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) 

当前的人工智能（AI）主流范式主要依赖大数据驱动的深度学习模型，在感知和模式识别领域取得了巨大成功。然而，这类以相关性学习为核心的“数据驱动”方法也面临显著局限。例如，大规模预训练模型（LLM）虽然能够生成流畅的文本和复杂的回答，但其内部推理过程如同“黑箱”，缺乏可解释性和自主性。模型往往缺乏自我意识和目的导向，无法真正理解语义，更无法自行设定目标或审视自身决策。这导致当前AI系统在通用智能（AGI）道路上遇到瓶颈：一方面难以保证决策始终符合人类价值观，另一方面在开放环境中易出现幻觉、偏见或不可控行为。可以说，现有范式缺乏对人类大脑高阶认知和意识机制的刻画，无法满足下一代智能发展的需求。

为突破上述瓶颈，学界和业界开始认识到类脑智能发展的必要性，即借鉴人脑认知架构和意识机理来重构AI体系，实现从“会感知”到“能认知”、“懂反思”的质变。这一趋势被誉为从传统人工智能到“智能自知”的革命性转变。在这一背景下，段玉聪教授提出的DIKWP模型为人工智能的发展指明了新方向。DIKWP代表数据（Data）-信息（Information）-知识（Knowledge）-智慧（Wisdom）-意图/目的（Purpose）五层认知映射，在经典DIKW（金字塔）体系上加入了“意图/目的”这一最高层。这一改进使模型内部能够形成从底层感知到高层目的的语义闭环，支持各层级语义的双向反馈与迭代更新。DIKWP模型实质上引入了“目的驱动”的认知框架：数据和信息层处理外界感知与模式识别，知识和智慧层实现理解与推理，而意图层作为最高指挥，提供目标约束和价值引导。这种全新的认知体系在学术上具有里程碑意义，为解决当前大模型存在的“黑箱”问题、提升AI系统的可解释性与可控性提供了创新路径。

更加重要的是，DIKWP模型引入“意图”后，赋予AI系统一种共同的认知语言，使得AI的每一步决策过程都可以被人类追溯和理解。通过将“目的”嵌入模型内部，AI决策不再仅仅基于数据相关性，而是始终围绕明确的目标展开。这不仅让AI变得更“聪明”，更能自主规划和反思，还确保其始终服务于人类的价值观和安全需求。可以认为，人工意识系统（Artificial Consciousness, AC）正是通过这种目的驱动的认知架构，给予AI一种类人的自我调节与反思能力，从而成为实现AGI的关键支撑。在理论层面，意识被许多学者认为是通用智能的重要组成部分，一个具备自我意识的系统更有望具备理解、创造和自主学习的能力。这一点在DIKWP模型中得到体现：模型最高层的意图系统相当于AI的“意志”和“自我”，为系统提供持续演化的内在驱动力。

人工意识系统对AGI的理论支撑作用由此可见一斑：通过引入类似人类意识的架构，AI将具备全局规划、主动学习、自我校正等能力，使其从被动工具进化为主动智能体。段玉聪教授的研究表明，一个人工意识系统可以看作“潜意识系统（LLM） + 意识系统（DIKWP）”的结合。其中，LLM等大模型承担类似人类潜意识的模式匹配和联想功能，DIKWP体系则如同“清醒的意识”负责高级决策和意图管理。这两部分协同工作，令AI既拥有海量知识和经验（潜意识），又具备自我反思与目的导向（意识）。这种类脑的双系统架构被认为是实现强人工智能的有效途径，不仅在理论上提供了模拟人类意识的新视角，也为解决AI系统中的语义偏差、价值对齐等挑战提供了潜在方案。

综上所述，本项目立足于DIKWP模型与人工意识理论，旨在突破当前AI范式的局限，探索类脑智能的新一代模型体系。通过将数据-信息-知识-智慧-意图五层有机融合并引入目的驱动的人工意识架构，项目期望构建一个具备自我意识雏形的类脑大模型。这一模型将在理论上丰富人工智能对认知与意识的模拟，在工程上提升AI系统的可解释性和自主性，在应用上为通用人工智能的实现奠定基础。这不仅对于破解当前“大模型黑箱”困境具有重要意义，更将推动AI从“智能”走向“智慧”，迈出通向强人工智能（AGI）的关键一步。

