户接下来要填费用支出，便提前展示相关字段或计算预期值。通过DIKWP模型，系统理解用户目的并做出智能交互响应，提高填表效率和准确性。
面向DIKW资源的情感表达映射、度量与优化传输系统
授权号：CN202111006620.2
授权时间：2021/11/30
摘要：本发明公开一种面向DIKW资源的情感表达映射、度量与优化传输系统的方法和装置，可以通过将发送方的情感表达内容进行概念化和抽象化；将所述概念化和抽象化的情感表达内容映射到数据、信息、知识图谱各层，度量情感强度和类型 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)；根据接收方的意图和偏好，在智慧层和意图层对情感信息进行重新编码优化，选择合适的传输媒介和形式（文字、表情、图像等）发送给接收方。该系统确保情感在传递过程中不失真且不过载，并能根据接收方特点调整表达方式，使人机或人际通讯更加高效准确地传递情感内涵。
基于DIKW的车辆路径规划方法
授权号：CN202111663376.7
授权时间：2022/4/8
摘要：本发明提出了一种基于DIKW模型的车辆路径规划方法。不同于传统路径规划只考虑路网数据，该方法：（1）数据层采集实时路况、车辆状态等基本数据；（2）信息层整合历史交通信息、天气和事件信息，形成交通信息图谱；（3）知识层结合驾驶员意图（最快/最省油）和交通规则知识库进行推理，选择最合适的路线。通过多层次信息融合与推理，此方法能在复杂城市交通中给出更智能的导航决策。例如，在高峰期不仅考虑车流量数据，还依据知识层经验避开潜在拥堵区域，实现更可靠的路径规划。
基于意图驱动的DIKW的内容处理方法及系统
授权号：CN202110909286.5
授权时间：2021/11/5
摘要：本发明提供了一种基于意图驱动的DIKW的内容处理方法及系统，应用于内容审核和过滤场景。系统通过分析内容发布者和平台的意图，对内容进行分级处理：（1）数据层获取内容文本/媒体数据；（2）信息层结合发布者历史、内容上下文构建内容信息图谱；（3）知识/意图层推理该内容发布意图（如宣泄情绪、传播谣言）以及平台治理意图（如维护社区和谐），据此决定处理措施——例如对可能出于不良意图的内容进行降权或延迟发布，对符合平台价值观的内容加速推荐。该方法实现了内容处理的意图对齐，提升AI治理内容的精准性和公正性。
基于DIKW的区域感知和通行提示方法
授权号：CN202111366568.1
授权时间：2022/3/1
摘要：本发明是一种基于DIKW模型的区域感知和通行提示方法，可用于智能交通或安防领域。系统通过部署在区域内的传感器网络感知环境数据（Data层），例如车辆、行人位置；在信息层将这些数据与地图和交通规则关联，构建区域态势信息图谱；在知识层根据安全和通行效率要求进行推理判断，生成针对不同对象的通行提示（如车辆减速、行人等待）。通过DIKW分层处理，系统能够综合考虑实时状况与背景知识，提供更合理的通行指导。例如，在复杂路口同时提示行人和自动驾驶车辆，实现人车协同的安全通行。
面向DIKW内容的意图驱动交互填表方法
授权号：CN202111022025.8
授权时间：2021/12/17
摘要：本发明提出了一种面向DIKW内容的意图驱动交互填表方法。针对复杂的表单填写过程，该方法通过理解用户填表意图来动态调整交互流程：（1）数据层监测用户已填写字段数据；（2）信息层根据已填内容与表单逻辑构建信息图谱，推断用户目前的填写意图（比如申请某项服务的表单想先填写关键部分）；（3）知识层根据用户意图优化后续表单呈现顺序，例如优先展示相关字段、隐藏暂不需要的部分，或提供智能默认值。这样用户在填写长表单时会感觉更顺畅高效。该方法可用于政务、金融等长流程表单场景，提高用户完成率和准确性。
基于DIKW图谱的疫苗接种浓度确认方法
授权号：CN202110830241.9
授权时间：2021/11/12
摘要：本发明提供了一种基于DIKW图谱的疫苗接种浓度确认方法。该方法针对疫苗在接种过程中的有效浓度确认难题，提出多层图谱分析：（1）数据层采集疫苗批次、剂量、接种者信息等数据；（2）信息层将这些数据与接种效果、不良反应记录建立关联图谱；（3）知识层结合免疫学知识和统计模型进行推理，确认当前批次疫苗在不同人群中的有效浓度范围。通过此方法，疾控部门可实时掌握疫苗有效性指标，及时发现浓度异常的情况，确保接种效果和安全性。
更新DIKW图谱的方法、装置、存储介质和电子设备
授权号：CN202110908781.4
授权时间：2021/11/5
摘要：本发明涉及更新DIKW图谱的方法、装置、存储介质和电子设备。该方法可以用于动态维护知识图谱等知识库，使其随着数据流动及时更新：（1）数据层获得新的数据资源和对应的初步解释（信息）；（2）信息层将新数据整合进信息图谱，更新或增加相关节点和关系；（3）知识层基于推理规则评估新信息对现有知识的影响，若有冲突则标记待解决，若补充则添加知识条目。该装置可自动化执行上述更新过程，并提供冲突解决建议。通过本发明，AI系统能够保持其DIKW图谱与时俱进，持续学习新的事实和规则，保持知识库的准确和完整。
基于DIKW的内容完整性建模与判断方法
授权号：CN202111679103.1
授权时间：2022/4/15
摘要：本发明提出了一种基于DIKW模型的内容完整性建模与判断方法，用于自动评估一段内容（如文章、报告）的完整性和健全程度。（1）数据层分析内容的字数、结构等基本属性；（2）信息层构建内容信息图谱，包括内容涉及的要素、论点、证据等；（3）知识层结合常识和专业知识推理，判断内容是否存在关键要素缺失、逻辑跳跃或证据不足等不完整之处。通过该模型，可以自动给出内容完整性的评分或建议补充点，对于自动文档审查、作文辅助具有重要意义。
基于DIKW的内容合规建模与传输方法
授权号：CN202111446372.3
授权时间：2022/3/11
摘要：本发明提供了一种基于DIKW模型的内容合规建模与传输方法。主要应用于数字内容的审核和分发，确保内容符合法律法规和道德规范。（1）数据层对内容文本/媒体进行敏感词、违规元素检测；（2）信息层结合上下文和用户属性构建内容合规信息图谱，识别潜在风险点及其关联影响；（3）知识层根据法规政策知识库和平台内容策略推理内容是否合规，针对不合规部分提出处理措施（如自动过滤、替换或警示标记）。在内容传输阶段，系统根据合规判断结果决定传输路径（安全通道或加审通道）和可见范围。该方法实现了内容合规的自动审查与分级传输，为内容安全提供技术保障。
面向跨模态隐私保护的AI治理方法和装置
授权号：CN202110908765.5
授权时间：2022/3/11
摘要：本发明提出了一种面向跨模态隐私保护的AI治理方法和装置。该装置作为AI系统的治理模块，贯穿数据、信息、知识等环节，对不同模态的数据隐私进行统一管理。（1）装置的数据监管单元监控AI模型对原始数据的访问，阻止未授权模态的数据混合使用；（2）信息监管单元审查模型中间表示，检测是否含有可逆转出个人信息的隐含层特征，并进行模糊处理；（3）知识监管单元在最终输出阶段应用隐私规则，确保系统决策或生成内容不包含敏感细节。该AI治理方法和装置可以嵌入到各类多模态AI系统中，充当“护航者”，保证模型的行为符合隐私保护规范，为AI伦理安全提供基础支撑。
基于DIKWP模型的元宇宙虚拟交互方法
授权号：CN202111675871.X
授权时间：2022/3/24
摘要：本发明提供了一种基于DIKWP模型的元宇宙虚拟交互方法。元宇宙环境下人机交互和人-数字人交互非常复杂，该方法通过DIKWP五层框架来规范交互流程：（1）Data层获取用户和虚拟环境的实时数据（动作、语音等）；（2）Information层解析交互内容与场景信息，构建交互图谱；（3）Knowledge层结合背景知识和上下文对交互意图进行推理，判断交互的深层含义；（4）Wisdom层根据全局目标（如维持体验连贯、教学目的等）制定回应策略；（5）Purpose层确保交互过程遵循设计价值（如沉浸式体验、安全伦理）。通过该模型，实现元宇宙中更智能自然且价值导向明确的交互过程。
基于DIKW的网络服务公平性检测方法
授权号：CN202111366354.4
授权时间：2022/1/28
摘要：本发明提出了一种基于DIKW模型的网络服务公平性检测方法，旨在监测诸如推荐系统、内容分发等服务是否存在偏见或不公。方法包括：（1）数据层收集服务对不同群体输出的结果数据；（2）信息层将结果数据关联到用户属性、内容属性等，形成公平性信息图谱；（3）知识层根据公平性定义（例如统计平等、差异限制）进行推理分析，判断是否存在显著不公平现象。比如，检测推荐算法是否对某类群体的曝光率显著偏低。该方法能辅助企业或监管机构量化评估AI服务的公平性，为改进算法提供依据，推进AI伦理合规。