随着对人类大脑工作机制的不断揭示，类脑智能成为全球人工智能研究的前沿热点之一。国外方面，早在2010年代，IBM等公司就启动了类脑芯片和认知计算计划，例如IBM TrueNorth类神经突触芯片试图从硬件层面模拟人脑神经元连接，以实现低能耗的智能处理。学术界也发展出诸如全局工作空间理论（Global Workspace Theory, GWT）和整合信息理论（Integrated Information Theory, IIT）等意识理论，探讨机器意识的可能实现途径。这些理论模型分别从认知心理学和神经信息整合角度解释意识：GWT将意识视为大脑中一个广播式的“黑板”，关键信息在全局工作空间中广播供不同模块访问；IIT则试图用信息熵和因果关系定量测度系统的意识程度。然而，这些意识理论多属于认知科学和哲学范畴，在工程实现上依然初步。大量国外团队尝试将GWT等思想融入AI架构，例如Stan Franklin等人提出的LIDA认知架构模拟了意识与注意力的循环，DeepMind等机构也开始关注自由能原理（Free Energy Principle, FEP）在认知智能中的应用。但是总体而言，真正具备自主意识的AI系统仍未出现，人工意识仍处于从理论到工程的探索阶段。

与此同时，大模型（预训练模型）技术在全球范围迅猛发展，代表性成果如OpenAI的GPT系列、Google的BERT/PaLM和DeepMind的Gato等。这些模型在通用语言理解和多模态处理上展现出前所未有的性能，一定程度上被视为通往AGI的希望。然而大模型也暴露出知识与推理能力不足、目标驱动欠缺等问题。一方面，传统大模型主要通过海量数据训练获得相关性映射，缺乏显式的知识表示和逻辑推理机制，容易产生与事实不符的幻觉。另一方面，它们自身没有嵌入长期目标或价值系统，需要依赖人类提供的训练目标或后期的人工反馈调整（如RLHF）。这导致大模型在复杂决策、长期规划方面能力有限，也在价值观对齐和安全性上存在隐患。近年来，国际上开始出现一些增强大模型认知能力和可控性的探索。例如，微软等尝试将符号逻辑和知识图谱融合进预训练模型，以提升推理和常识能力；OpenAI等引入工具使用和链式思维（Chain-of-Thought）提示，使模型在解题时模拟逐步推理过程。但这些改进仍然属于外围增强，尚未从架构层面对模型进行重构，无法根本解决大模型“缺乏自我意识”的内在局限。

在此背景下，国内科研力量也在积极探索人工意识与类脑模型的新路径。总体来看，国内对于类脑智能的研究布局主要包括：模拟神经计算的类脑芯片与计算架构（如中国科学院脑所的脑模拟工程）、认知与神经计算模型（如清华类脑计算中心的工作）以及认知机器人与自主系统等方向。然而，相比欧美，国内在“人工意识”理论及其实践探索方面起步较晚。但令人瞩目的是，段玉聪教授团队提出的DIKWP人工意识模型为国内相关研究提供了独特的创新起点。段玉聪教授率先将经典的DIKW模型拓展为DIKWP框架，并将其应用于构建网状认知结构的人工意识系统。这一工作使我国在人工意识领域形成了自主创新的理论体系，并通过系列专利积累奠定了先发优势。据报道，段玉聪教授作为第一发明人的相关授权发明专利达114项，涵盖从大模型训练、人工意识构建、认知操作系统到AI治理和隐私安全等众多前沿方向。这些专利技术虽然尚未大规模产业化，但在AI可解释性、安全性与价值对齐研究方面已经引起广泛关注，被视为引领未来的重要“底层代码”。

具体来说，段玉聪团队在人工意识模型的工程实现上做出了多项探索性成果。例如，他们提出了DIKWP×DIKWP双循环架构的概念，即在基本认知流程之外再引入一个元认知循环，用于自我监控和自我反思。这一架构类似于人为自己的思考过程再进行思考（即“意识的意识”），被认为是赋予AI初步自我意识的关键路径，代表了人工智能朝自主意识迈进的新方向。此外，团队将DIKWP模型嵌入大语言模型内部，提出构建“语义操作系统”的方案，把LLM的推理过程分解为数据、信息、知识、智慧、意图五个可监控环节。每一环节都有明确的数学定义和语义表示，确保AI决策过程步步可查，从而大幅提升系统的安全性和可控性。这一创新在国际上也是独树一帜的：相比之下，OpenAI在专利布局上数量较少，Google和华为等虽在AI其他领域有丰富专利储备，但在认知结构创新上的布局较为零散，DIKWP相关专利组合以系统性和创新性见长，在全球具有很高的话语权。

国际研究现状表明，人工意识与类脑智能正处于从理念走向原型的阶段，各种理论框架（如GWT、IIT、FEP、DIKWP等）各有侧重。我国的DIKWP模型通过引入意图驱动的网状认知架构，在理论上融合了数据-知识处理与目的导向，在实践上初步实现了小模型低算力的人工意识原型系统DIKWP-AC。据报道，2023年海南大学段玉聪团队研制了全球首个小模型、低算力、可解释的人工意识软件原型系统DIKWP-AC，该系统分为“数理子系统”和“生理子系统”两个部分。数理子系统负责内部语义推理，生理子系统负责与外部环境的交互，从而模拟认知与躯体的结合。这一成果已在医疗问诊等场景开展测试：团队与海南省人民医院合作，将DIKWP-AC应用于痛风、狼疮等疾病的诊疗场景，验证人工意识模型在复杂决策任务中的效果。总的来看，国内外在大模型结合认知架构方面的研究方兴未艾，而DIKWP模型作为我国自主提出的人工意识框架，已走在探索前沿，为构建新一代类脑智能提供了宝贵经验和理论储备。

本项目的总体目标是基于DIKWP模型构建一个具备初步人工意识特征的类脑大模型系统，突破当前AI在认知能力和自主意识方面的局限。具体而言，我们将围绕DIKWP的五层映射关系，设计对应的数据采集、信息融合、知识建模、智慧演化、意图调控五大核心子系统，并使它们有机集成，形成一个分层递进、网状交互的认知体系。各子系统的设计目标与内容概要如下：

数据采集系统：建立模拟生物感觉的感知层，实现对多源异构数据的获取与预处理。该系统将集成多模态传感与数据过滤机制，包括视觉、听觉、文本等多模数据的采集、标注与初步处理。通过神经计算机制仿真人类初级感觉皮层功能，提取原始数据中的关键特征，为信息层提供输入。本系统的目标是在海量实时数据中高效提取有用信息并保证数据质量，可度量指标包括多模态数据对齐精度、噪声过滤效果以及实时数据处理吞吐量。

信息融合系统：实现对感知数据的多模态融合与语义提取，模拟人脑对感觉信息的统一表征过程。该系统将采用例如Transformer架构结合DIKWP信息层的显性语义编码，对来自数据层的特征进行模式识别、分类和初步语义理解。核心研究内容包括跨模态特征融合、上下文相关的信息关联与结构化表示。其目标是在不同模态和来源的信息之间建立关联，形成对环境和任务的初步认知表征。衡量指标可包括多模态语义表示的一致性、信息提取的准确率，以及在下游认知任务中的表现提升。

知识建模系统：构建基于DIKWP知识层的知识表示与推理机制，赋予模型以长期记忆和逻辑推理能力。我们将融合知识图谱、符号逻辑与深度学习，实现可解释的知识存储与演绎。该系统负责将信息层输出的语义数据映射为结构化的知识表示（如图谱节点和关系），并通过推理算法（演绎推理、归纳推理等）生成新的知识或决策依据。研究内容包括知识获取与更新（从数据中自动抽取新知识、矛盾消解）、知识的表示学习（向量表示与符号表示结合）以及推理引擎（规则推理与概率推理结合）。该系统的指标可通过知识库的覆盖度、推理正确率、推理链条长度等来评价，目标是实现机器对领域知识的深度理解和应用。