基于DIKW图谱的意图识别方法及装置
授权号：CN202110908743.9
授权时间：2021/11/5
摘要：本发明提供了一种基于DIKW图谱的意图识别方法及装置，用于在人机对话或智能客服系统中准确判断用户意图。（1）数据层获取用户对话的语音文本等原始数据；（2）信息层结合对话历史和上下文情境，构建对话信息图谱；（3）知识层利用已有对话范式和领域知识推理当前用户真正意图。例如，用户说“我很冷”，结合情境可能意图是“查询天气”或“购买空调”，系统通过知识推理及问句澄清识别真实意图。该装置包括语音识别模块、图谱构建模块和意图推理模块等，能显著提高复杂对话场景下意图识别的准确率和鲁棒性。
跨DIKW模态的混合特征机器学习建模与标记方法
授权号：CN202111674614.4
授权时间：2022/4/15
摘要：本发明提出了一种跨DIKW模态的混合特征机器学习建模与标记方法。针对机器学习模型训练中需要融合多来源、多层次特征的问题，该方法：（1）数据模态提取数值型和类别型特征；（2）信息模态提取结构化关系特征，如图谱嵌入向量；（3）知识模态提取规则或知识推理得到的高阶特征。然后将这些不同模态特征混合，采用特征标记策略标记每类特征的重要性或来源，以引导模型训练过程对不同模态特征进行区别对待。此方法适用于需要融合结构化知识与感知数据的建模场景（如医疗诊断），可提高模型性能和可解释性。
基于DIKWP模型面向本质计算的软件系统全生命周期评估方法
授权号：CN202111675408.5
授权时间：2022/4/15
摘要：本发明提供了一种基于DIKWP模型、面向本质计算的软件系统全生命周期评估方法。该方法将软件从设计、开发、部署到运行维护的全过程置于DIKWP框架下进行评估：（1）数据层检查开发过程中的原始需求和代码质量数据；（2）信息层评估软件模块关系、依赖图谱，识别潜在结构问题；（3）知识层根据软件工程知识库推理设计方案的合理性，评估是否符合本质计算原则（如模块高内聚低耦合等）；（4）智慧层审视系统在实际运行中的绩效与演进趋势；（5）意图层核对系统的演化是否始终满足最初的业务意图和价值导向。通过分层评估，发现软件生命周期各阶段的风险和改进点，提高软件全局质量和可靠性。
容器液体离线适宜度动态模拟与展示方法
授权号：CN201910012275.X
授权时间：2019/1/7
摘要：本发明提供了一种容器液体离线适宜度动态模拟与展示方法，与前述第17项专利相关联，进一步详细描述了该系统的实现步骤和算法：（1）通过模拟算法离线计算不同温度、容量等参数组合下液体适宜度的变化曲线；（2）利用图形界面展示模拟结果并允许用户交互调整参数进行即时仿真；（3）通过对比实时传感数据和离线模拟结果，验证模型准确性。该方法完善了容器液体适宜度评估系统，使其不仅能实时监测，还能提供预测和实验平台，方便用户探索不同条件对液体状态的影响。
跨DIKW模态生成内容的验证方法
授权号：CN202111658334.4
授权时间：2024/6/19
摘要：本发明提出了一种跨DIKW模态生成内容的验证方法，主要用于生成式AI模型的输出验证。方法包括：（1）数据层提取生成内容（文本、图像等）的底层特征；（2）信息层将生成内容与输入或已知事实建立关联，形成信息对照图谱；（3）知识层结合常识和任务要求，对生成内容进行一致性和合理性验证。如果生成内容在知识层与常识冲突或不满足意图，则标记可能错误。此方法可应用于大语言模型输出校验、深度伪造检测等，帮助提升AI生成内容的可信度和正确性。
面向DIKW的表格设计与填写的公平性映射、检测与调整方法
授权号：CN202111278411.3
授权时间：2024/6/19
摘要：本发明提出了一种面向DIKW的数据/信息/知识表格的公平性映射、检测与调整方法。用于在表格数据采集和填写过程中确保公平公正：（1）数据层映射表格问题和选项到数据图谱，标记潜在偏见要素；（2）信息层监测不同用户对表格的回答分布，构建信息图，检查是否因为表格设计导致某些群体系统性不利；（3）知识层根据公平原则推理，对表格进行调整，如重新措辞偏向性的题目或对不同背景用户提供个性化说明。该方法可应用于问卷调查、考试报名等场景，保障表格设计和数据收集的公平性。 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利列表) ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利列表)
基于DIKWP模型面向本质语义计算与推理的区块链构建方法
授权号：CN202111675859.9
授权时间：2025/1/19
摘要：本发明提供了一种基于DIKWP模型、面向本质语义计算与推理的区块链构建方法。它在传统区块链架构中引入DIKWP多层语义：（1）数据层确保区块记录原始交易数据；（2）信息层在区块链网络中维护交易间关联信息（如资产流转链路图谱）；（3）知识层利用智能合约嵌入业务规则和领域知识，实现交易自动语义校验；（4）智慧层根据全局网络状态调整共识策略；（5）意图层嵌入监管或社区治理意图，如对不良行为主动预警。通过该五层模型构建的新型区块链，能够实现更智能的合约执行和更高效的监管，可应用于金融链、供应链等需要强规则性的区块链系统。
面向本质计算与推理的DIKW资源的加密与验证方法
授权号：CN202111678491.1
授权时间：2025/1/19
摘要：本发明提出了一种面向本质计算与推理的DIKW资源的加密与验证方法，涉及区块链和隐私计算领域。该方法针对DIKWP体系下的数据、信息、知识资源，提供了一套加密存储和验证机制：（1）数据层资源采用零知识证明或同态加密技术进行加密，保证在不泄露原始数据情况下可验证计算正确性；（2）信息层维护资源关联的加密证明链，任何信息推导都有对应密码学证明；（3）知识层对于推理得到的结果，使用可验证算法（如SNARK）证明结果源于有效知识和输入，没有违规推理行为。通过这套方法，AI系统的每一步计算和推理都可以被独立验证，确保系统行为透明可信，在敏感领域（金融、医疗）的AI应用具有广阔前景。
基于DIKW图谱的专利智能修改方法、辅助答复方法及系统
授权号：CN202111680173.9
授权时间：2025/2/21
摘要：本发明提供了一种基于DIKW图谱的专利智能修改方法、辅助答复方法及系统。系统构建专利文档的DIKW图谱：（1）数据层提取专利文本的关键要素（发明点、技术特征）；（2）信息层将专利要素与现有技术、审查意见建立信息图谱；（3）知识层根据专利法规则和过往经验推理修改策略。系统可辅助专利申请人在收到审查意见时，自动生成答复草案和修改建议，提高专利撰写和审查答复效率。这对于大型企业管理海量专利申请、提升授权率具有重要价值。
面向意图计算与推理的DIKW资源传输方法及装置
授权号：CN202111297647.1
授权时间：2025/3/18
摘要：本发明是一种面向意图计算与推理的DIKW资源传输方法及装置。该装置部署于数据通信网络中，通过感知发送方和接收方的意图优化传输过程：（1）监测发送方资源的意图标签（例如数据流优先级）；（2）在信息层，根据网络状态和接收方能力构建传输信息图谱，确定潜在的拥塞或延迟情况；（3）在知识/智慧层推理最优传输策略以实现意图，调整数据打包顺序、冗余策略或传输协议参数。举例来说，对于发送方标记为“紧急”的数据流，装置会在网络拥塞时自动提供冗余路由或更高优先级转发，确保满足意图需求。此方法提升了传输服务对应用意图的敏感度和适应性。
Cross-DIKW-mode ambiguity processing method oriented to essential computing and reasoning
授权号：CA3136527
授权时间：2023/3/28