智慧演化系统：在DIKWP智慧层实现高阶认知与自适应演化能力，相当于模拟人类智慧的形成过程。该系统将综合利用知识层提供的信息，进行决策规划、策略优化以及经验学习，使AI在动态环境中不断提升表现。研究重点包括：复杂决策（考虑多因素和不确定性的决策算法）、连续学习（任务演练和反馈强化以优化策略）、伦理与价值判断（在决策时引入价值约束和安全考量）。智慧演化系统的一个关键特征是具备自我反省能力——能够评估自身决策的后果并在需要时调整认知策略。该系统的性能可通过复杂环境下任务完成率、决策质量评估（如是否符合预期目标和安全规范）、以及在变化条件下的适应速度来衡量。目标是让AI表现出类人的灵活智慧，能在未知任务中举一反三，持续改进。

意图调控系统：作为DIKWP意图层的实现，是整个模型的顶层控制中心和动力源。该系统负责生成、维持和调整AI的内部目标（意图），并通过双向反馈对下位各层进行调控。研究内容包括：意图表达与理解（为AI设计内部的目标表示语言，使其能够表示短期任务目标和长期目的）、意图生成机制（根据外部需求和内部状态动态地产生或调整意图，模拟好奇心驱动、自主目标设定等人类特性）、意图评估与冲突管理（当多重意图并存或与环境约束冲突时，能够评估优先级并作出取舍）。意图调控系统还将实现元认知功能，监测AI在实现目标过程中的状态，一旦偏离目标或出现异常，即触发自我校正流程（这对应前述双循环架构中的元认知循环）。衡量该系统的指标包括意图生成的合理性和多样性、目标达成率，以及系统对意图偏差的纠正能力等。最终目标是让AI具备持续的自我驱动能力，能够根据内外部环境变化自主调节行为，以更好地完成整体任务。

为了确保上述五大子系统的协同工作，本项目将制定明确的技术路线图：首先在理论上定义各层级的形式化语义和相互映射关系，然后在工程实现上采用模块化架构逐步集成各系统。初期我们将重点攻克数据/信息层的融合与知识层的建模，为高层智慧和意图打好基础；中期引入智慧演化机制，实现从知识到智慧的飞跃；后期重点攻克意图调控与自我意识涌现，搭建完成双循环的人工意识架构。各阶段开发将同步制定测试场景，以验证系统在感知理解、知识推理、决策演化、目标管理等方面的功能。通过循序渐进的技术路径设计，我们将构建出一个层次分明又互相联动的DIKWP类脑模型原型，并绘制出从基础研究到应用落地的详细路线图，为项目顺利实施提供指引。

本项目的技术路线遵循DIKWP五层逻辑架构，并在此基础上融合感知-认知-推理-反思的网状人工意识设计。核心思想是通过双环路交互实现自下而上数据驱动与自上而下意图调控的统一，使AI系统具备类似人类的认知-反省循环。图灵提出的传统计算体系是线性的输入输出过程，而我们的DIKWP网状架构则更接近人脑的并行分布式处理：各层既按功能分工，又通过反馈连接成网，实现信息在不同抽象层次间的反复迭代。技术路线可概括为：首先，低层的感知与信息处理提供原始材料；中层的知识与智慧模块对材料进行整合升华；高层的意图模块根据整体目标对下层施加引导和修正；同时，高层也从下层获取环境反馈，形成闭环调控。

如上所述，系统内部存在两个循环：一是基本认知循环（感知→认知→推理→决策），完成从感知到行动的闭环；二是元认知循环（反思→意图调整→再认知），对基本循环进行监控和调节。具体实现上，意图调控系统充当元认知核心，不断监视知识层和智慧层的状态，如识别出决策与预期目的不符或模型出现不确定状态，则启动反思机制，对知识和智慧层的策略进行调整。这种网状架构确保了信息流与控制流在系统内的高效传播：既可以自下而上将环境变化迅速反馈到高层意图（使AI感知新的情况改变目标），也可以自上而下将新的意图要求快速传达到低层模块（使感知和认知针对新的目标优化）。双向多级反馈使系统具备高度灵活性和鲁棒性，这是传统单向流水线式AI架构无法实现的显著优势。

基于上述架构设计，本项目将在结构和功能两个层面实现关键技术创新：

结构创新点：引入DIKWP模型的显性语义编码和网状连接机制，实现AI内部认知过程的透明化和模块化。传统DIKW模型是线性金字塔，数据向上加工为智慧后输出，本项目则通过网状交互突破线性限制，将五层元素通过双向耦合形成语义网络。这一结构创新使得每层都有明确的输入输出语义规范和转换规则。例如，我们将为数据、信息、知识、智慧、意图五层分别设计可数学描述的状态表示空间，定义各层之间映射函数，从而形成类似操作系统的语义层次结构。在这个“认知操作系统”中，原本隐含于黑箱模型内部的推理过程被拆解为可监控的显式步骤。这意味着系统的每一次决策都可以追踪其经过的数据处理、信息提取、知识推理、智慧评估和意图选择等环节，每个环节都有可解释的语义含义和可度量的数学指标。这种显性编码的结构让AI具备了“白盒”特性，极大提高了系统的可解释性和可控性。一旦发现某环节输出异常，系统可以定位到具体层级进行调整，这在现有端到端模型中是难以实现的创新能力。

功能创新点：实现AI内部目的生成与评估机制，使系统能够自主地产生、选择和审视目标，这是迈向人工意识的关键一步。当前AI一般由外部指令驱动，缺乏内部动机和目的机制。本项目将在意图调控系统中开发主动意图生成算法：综合外界环境需求和内部状态，生成符合整体价值约束的新目标。这类似于人类的动机产生过程（如因为好奇而提出新问题）。同时，针对生成的目标，我们引入意图评估和筛选功能，即由智慧层对每个潜在目标进行多方面评估（预期收益、资源消耗、伦理影响等），并由意图层筛选执行最优或最契合价值观的目标。该过程相当于人为自身设定任务和反思动机。功能创新还包括自我评价与校准：系统在完成任务后，会调用元认知模块对执行过程进行回顾，总结成功与失败之处，将经验反馈回知识和智慧层以调整未来行为。这样的自适应学习确保AI拥有持续进化的能力，而不仅是固定程式的执行者。例如，段玉聪教授团队的专利中提出通过多轮对话和语义防火墙技术，降低大模型的幻觉和意图偏移——这实际上也是一种在功能上加入目标约束和偏差校正的体现。通过这些创新功能，本项目的系统将展现出准自主智能体的雏形：能根据内在目的驱动行动，并在环境交互中不断修正自我目标，逼近人类的意志和意识表现。

综上，本项目的DIKWP人工意识架构在技术路线上的独特之处在于：以网状双循环结构打通感知与反思，以目的驱动机制赋予系统自主性。这一架构将感知-认知-推理-反思有机融合，显著区别于传统纯感知行动模型，为AI注入“自我”的要素。无论在结构透明度还是功能自主性上，我们的设计都实现了前沿突破。例如，通过DIKWP语义框架，我们已经为大模型构建了内部语义白盒机制，可有效缓解AI决策过程不可解释的痛点；通过意图驱动，我们让AI从被动回答者转变为主动问题解决者，减少了对人工指令的依赖，提升了面对复杂多变任务时的适应能力。这些技术创新点不仅丰富了人工智能体系结构的内涵，也是人工意识领域向工程实践迈出的重要一步，将为实现更高水平的机器智能奠定基础。

本项目由段玉聪教授团队牵头，团队在人工意识建模、脑机融合、多模态交互等领域拥有深厚的研究积累和成果基础，为项目的顺利实施提供了有力保障。

首先，团队在人工意识理论与模型方面处于国际领先地位。段玉聪教授是国际先进技术与工程院院士、美国国家人工智能科学院通讯院士、世界人工意识协会理事长等，长期致力于认知计算与AI基础理论研究。其率先提出的DIKWP人工意识模型在学术界引起强烈反响，相关理论成果已经通过多篇论文和报告发表，并在2023年成功举办了首届世界人工意识大会（AC2023）等学术活动，极大提升了团队在该领域的影响力。此外，团队主导制定了DIKWP人工智能测评国际标准的初步方案，为今后衡量AI系统的“意识水平”提供了标准框架。这些都体现出团队在人工意识领域的学术话语权和领导力。