摘要：This invention discloses a cross-DIKW-mode ambiguity processing method oriented to essential computing and reasoning. The method aims to resolve ambiguities in text by leveraging multi-level semantic understanding across Data, Information, Knowledge, and Wisdom layers. It involves identifying ambiguous terms in a target text, constructing DIKW representations for possible interpretations, and using reasoning algorithms to select the interpretation that best aligns with the essential context. As a result, the method improves the disambiguation accuracy in natural language processing tasks, which is crucial for higher-level AI reasoning. (Authorized Canadian patent, English)
Feature mining method and device for multiple modes including data, information and knowledge
授权号：AU2021258057
授权时间：2023/11/9
摘要：This Australian patent describes a feature mining method and device that operates across data, information, and knowledge modes. It can automatically extract and fuse features from raw data (e.g., sensor readings), structured information (e.g., database records), and knowledge bases (e.g., ontologies). By combining features across these modes, the invention uncovers deeper patterns that single-mode analysis might miss. It addresses technical challenges in cross-modal data mining and enhances the performance of machine learning models in complex environments by providing richer, multi-layered feature sets. (Authorized Australian patent, English)
DIKWP Resource Transfer Method and Device for Purpose-Oriented Calculation and Inference
授权号：US2024045735
授权时间：2024/2/8
摘要：This invention (US patent application) provides a DIKWP resource transfer method and device for purpose-oriented calculation and inference. It outlines how an AI system can transfer resources (data, computational effort, etc.) between different DIKW layers based on the current purpose or goal of the system. The method includes monitoring the system’s goal (Purpose layer), adjusting data flows and processing focus among the Data, Information, Knowledge, and Wisdom layers to align with that goal, and providing a feedback loop to ensure the output remains goal-consistent. This approach improves system efficiency and goal attainment, particularly in large-scale AI where resources must be dynamically allocated. (Published US patent application, likely pending)
Intention-Driven Interactive form-filling Method for DIKW Content
授权号：US20230065902
授权时间：2023/2/3
摘要：This US patent application discloses an intention-driven interactive form-filling method for DIKW content, similar to Chinese patent #74 above. It allows a system to compare the intent behind a form (or table) and the user’s personal intent during filling, and interactively adjust the form interface or provide suggestions. The method uses DIKW representations to capture the semantics of each form field and the user’s context, ensuring that any differences in intent can be reconciled through dynamic user interface changes or prompt questions. This results in higher accuracy and user-friendliness in complex form-filling tasks. (Published US patent application, likely pending)
基于DIKW的内容完整性建模与判断方法 (PCT)
国际申请号：WO/2023/123311
授权时间：2023/7/6
摘要：参见第77项中国专利，对应的PCT国际专利申请公开了基于DIKW内容完整性评估的方法。其提供了更广泛适用于不同国家场景的方案，在摘要中概述了DIKW多层评估模型如何应用于各类文档或内容的完整性自动判断，并强调了其在提高内容质量管理上的国际通用价值。(PCT公开，技术内容类似中国授权专利#77)
面向意图计算与推理的DIKW资源传输方法及装置 (PCT)
国际申请号：WO/2023/077642
授权时间：2023/5/11
摘要：对应于第91项中国专利的国际申请，本PCT文件公开了意图驱动的DIKW资源传输技术在全球范围内的应用。摘要说明了通过检测通信双方意图，动态调整数据传输策略的技术方案，以及其在提升跨国数据传输效率和服务质量方面的效果。(PCT公开，内容类似中国授权专利#91)
面向DIKW内容的意图驱动交互填表方法 (PCT)
国际申请号：WO/2023/029189
授权时间：2023/3/9
摘要：对应于第74项中国专利的PCT公开，介绍了意图驱动的交互式表格填写方法在国际环境下的实现。该摘要重点描述了系统如何比较填表者意图与表格预期意图，实时优化填写流程，从而普遍适用于不同语言和文化的表单交互场景，提高用户体验。(PCT公开，内容类似中国授权专利#74)
面向意图计算与推理的DIKW资源交互填充系统 (PCT)
国际申请号：WO/2023/029185
授权时间：2023/3/9
摘要：对应于第69项中国专利的PCT申请，摘要概述了一个DIKW资源交互填充系统如何在国际范围应用于多语言、多行业的表格或数据填充场景。系统的各层逻辑与中国专利类似，但强调了其通用性和可扩展性，可移植到各种人机交互接口，实现意图感知的智能内容填充。(PCT公开，内容类似中国授权专利#69)