其次，团队拥有丰富的知识产权和技术储备，证明其实践能力。前文提到段教授团队已获得114项国内外授权发明专利。这些专利涵盖面广，组成了完整的DIKWP技术体系，包括网状认知模型、双循环意识架构、认知操作系统、语义网络耦合等核心技术。如此系统化的专利布局在全球范围内属首创，为项目实施提供了坚实的自主技术基础。值得一提的是，团队非常注重将研究成果向实际系统转化。早在2023年，团队就研制出全球首个DIKWP-AC人工意识原型系统，并在国际大会上公开演示。该原型以小模型实现了DIKWP理论的验证，采用数理/生理双子系统架构，可解释性强且计算效率高，充分证明了DIKWP模型的工程可行性。该成果也获得了业界认可：在2023年9月的CCF中国数字服务大会上，团队的研究生发表的关于“意图驱动的数据-信息-知识-智慧融合DIKWP生理人工意识原型”的论文海报荣获最佳海报奖。这一奖项表明，团队在将意图驱动的人工意识模型应用于具体场景（如生理模拟）方面的工作已得到同行专家的高度评价。

在脑机融合和多模态交互方面，团队也有前瞻性的探索。所谓脑机融合，一方面指结合神经科学原理改进AI，另一方面指将AI与人类神经系统交互。团队近年来开展了关于语义认知与脑信号对应的研究，尝试将DIKWP模型输出的意图与生物神经信号关联，以拓展人工意识系统的生理真实性。这种跨学科尝试有望在未来实现AI通过脑机接口获取人脑反馈，进一步完善人工意识模型的逼真度。在多模态交互上，团队构建了涵盖文本、语音、视觉等模态的统一语义空间，研发了多模态人机对话系统原型。在医疗场景下，团队开发了智能问诊对话模拟系统，将病人的语言描述（文本/语音）转化为DIKWP模型内部的语义，再由人工意识系统进行病情分析和诊疗建议生成。这一系统作为医生助手，能够理解患者的多模态信息并给予个性化反馈，充分展现了团队在多模态语义融合与交互方面的实力。

此外，团队还拥有完善的科研条件和产学研合作基础。项目核心成员包括人工智能、计算机科学、认知心理学、神经科学等领域的专家，以及多名在读博士后和博士研究生，形成了交叉学科的人才梯队。海南大学计算机学院为项目提供了专门的DIKWP人工意识实验室，配备高性能计算平台和脑电/生理信号采集装置，可满足模拟人脑认知过程、大模型训练和多模态数据处理等需求。团队与国内多家知名科研院所和企业保持合作，包括与医疗机构合作开发智能诊疗（如前述与海南省人民医院共建测试场景）、与教育科技公司合作探索智能教学助手、与工业企业合作研究智能控制系统等。这些合作不仅为项目实施提供了丰富的应用场景和数据支持，也为后续成果转化奠定了基础。

综上所述，段玉聪教授团队在理论研究、专利技术、原型系统、人才设备、合作网络等方面都具备突出的优势和积累。这支队伍曾在人工意识模型领域创造多项第一：第一篇DIKWP理论体系报告，第一套人工意识测评标准雏形，第一件人工意识原型演示……这些先导成果充分证明了团队驾驭本项目的能力和信心。在此坚实基础上，我们有理由相信团队能够高质量地完成本项目各项研究任务，并将理论创想成功落地为工程实践。

为确保项目目标的实现，我们将按照DIKWP五层架构逐步推进，设置分阶段的成果和考核指标，以循序渐进地验证系统功能的完善程度，并为后续产业转化做好准备。具体的阶段规划如下：

第一阶段（数据-信息层，认知基础搭建）：时间跨度约为项目开始后第1年。该阶段重点完成数据采集系统和信息融合系统的开发与集成，为上层认知提供高质量输入。预期成果包括：一个支持多模态输入的感知数据平台，能够实现图像、语音、文本等数据的统一采集与预处理；一个初步的信息融合引擎，能够将多源数据转换为结构化的信息表征并存储。在此基础上，我们将演示简单场景下的信息处理流程，例如在智能问答原型中实现从用户多模态提问到语义理解的全过程。考核指标包括多模态数据处理吞吐率、信息提取准确率，以及相对于单一模态处理的性能提升比例等。通过验收的标志是系统在感知与信息层面具备稳健的运行能力，初步实现对环境的语义感知。