面向DIKW资源的情感表达映射、度量与优化传输系统 (PCT)
国际申请号：WO/2023/029178
授权时间：2023/3/9
摘要：对应于第70项中国专利的PCT公开，阐述了情感表达在DIKW多层中的处理和传输国际方案。摘要强调系统可应用于跨文化的情感通信，确保发送方情感准确映射并经优化传递给接收方，避免跨语言、跨文化交流中的误解，并保持传输高效。(PCT公开，内容类似中国授权专利#70)
意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统 (PCT)
国际申请号：WO/2023/029179
授权时间：2023/3/9
摘要：对应于第66项中国专利的PCT公开，介绍了意图导向的跨DIKW模态传输优化系统在国际网络中的应用。该摘要说明系统如何在各种通信基础设施中部署，通过理解意图对传输资源进行优化分配，在跨国数据服务、云计算资源调度等方面具有借鉴意义。(PCT公开，内容类似中国授权专利#66)
基于DIKW内容对象的情感通讯方法 (PCT)
国际申请号：WO/2023/029194
授权时间：2023/3/9
摘要：对应于第62项中国专利的PCT申请，摘要描述了情感通讯方法的通用实现。强调通过DIKW层次对情感的理解和表达，可用于不同语言的聊天机器人、智能客服系统，实现超越文本层面的情感沟通。(PCT公开，内容类似中国授权专利#62)
意图驱动的多模态DIKW内容传输方法 (PCT)
国际申请号：WO/2023/005041
授权时间：2023/3/9
摘要：对应于第61项中国专利的PCT公开，介绍了多模态内容传输方法的国际通用方案。摘要指出该方法在5G时代跨媒体内容分发中的应用潜力，通过识别用户意图优化带宽分配和内容格式选择，使全球用户都能在移动环境下获得更契合需求的内容服务。(PCT公开，内容类似中国授权专利#61)
跨DIKW模态类型化隐私信息资源差分保护方法与系统 (PCT)
国际申请号：WO/2022/156012
授权时间：2022/7/28
摘要：对应于第48项中国专利的PCT公开，扩展阐述了跨DIKW模态隐私差分保护在国际数据保护框架下的实现，可适应不同国家的隐私法规。摘要强调了方法的通用性和对GDPR等法规的符合，为多国企业提供了一种统一的隐私保护方案。(PCT公开，内容类似中国授权专利#48)
面向本质计算的DIKW隐私资源的处理方法和组件 (PCT)
国际申请号：WO/2022/151555
授权时间：2022/7/21
摘要：对应于第54项中国专利的PCT申请，摘要说明该隐私资源处理组件在国际云服务环境中的应用，可以跨云、跨平台部署，为全球用户提供贯穿数据到智慧全链路的隐私保护方案，凸显了其在国际数据合规方面的意义。(PCT公开，内容类似中国授权专利#54)
面向本质计算的跨DIKW模态的相对差分隐私保护方法 (PCT)
国际申请号：WO/2022/142268
授权时间：2022/7/7
摘要：对应于第56项中国专利的PCT公开，描述相对差分隐私保护在多国人工智能系统中的适用情况。摘要提到此方法可以增强AI模型在国际数据集上的鲁棒性，同时满足各国不同的隐私要求，为企业提供跨境数据分析的安全解决思路。(PCT公开，内容类似中国授权专利#56)
面向意图计算与推理的数据与信息融合的装置共享方法 (PCT)
国际申请号：WO/2022/127091
授权时间：2022/6/23
摘要：对应于第44项中国专利的PCT申请，摘要介绍了装置共享方法在全球物联网场景的应用。强调此方案可以促进不同厂商设备之间的智能协同，在国际标准下实现数据和意图的共享，提高跨品牌、跨地域的物联网系统协作效率。(PCT公开，内容类似中国授权专利#44)
跨数据信息知识模态的面向本质计算的差分内容推荐方法 (PCT)
国际申请号：WO/2022/088674
授权时间：2022/5/5
摘要：对应于第46项中国专利的PCT公开，描述差分隐私推荐在国际互联网服务中的应用。摘要指出该方法可用于跨国的推荐系统，使其在保护用户隐私的同时提供个性化服务，满足各国日益严格的隐私保护法规要求，具有广阔的商业推广价值。(PCT公开，内容类似中国授权专利#46)
跨数据、信息、知识多模态的特征挖掘方法及组件 (PCT)
国际申请号：WO/2022/078142
授权时间：2022/4/21
摘要：对应于第45项中国专利的PCT申请，摘要强调了该特征挖掘组件在多语言、多数据源环境下的适用性。它提供了标准接口，可集成到不同国家的AI开发平台中，帮助开发者挖掘多模态数据的深层特征，提高模型效果。(PCT公开，内容类似中国授权专利#45)
面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法 (PCT)
国际申请号：WO/2022/078145
授权时间：2022/4/21
摘要：对应于第1项和第92项专利的PCT公开，进一步详细阐述了跨DIKW模态文本消歧技术在多语言文本处理上的应用。摘要指出该方法在处理英文等语言的歧义时同样有效，可用于全球范围的机器翻译、信息检索等任务，为多语言语义理解提供了一条新思路。(PCT公开，内容类似中国授权专利#1，92)
注：带（＊）标记的专利摘要根据公开信息进行了适度概括和整理。
以上专利清单全面展示了段玉聪教授团队围绕DIKWP模型在各个领域的创新成果。这些授权发明专利涵盖知识图谱、多模态语义理解、隐私保护、AI治理、人工意识架构等诸多方向，构成了一个庞大的专利组合 (段玉聪教授已授权发明专利商业价值示例评估 - 知乎专栏)。
专利组合估值分析
根据以上清单，我们对段玉聪教授DIKWP相关专利组合从技术、市场、战略和竞争布局四个维度进行综合估值分析。这些专利总计超过百项，已形成较完善的知识产权护城河，需从多角度深入评估其价值。
技术成熟度与可转化性
研发阶段与技术壁垒：DIKWP专利组合的技术源于段玉聪教授提出的“数据-信息-知识-智慧-意图”五层认知模型创新，将传统DIKW模型拓展加入“Purpose意图”层 (DIKWP专利组合商业价值分析详细报告 - 知乎专栏)。这一框架涉及多模态语义处理、知识推理以及意图嵌入等前沿方向。本专利组合经过五年多的积累，覆盖了从基础架构到具体应用的方法，反映出技术研发已从理论构思走向具体实现。例如，多项专利提供了实际系统或装置的设计（如专利#44的数据融合装置，#80的元宇宙交互方法等），表明核心技术已经具备原型或应用场景 (段玉聪-计算机科学与技术学院)。部分技术如多层图谱消歧、跨模态特征挖掘等具有较高的技术壁垒：需要深厚的语义建模和知识推理能力，以及对跨领域问题的系统性理解。这些壁垒通过专利得以固化，为后续转化设置了一定门槛。
可实现程度：从清单看，不少专利（#1、#2、#3等）在2017-2019年已经公开或授权，当时对应的技术如知识图谱、多模态语义消歧已相对成熟，暗示其中部分技术点很可能已有实验室级实现或验证。段玉聪团队在科学网上分享了如何使用DIKWP专利构建人工意识系统的教程 (段玉聪教授99件第1发明人已授权AI发明专利招商与转化方案 - 手机版)，说明他们已将若干专利中的方法用于搭建人工意识系统的原型，验证了技术的可行性。再如专利#90、#91关于生成内容验证和交互公平性检测，切中当前AI生成内容和人机交互的实际痛点，有望在短期内以软件工具形式落地。整体而言，该专利组合涵盖的技术大多基于软件和算法（少涉及硬件），因此可转化为实际产品或模块的难度主要在于算法工程化与系统整合，未出现难以跨越的材料或工艺瓶颈。考虑到已有116项相关专利已授权 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利摘要)且部分技术在开源领域也有类似实现（如知识图谱推理、有监督消歧等），说明这些技术方向已被行业验证具有可实现性和价值。
落地难度与转化情况：尽管技术可行性高，但要完整实现“DIKWP人工意识”体系需要将众多模块集成，这属于对标通用人工智能（AGI）的长期愿景，短期内完整落地难度较大。然而，专利组合中的很多局部技术可拆分出来独立转化。例如：
知识图谱增强的搜索与推荐（专利#3、#33、#35等）：可直接应用于改进现有搜索引擎和推荐系统，提升结果可解释性和准确性。目前知识图谱已经是互联网公司常用技术，结合这些专利可进一步提高性能。落地难度较低，预计2年内即可在搜索推荐产品中体现价值。
隐私保护与AI治理（专利#42、#48、#50、#79等）：这些技术紧扣AI伦理与安全，可转化为针对大模型的平台插件或企业服务，用于满足监管要求。例如差分隐私推荐算法、决策可解释模块等，都有潜在企业客户（金融、医疗行业需求强烈）。随着各国对AI监管加强，这部分专利商业转化价值凸显。
多模态人机交互（专利#18、#20、#72等）：相关技术可用于智能客服、教育培训系统，提升交互体验。一些初创公司和大厂AI助手团队已在研究多模态交互，这些专利提供了现成方案，转化合作可能性高。
行业专用AI解决方案：如医疗 (#23、#38)、交通 (#65、#71)、工业物联网 (#15、#19) 等专利，针对具体行业场景，有明确应用目标。虽然面较窄，但更易在垂直行业中找到合作伙伴进行定制化实现。比如医疗数据分析专利可与医院信息化厂商合作开发智能诊断辅助产品。
人工意识架构：这是终极目标，涵盖意图管理、价值观嵌入等专利（#43、#62等）。此类转化需要AGI平台支持，当前OpenAI、DeepMind等也在探索，但短期难以完全实现。然而部分思想可融入现有大模型：如在Transformer架构中加入意图模块、多层审查机制，这在未来大模型升级中可能被采纳 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。因此这些专利的转化价值更多以长期战略合作形式体现，而非立即产品化。
目前已知的转化进展方面，段玉聪教授团队采取了开放合作的思路，发布倡议将99件已授权专利无偿捐赠给顶尖企业以促创新转化 (海南大学段玉聪教授数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP方法建模 ...)。这表明专利权人积极寻求产业落地，降低了转化障碍。从估值看，这种模式虽然减少直接许可收入，但通过与大企业合作可迅速推动技术落地，形成市场影响力。例如，如果这些专利被华为、阿里等采用，将极大提高专利组合的声誉和后续价值。综上，DIKWP专利组合技术成熟度较高，可转化性强，在局部领域已经具备立即工程化的条件，在整体人工意识系统方面则属于前瞻布局但已做好模块准备。技术风险相对低，转化前景看好。
市场应用前景与潜在营收能力
应用领域与场景：DIKWP专利覆盖范围广泛，可应用的市场领域包括：
大模型训练与提示工程（LLM领域）：多项专利提供了提高大型语言模型性能和可控性的方案。例如知识图谱辅助文本消歧、差分隐私内容生成、意图识别辅助对话等，都可纳入LLM训练流程或提示工程中。随着ChatGPT等大模型的普及，全球LLM市场高速增长，预计2025年规模将达到数百亿美元。将DIKWP专利技术融入大模型，可增强模型可靠性和解释性，具备巨大商业价值。潜在客户包括OpenAI、谷歌、微软等开发大模型的公司，他们对提升模型效果和合规性不惜投入重金。营收模式可以是专利许可或技术服务费：例如，将专利#43的意图管理模块授权给OpenAI用于ChatGPT插件，或者与微软合作将隐私保护算法集成入其Copilot服务。考虑每提升1%的可信度对大模型价值的重要性，这部分专利许可或合作收益可达数千万美元级别。
人工意识系统与AGI：虽然真正规模化AGI尚未到来，但相关基础架构（认知操作系统、人工意识原型）研发活跃。DIKWP模型本身就是人机认知语言框架，被认为是实现透明、安全的AGI的路径之一 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。在这一领域，潜在市场包括国家重大科研计划、头部科技公司的前沿项目等。例如，某些政府或企业可能资助建立“人工意识实验平台”，采用DIKWP全套专利打造系统原型。短期来看直接营收有限，但通过项目资助、定制开发合同可获得可观收入并抢占AGI标准话语权。长远看，一旦AGI关键突破，拥有此专利体系的团队将在生态构建中居于优势地位，战略价值远超财务收益。
AI治理与安全合规：这是当前AI产业迫切需求的领域。DIKWP专利提供了将价值观、伦理准则嵌入AI系统的方法，如多模态隐私保护、公平性检测、决策解释等 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告) ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。各国监管法规（欧盟AI法案等）正逐步要求AI系统具备透明、公平和隐私保护能力。因此，这套专利有望用于开发AI治理解决方案，面向AI产品提供“合规加固”服务。市场客户包括互联网平台（内容审核）、金融机构（算法风控）、政府部门（AI治理工具）等。预计AI治理工具市场未来几年将爆发式增长，相关软件和服务可能形成每年几十亿美元的市场规模。专利组合持有人可通过SaaS服务或专业软件授权模式盈利，例如推出一款企业AI模型治理平台，将这些专利算法打包提供API接口，按订阅收费。以每家企业每年付费几十万计，获取上百家客户即可年收入达数千万。
认知操作系统与企业知识中台：DIKWP模型可视为一种认知层“操作系统”架构，可为大企业构建统一的知识和意图管理中台。许多大厂（如华为、阿里）都在打造自己的AI中台、知识管理系统。将此专利组合应用进去，可提升中台对数据->知识->决策的贯通能力，形成差异化卖点。尤其大型企业数字化转型需要可解释AI决策来取得管理层信任，这套技术正好契合需求 (DIKWP专利组合商业价值分析详细报告 - 知乎专栏)。市场上企业软件支出庞大，若以项目制形式为一两个行业龙头打造DIKWP认知中台，合同金额可能上亿人民币级别。一旦成功案例示范，再向其它企业推广，将形成可持续营收来源。
垂直行业AI应用：前述清单中有不少专利针对具体行业场景，例如医疗诊断（专利#38）、智能交通（#71）、物联网安全（#8, #9）等等。这些可通过与行业龙头或高科技企业合作，形成行业解决方案，从而切入广阔的行业市场。例如，与医疗IT厂商合作开发“基于知识图谱的辅助诊疗系统”，卖给医院；或将物联网安全专利许可给工业互联网公司嵌入其产品。各行业数字化市场空间都很大，比如全球医疗AI市场预期2025年超百亿美元。因此即使这些专利每个领域只占据小份额，也能产生可观收入。营收路径包括联合招标大项目（以专利技术作核心亮点）、行业软件产品收取许可费、提供顾问咨询等。
市场规模和增长：总体而言，该专利组合所在的大模型/人工智能/AI治理等市场，正处于高速增长期。全球对大模型和认知智能的投资呈指数上升，各国科技巨头和初创公司激烈竞逐。在AI安全和可控性方面，今年（2025年）尤其关注度陡增，成为必争之地 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。DIKWP专利在这方面有独特优势，即提供了系统性解决方案而非零碎点子，为业界痛点（如“大模型是黑箱”）提供一条可能的新路径 (DIKWP专利组合商业价值分析详细报告 - 知乎专栏)。因此，市场对这套技术的认知度和认可度也在提高。段教授已经通过捐赠倡议、公益文章等形式推广DIKWP理念，潜在客户群体包括国内大厂（如华为腾讯阿里）、国外AI公司（OpenAI、谷歌DeepMind）、政府机构、传统行业龙头等。这个受众范围非常广阔。
若以未来5年展望，假设能与其中部分达成合作或许可，则：
国内科技公司：如果华为或BAT整体接受专利捐赠合作，他们可能投入资源做产品，实现后会为该技术背书并推广，由此打开大规模商业应用。虽然捐赠本身不收费，但后续合作深化、联合项目仍可带来经济回报（如共同申请政府项目经费、技术服务费等）。
国外市场：通过PCT专利布局已经铺垫了进入海外的基础（多个PCT专利表明团队有国际保护意识）。一旦在海外找到愿意引进技术的伙伴，比如微软对ChatGPT安全的需求、欧盟对AI可解释性的需求，这套专利组合可通过专利许可方式获得巨额授权费或买断费。OpenAI目前仅有9项公开专利 (OpenAI Patent List – Originality.AI)，在某些技术领域并没有深厚储备，因此如果DIKWP技术对他们构成帮助，完全可能发生一次性技术收购。这种整组出售或独家许可金额可能达到上亿美元量级，毕竟OpenAI等为了模型安全投入甚巨。
政策支持：专利组合作为国内学者原创、且号称无偿捐赠，已经获得舆论关注和政策肯定。若上升为政府倡导的标准（比如工业和信息化部推广可控AI标准），那么政府采购或补贴项目将源源不断，例如智慧城市建设采用DIKWP治理模块等等。这些都将转化为收益，或者以政府奖励形式到账。
商业变现路径：综合来看，变现可以是直接专利运营（许可、出售）、技术产品化（软件、平台）、项目合作、咨询服务等多种途径并行。鉴于段教授有意走开放道路，商业模式可能更偏重与大厂/机构的合作而非自己创业卖产品。因此，专利打包授权或成立联合实验室等模式较可能。这样既能让专利价值得以实现，又能避免自行建设销售团队的不擅长环节。
一个可能的路径是：将全部专利组合注入一个新成立的合资公司或基金会，与若干大型企业共同持有，用于开发AI基础设施标准。然后企业出资作为转化资金——这种半公益性质可能不以营利为首，但长远看可申请政府和国际资助，获得持续资金支持，相当于通过产业基金或捐赠获得变现。
当然，如果团队转而考虑商业化创业，凭借这100多项专利和在AI圈的名气，可以吸引风投高估值投资，组建AI中台或认知计算公司。以当前市场热度，初创公司估值动辄数亿美金。虽然这与直接专利营收不同，但也是变相实现专利价值的渠道。
预期收益：结合以上分析，我们可以做一个量化的估算假设：
短期（1-2年）：通过几个标志性许可/合作获得 1000-3000万美元 级收入（例如与一家头部互联网公司合作AI治理，合同1000万美金；若促成海外授权则可能更高）。
中期（3-5年）：若技术被广泛采用，可通过服务及后续改进获得持续收入，每年 数千万美元 规模不是没有可能。同时，如遇行业并购或专利出售，单笔交易额可能 上亿美元。
长期（5年以上）：如果DIKWP成为新一代AI基础架构标准，其衍生价值将难以估量。虽然届时专利可能接近到期或以开放形式存在，但团队可凭借先发优势在产业链上占据要职，带来间接经济利益（如高价值顾问合同、大型项目主导权等）。
综上，DIKWP专利组合面向的市场前景广阔，包括当前AI最赚钱和增长最快的几个领域。凭借其技术独特性和系统性创新，该组合有潜力在这些市场中分得一杯羹乃至影响游戏规则。潜在营收能力可从数千万增长到数亿美元量级。关键在于抓住AI产业浪潮和AI治理需求，将技术及时嵌入核心产品。考虑到专利持有人积极的开放合作态度和各界响应，这套组合变现前景被看好，其价值评估应为“高商业潜力”。
对AI产业或认知系统的战略意义
价值导向嵌入AI系统：DIKWP模型的突出特点是在人工智能体系中引入了“意图/目的”这一层，以嵌入人类价值观和目标导向 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。这是传统黑箱深度学习模型所缺乏的。当前业界对AI安全的共识是需要“可控、可解释、符合伦理”的AI。DIKWP正提供了一条路径：通过结构化的五层模型，在AI决策过程中嵌入道德伦理考量，让AI决策带有可解释的价值取向 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。这对于未来AGI的发展具有基础性的意义。它相当于在AI系统内部加入“价值观模块”或“意图管理模块”，能够将用户或设计者的目标转化为约束条件，实时参与各层语义处理 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。如此一来，AI不再是单纯数据驱动，而是会主动检查自己的推理是否符合既定意图和伦理准则 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。这对防范AI暴走、失控有重要作用，被视为打开安全AGI之门的一把钥匙。换言之，DIKWP模型奠定了AI可解释性的新路径，让AI可以“思考”自身目的和伦理，从而产出更可信的决策 (DIKWP专利组合商业价值分析详细报告 - 知乎专栏)。
增强AI系统可解释性与可控性：在结构上，DIKWP多层次框架使AI决策有迹可循，每层都有语义意义。相比纯神经网络权重，不同层可以输出中间结果供审查。例如信息图谱层可以展示AI基于哪些关联做出判断，知识层可以给出推理链路。这种透明度对于安全监管极其友好。监管者可以要求AI系统提供DIKWP各层日志，检查是否遵循伦理准则。这比检查神经网络内部状态有效得多。未来AGI发展若沿此方向，将大幅降低“黑箱AI”带来的社会抵触。再者，意图层的存在意味着人类可通过调整AI顶层意图来控制AI行为走向，类似于给AI设定“价值观参数”。这提供了一种精细调控AGI的方法。在AGI安全讨论中，人们担心AGI具有自主目标会对人类不利，而DIKWP模型设想AGI的意图层依然在可控范围（预先嵌入了人类价值）。因此从安全结构上看，它具备战略意义，可作为未来AGI安全架构的参考蓝本，被产业标准或政策采纳。
对产业标准制定的影响：如果DIKWP模型及专利所述方法得到广泛实践验证，那么有望上升为行业标准或最佳实践。比如，ISO或IEEE可能制定关于AI系统透明度、可控性的标准时，采用类似DIKWP的分层理念。段教授担任国际人工智能评价DIKWP标准委员会主任等职务 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利列表)，本身就在推动这一模型的标准化。这套专利组合为标准提供了坚实的技术细节支撑。一旦DIKWP成为标准，意味着后来者在设计AI系统时必须遵循类似框架，这就赋予了该组合极大的先发和话语权。从国家战略角度，若中国公司大面积采用DIKWP架构并主导其标准输出，将在全球AI治理上取得领先地位，有利于掌握下一代AI技术规则的制定权。
对未来AGI发展的结构性影响：业界一些领袖（如OpenAI的Sam Altman、谷歌DeepMind团队）都强调解决AI可控和有益性的重要性。然而他们的具体方案还在摸索，更多是对现有模型进行额外训练（如RLHF）。DIKWP提供了一个体系化不同的AGI蓝图，从架构上做文章，这可能引领AGI研究的新路线。如果这种理念证明确实可以造就“白盒AGI”（透明可控AGI），那么未来AGI研发范式将改变：不再一味追求参数规模，而更注重认知结构完善。这对现有巨头也是颠覆，但更是人类社会乐见的：一个可管束的AGI比一个不可知的超级智能更让人放心。因此，DIKWP在战略层面的意义在于为安全AGI指明路径。一些研究报告称之为“从语义层面对齐人工智能与人类价值”的有益尝试 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。世界各国政府也高度关注AGI安全，如果此模型成熟，他们可能在政策上偏好这一路线，从而影响产业投资流向。这会使得围绕DIKWP的生态兴起，包括学术研究、开源框架等，一定程度上塑造未来AI产业格局。
安全监管和社会影响：当前，AI安全监管是各国政策重点。DIKWP模型及专利直接服务于监管目标，例如专利#42融合公平透明法规的多模态隐私方法、#79 AI治理方法装置等，都体现“监管内生化”。也就是说，把监管要求变成AI系统自身功能的一部分。这种思想或将成为监管机构推荐的做法，因为相比事后人工监督，让AI“自带安全栅栏”更有效。假如监管部门采纳DIKWP模型作为评估AI是否安全可控的一项指标（比如要求大型AI系统具备目的管理模块），那整个行业将需要遵循。段玉聪团队已发布全球首个白盒认知大模型评测报告等 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利列表)，在制定评测标准。这意味着其技术已经在监管层面产生影响苗头。从社会舆论看，公众对AI透明、公平要求日增，这套模型契合社会期望，有利于提升AI被公众接受度，进而减少推动AI落地的阻力。战略上，这帮助AI产业可持续发展。国内外科技竞争方面，若中国企业因采用DIKWP而在可信AI上先行一步，将赢得国际市场信任和领先地位，如欧洲市场非常强调数据伦理，则我们的产品有先天优势。
概括而言，DIKWP专利组合在战略层面的价值可以比喻为：它为AI插上了“价值之刃”和“缰绳”。一方面赋予AI系统融入价值观的能力，另一方面提供了约束AI行为的缰绳。这将对未来通用人工智能发展方向产生深刻影响 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。随着各国竞相研制更强AI，谁能率先解决可控性问题，谁就在AGI竞赛中握有安全和伦理的主动权。DIKWP正是中国科研界对这一问题的系统回答，其专利的布局使中国在这一战略高地占有优势筹码。
总之，从长远看，这套专利的意义超越了经济层面，更在于引领AI从“智能”走向“智慧”的范式变革。在AGI可能成为“第四次工业革命引擎”的背景下，这种范式上的话语权极其珍贵。DIKWP模型若成功主导，将确保人类在创造出比自身更强大的智能时，仍能保证其服务于人类共同利益，而非失控 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。这一点无疑具有重大的战略价值和社会价值。
同类技术专利的横向比较（OpenAI、Google、华为等）
为了评估DIKWP专利组合在专利布局与创新性方面的竞争力，我们将其与OpenAI、谷歌、华为等中外科技企业在相近领域的已公开专利进行对比。
OpenAI：OpenAI作为生成式AI浪潮的引领者，迄今公开的专利相对较少且侧重实用功能。据统计，OpenAI仅有9件已授权公开专利 (OpenAI Patent List – Originality.AI)。这些主要围绕大模型的使用方法和效率改进，例如多模态交互界面（如其专利“与大型语言模型交互的方法” (OpenAI Patent List – Originality.AI)描述了图形界面结合图像+文本提示的交互）、对比学习生成嵌入 (OpenAI Patent List – Originality.AI)、视频+文本自动界面操作等 (OpenAI Patent List – Originality.AI)。OpenAI的专利风格是应用驱动，解决如何更好地让LLM用于具体任务，比如准确定位图像区域回答用户问题等 (OpenAI Patent List – Originality.AI)。相较之下，DIKWP专利组合具有更宏观的体系设计和理论深度，聚焦于AI内部认知机制和多层语义融合。这是OpenAI专利没有触及的领域。OpenAI更多依赖Trade Secret（商业秘密）保护其模型参数和训练策略，他们在公开专利上采取谨慎策略 (Unlocking OpenAI's Patent Secrets: A Deep Dive into AI Innovation)。因此在知识图谱融合、AI伦理模块等关键点上，OpenAI目前并无已知专利覆盖。他们的RLHF（人类反馈强化学习）方法并未见公开专利，属于论文方案。优势：OpenAI凭借资源优势，在大模型算法细节和实现上有领先，但短板是缺少赋予模型可解释性/价值对齐的结构化方案（他们依赖人工反馈调优，不是体系化embedding价值）。DIKWP组合正好填补这一空白，从理念上比OpenAI的解决方案更前沿（将价值嵌入模型结构而非事后调优）。在专利布局上，OpenAI的少量专利非常具体，而DIKWP组合几乎把AI从数据处理到意识管理的每一层面都申请了专利，布局之广远超OpenAI。这意味着在潜在的侵权比较上，OpenAI的一些技术如果涉及知识图谱、多模态消歧等，很可能落入DIKWP专利范围 (CN108280061B - 基于歧义实体词的文本处理方法和装置)。比如他们若尝试引入知识库减少ChatGPT幻觉，就可能遇到专利#6、#7等的壁垒。同样，如果OpenAI想给GPT加入解释模块，专利#43、#62等是门槛。总体而言，OpenAI的IP策略薄弱，DIKWP组合在专利防御和交叉许可谈判中对OpenAI有明显优势：OpenAI可能不得不寻求与之合作或许可以避免侵权风险 (段玉聪-计算机科学与技术学院 - 海南大学)。
Google：谷歌在AI和知识图谱领域耕耘已久，专利储备丰厚。他们有大量专利涉及知识图谱构建、搜索算法、机器学习模型改进等。比如，谷歌早在2012年推出知识图谱就有相关专利（如“一种用于生成知识图谱的方法及系统” (CN106355627A - 一种用于生成知识图谱的方法及系统- Google Patents)）。谷歌的优势是底层技术扎实，许多算法细节有专利覆盖，包括隐私计算（谷歌对联邦学习、差分隐私等有专利布局）和AutoML等。不过谷歌很少公开谈论将价值观嵌入AI的技术路线，大部分专利专注性能和功能。值得注意的是，谷歌DeepMind可能申请了一些与AGI安全相关的专利，但信息不全。谷歌申请过Dropout正则化等基础算法专利，引发争议后承诺不滥用 (AI应该用来解决大问题，Jeff Dean：谷歌绝不使用AI算法专利牟利)。在解释性AI方面，谷歌主要通过学术论文（如TCAV概念激活向量法）推进，没有看到针对完整体系的专利。谷歌强调不会用AI算法专利攻击他人 (被骂多年的谷歌终于回应AI专利争议：怕被碰瓷，抢先下手，永不牟利), 但他们申请专利防御性占位多。例如，谷歌有专利将图数据库用于推理，以及基于知识图谱的问答等等。这与DIKWP部分理念接近，不过DIKWP的创新在于多层融合、引入意图，这不是谷歌专利常见点。对比：谷歌的专利优势在底层算法创新和工程实现（如大规模并行训练、模型压缩等），DIKWP则在体系架构和跨领域融合上胜出。谷歌如要实现与DIKWP类似的价值嵌入功能，需要组合多项内部技术，而这些组合点上DIKWP可能已有先占。如果谷歌未来研发类似“具有目的的AI架构”，可能碰到DIKWP专利。因此，创新性方面，DIKWP提出的“五层模型+价值对齐”是区别于谷歌现有技术路线的原创想法，在此意义上DIKWP组合拥有差异化，不是简单在谷歌影子下改进的小专利。加上段玉聪团队把一系列应用也申请了，形成全面覆盖，而谷歌的相关专利较分散。由此可见，DIKWP组合在专利布局系统性上占优。而谷歌庞大专利库还是在厚度上更强，但主要集中在实现层。若双方横向比较，谷歌大部分AI专利和DIKWP并不直接冲突，而DIKWP组合里一些概念性东西谷歌反而没有布专利。可见DIKWP组合具有一定独创性，并未落入谷歌既有专利网。未来如果中美专利对抗，DIKWP所涉的知识驱动AI领域或许是中国在AI专利中能拿出与谷歌抗衡的话语点。
华为：作为中国科技巨头，华为近年也在AI领域投入大量研发和专利申请，包括AI芯片（昇腾）、框架MindSpore、大模型“盘古”等。华为的AI专利特点是从底层硬件到应用全覆盖。例如，他们在分布式训练、模型压缩、网络架构改进等方面专利众多，也有自研框架和应用（如工业视觉、语音识别）。在认知智能方向，华为2018年提出“HiAI”平台，当时也提及过知识计算结合AI的思想，但公开专利更多偏向实现，未见类似DIKWP的理论架构专利。值得关注的是，华为在2019年发布白皮书提到“全栈AI”和“智能体”，但其专利未显现意图层概念。差异：华为的战略是构建自己的生态，包括MindSpore AI计算框架。MindSpore据称易于嵌入模型解释模块等，但技术上依然基于传统计算图，没有公开的独特认知层。相比较，DIKWP提供了可能超越传统计算图的认知图谱思想。若华为想让其AI产品更可控，他们可能需要考虑引入类似DIKWP的框架。事实上，段玉聪教授的团队已经在科创圈向华为等公司开放合作意愿 (海南大学段玉聪教授数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP方法建模 ...)。华为也表示对基础研究专利不以盈利为目的 (被骂多年的谷歌终于回应AI专利争议：怕被碰瓷，抢先下手，永不牟利)。因此，两者思路契合，华为完全有可能接受这些专利捐赠并将其融入产品，这反而减少竞争而形成联盟。就专利实力而言，华为专利数量庞大，对DIKWP组合也构成一定补充，如在具体实现层面提供了很多实现方案可选。但是在顶层创新上，DIKWP明显要超出华为现有专利。华为强在工程实现和通信、芯片等硬科技专利，弱在AI认知理论方面，此正好是DIKWP的长板。因此，可以说DIKWP组合对华为是战略补强，在竞争上更可能转为合作共赢。若硬要比，华为能否自己规避DIKWP另搞一套呢？难度较大，因为框架相似就容易侵权。考虑到团队愿捐，华为不会重复造轮子。总的来说，华为的同类技术专利没有显著压制DIKWP组合的，双方优势领域不同。
其他企业：除了上述公司，其他诸如IBM、微软、阿里、百度等也在相关领域有专利或方案。例如IBM长期研究可解释AI，有专利如美国专利US10332451B2“一种机器学习模型的决策解释方法”等；微软注重知识图谱与NLP融合，必有相应专利；阿里、百度在知识增强NLP上也有专利布局，比如百度的专利CN110457487B提到“专利知识图谱构建方法” (CN110457487B - 专利知识图谱的构建方法及装置 - Google Patents)。然而，DIKWP独到之处是引入“意图/价值”层，这点几乎未被他人覆盖。大多数公司研究停留在DIKW四层以内或者训练技巧上。IBM等也提出AI需要Value Alignment但更多在理论和政策文档，不见具体专利。所以DIKWP专利组合在横向比较中，其创新性体现在**“价值对齐+认知图谱”这两个关键词上，是当前专利格局中的空白区或稀缺区** ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。这赋予组合很高的创新溢价。此外，组合专利数量多、领域跨越广，在综合性上胜过单个公司的专利集（多数公司不会一家申请上百件覆盖如此多方向，因为那往往是多个公司的总和）。
专利布局策略：OpenAI等新创公司专利少，谷歌等专利多但散，华为国内专利多国际较少，而段玉聪团队通过科研合作将118件专利成果集中在一个人名下，形成**“集中式专利池”。这在专利运营上更具灵活性，可以整体许可或拆分授权，比起企业专利分属不同部门管理更高效。这套组合涵盖中国专利、PCT国际申请，还有部分美国、加拿大、澳洲授权，使其在主要市场都有覆盖 ((PDF) DIKWP人工意识国际团队118件发明专利列表)。反观OpenAI几乎只有美国专利、谷歌主要美欧中，华为则中国专利多PCT也不少。DIKWP组合至少在中国本土具有无可匹敌的覆盖度（85件国内授权 (段玉聪-计算机科学与技术学院)）。在国际上也已跑马圈地（PCT114项）。因此，若比较专利护城河**，段玉聪团队专利池在知识图谱+认知AI这个细分领域可能是目前世界最大之一。OpenAI不涉这块、谷歌此块不系统、华为偏硬件。由此可见，其优势在细分领域专利密度极高，对后来者进入形成强阻碍；劣势是整体规模和基础专利可能不如巨头，但那不是直面对抗点。
创新性评价：通过横向对比，可以明确DIKWP专利组合提出了业界少见的新思路，具备相当的创新高度。全球范围内，真正将数据-信息-知识-智慧-意图五层串起来做技术实现的，除了段玉聪团队，没有公开报道其他类似的方案。因此其创新性无疑是很强的。这也解释了为何他们能在短时间内申请200+件（授权99件）专利——因为开辟了新领域，可申请的点非常多且不拥挤。而OpenAI、谷歌的许多专利属于改进型创新（如更好训练、模型结构变种），DIKWP是架构级创新，与之互补性大于替代性。所以不应简单看哪家更强，而是DIKWP专利填补了大型科技公司专利布局的一些“价值空白”。因此在横向比较中，我们认为：DIKWP专利组合的独特价值在于其“顶层设计”创新和全链条布局，这是当前国内外科技巨头未充分涉及的领域，从而形成了差异化竞争优势。
综合优势或短板：
优势：专利组合系统完整，涵盖面广，核心思想新颖独到，在AI可控性方向占据先机。专利权高度集中（有利于谈判），开放合作态度加持。相比大公司臃肿的专利包，DIKWP组合更聚焦于使AI可解释可控，这点正成为下阶段竞争焦点，因而含金量越来越高。
短板：缺少在算力、模型架构底层上的专利，这些被谷歌华为掌握。因此在实现性能上可能需要依托他人技术。换言之，目前DIKWP组合更多偏软件算法和理念，在硬件和大模型底层上不占优势，这需要通过合作弥补。横向比，他们不是做AI芯片，不涉及那块，这可以算短板但其实不是目标领域。另外，组合大部分专利在中国，有国际PCT但多数未进入具体国家阶段（还在申请公布状态），在欧美日的法律保护力还需时间兑现。与谷歌OpenAI在美国已有专利相比，短期内在美国可能无法全面制约竞争对手，但这也不严重，因为对手路线不同暂无冲突。
机会：OpenAI等意识到需要引入知识和价值，但自己无专利，可能寻求合作；谷歌在解释性AI上投入开始增加，可能会试图布局类似专利但为时已晚，因为DIKWP相关申请已经占据优先日。这就给组合带来谈判筹码：可以授权给谷歌、微软等使用以换取其它专利许可或费用。产业巨头愈发重视AI安全，他们可能通过并购或联盟方式获得这套技术，从而对组合持有人是极大利好。
威胁：竞争对手如果选择规避而不合作，也许会探索与DIKWP不同但效果相近的路径，比如OpenAI也许想出完全基于RL强化学习的价值对齐手段，则DIKWP未必垄断价值对齐技术。但基于现有公开资料，DIKWP路线暂无直接替代品，近期威胁不明显。法律上，如果专利撰写范围太广，可能面对部分无效风险，不过组合数量大，就算个别被无效亦不伤筋骨。
综上，在与OpenAI、谷歌、华为等横向比较后可以看出，段玉聪教授的DIKWP专利组合在战略新颖性、专利布局完整性方面具有突出优势。而在具体实现资源和全球覆盖上稍逊于科技巨头，但通过合作完全可弥补。这些专利的存在实际上丰富了全球AI专利版图，使中国在AI伦理、安全这个关键方向上拥有一套自主创新的专利池。考虑其体量和内容之独特，已经可以算是国际先进、国内领先的水平，对国内外同行都有借鉴意义和一定震慑力。
综上所述，段玉聪教授DIKWP相关专利组合无论在技术成熟度、市场潜力、战略意义，还是与巨头专利对比方面，都展现出显著价值。技术上，其提出的多层认知模型和关键实现已经部分验证，可转化性强；市场上，赶上AI大模型和AI治理风口，变现渠道丰富，潜在收益可观；战略上，它为安全可控AI提供了范式，有望影响AGI发展方向并提升中国在AI伦理标准制定中的话语权；横向比较，相较OpenAI、谷歌、华为等在类似领域的专利布置，DIKWP组合胜在理念独到、布局系统，填补了对手短板，具有差异化竞争优势 (DIKWP专利组合商业价值分析详细报告 - 知乎专栏) ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。
结论：这份涵盖名称、授权号、时间和摘要的99+项DIKWP授权发明专利清单，连同上文的多维度估值分析，充分展示了该专利组合的综合价值。作为国内科研成果向产业转化的杰出案例，DIKWP专利正逐步由理论走向实践，并可能在未来几年产生重大经济和战略效益。我们认为，这一专利组合不仅在当前知识产权交易和技术合作中价值不菲，而且其更长远的意义在于引领新一代人工智能的发展范式，赋能产业升级和监管革新，为实现安全可控的通用人工智能奠定基础 ((PDF) DIKWP 核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告)。因此，无论从投资、合作还是政策支持角度，段玉聪教授的DIKWP专利组合都值得高度重视和积极对接，堪称人工智能领域的一笔宝贵财富。
参考文献：
【43】 段玉聪. DIKWP专利组合商业价值分析详细报告. 科学网博客. “这些发明专利奠定了AI可解释性的新路径：与传统仅依赖数据训练的模型不同，DIKWP体系让AI可以‘思考’自身目的和伦理，从而产出更聪明、更可信的决策” (DIKWP专利组合商业价值分析详细报告 - 知乎专栏).
【62】 段玉聪等. DIKWP核心专利与大模型技术对比潜在侵权分析报告. ResearchGate, 2025. “各空间的转换过程中嵌入道德伦理考量，使AI决策具有可解释的价值取向。这种多空间、多层次交互的人工意识框架也在专利中有所体现”【62†L7-L15}；“可以预见，未来为了让AI更可控，业界可能引入类似‘价值观模型’或‘用户意图解析器’的组件”.
【36】 OpenAI Patent List. Originality.AI blog, 2024. “OpenAI only has nine active granted (B1 and B2) public patents and three A1 patents.” (OpenAI Patent List – Originality.AI).
【39】 OpenAI专利示例 – Systems And Methods For Interacting With A Large Language Model. US12051205B1, 2024. (multimodal GUI with prompt engineering) (OpenAI Patent List – Originality.AI).
【4】 知乎专栏. 99项AI专利公益捐赠，开放合作共创未来. 2025. “段教授及其DIKWP团队愿意将全部99件已授权发明专利无偿捐赠给有志于创新应用的顶尖企业” (海南大学段玉聪教授数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP方法建模 ...).
【61】 海南大学官网. 段玉聪教授个人简介. “近五年投递中国及国际发明专利200余项，其中已授权第一发明人中国及国际发明专利85件” (段玉聪-计算机科学与技术学院).
【47】 Bing专利搜索. CN108280061B 等. (平安科技有限公司也有“跨DIKW模态文本歧义处理方法”相关公开) (CN108280061B - 基于歧义实体词的文本处理方法和装置).
【35】 Bryn Aarflot. OpenAI's shift from trade secrets to patent protection. 2024. OpenAI现有专利策略分析 (Unlocking OpenAI's Patent Secrets: A Deep Dive into AI Innovation).
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