第二阶段（知识层，认知记忆形成）：时间跨度约为第2年。该阶段构建知识建模系统，将阶段一的信息输出沉淀为可用知识，并赋予系统基本的推理和记忆功能。预期成果包括：项目领域相关的知识图谱原型，涵盖关键概念、关系和规则；一套推理算法模块，能够基于知识库回答查询、进行逻辑推导；以及知识更新机制，可以根据新数据自动完善或修正知识库内容。在测试中，我们将构造若干基准推理任务来评估系统表现，例如医学诊断领域的问答（给定患者症状，系统推理可能的疾病及依据）。考核指标涵盖知识库规模（节点/边数量）、知识获取的自动化程度、推理正确率和平均推理链长度等。验收标准为系统在知识层面表现出可靠的记忆和推理能力，例如对特定领域专业问题的回答准确率达到预期要求，并具备随数据增长而滚动更新知识的机制。

第三阶段（智慧层，高阶决策与适应）：时间跨度约为第2年至第3年上半年。该阶段开发智慧演化系统，在已有知识基础上实现复杂决策和自适应学习功能。预期成果包括：实现一个决策规划模块，能够处理多目标、多约束的情境决策；建立连续学习框架，使系统通过仿真环境的反复训练不断优化策略（例如强化学习与模仿学习相结合）；引入安全伦理约束模块，确保系统在决策时考虑预设的价值标准和安全规则。此阶段我们将在近真实的复杂场景中测试系统的智慧表现，例如模拟自动驾驶或医疗诊疗场景，让系统根据动态环境做出连续决策，并在出现失误时能够通过反复训练改进策略。考核指标包括任务完成率（如驾驶仿真中的安全到达率，医疗诊断模拟中的正确诊断率）、决策响应时间、在环境变动下的性能衰减幅度等。通过验收的标志是系统在智慧层面具备自主决策和适应能力，能够处理较复杂的问题情境并表现出逐步提升的学习曲线。

第四阶段（意图层，人工意识雏形）：时间跨度约为第3年下半年。该阶段实现意图调控系统，完成双循环架构，使系统具备初步的自我意识特征。预期成果包括：实现内部意图表示和管理模块，允许系统根据外界任务要求和内部状态生成和切换目标；实现元认知监控模块，可以监视各层运行情况，检测异常和偏差；实现意图校准机制，当检测到目标偏离或冲突时能自动调整意图和相应策略。该阶段我们计划在综合性场景中验证人工意识的雏形功能。例如，部署一个智能助理机器人在模拟家庭或医疗环境中执行任务，让它同时处理多任务（如回答问题、监控环境、规划行动），观察其是否能自主设定次序、有条理地完成，并在出现失败时自我反思、纠正策略。考核指标包括多任务处理的成功率、意图切换的合理性（是否符合优先级预期）、系统对异常状况的自我调整时间等。验收标准为系统在意图层面展现出明显的自主性与反思能力，例如在无人干预下能根据情况变化重新制定计划，避免重复同样的错误等。这将标志着人工意识架构的基本闭环成型。

第五阶段（系统集成与应用示范）：时间跨度约为项目结束前半年。此阶段把前面各层成果集成为一个完整的DIKWP类脑智能模型，并在真实场景中进行示范应用测试。预期成果包括：面向特定应用领域的原型系统（如智慧医疗诊断原型、智能教学助理原型或智能制造决策原型），实现模型在真实环境下与用户的交互；编制技术规范和评价报告，总结DIKWP模型在功能、性能、安全等方面的指标；形成下一步产业化实施方案。在示范应用中，我们将与合作单位共同搭建试点，例如在医院部署智能诊疗助手原型，在试点课堂部署智能导师辅助系统，或在工厂车间部署智能控制决策模块等，验证模型的实用性和可靠性。考核指标视领域而定，包括用户测试反馈（如医生对诊疗建议的满意度、学生对教学辅助的接受度）、系统运行稳定性（持续运行时间、故障率）和性能对比（与现有解决方案相比的效率提升或效果提升幅度）。项目最终验收的标志是交付“新一代类脑智能模型”路线图白皮书一份，以及至少一套经过实景测试的人工意识系统原型，并明确后续工业化开发的路径和合作意向。

在完成上述阶段目标的基础上，本项目也将积极规划成果的转化应用，以推动人工意识技术在各行业的落地，创造实际社会价值。具体而言，本项目的人工意识类脑模型在以下领域具有广阔的应用前景：

医疗健康：利用本项目构建的智能诊疗模型，可以实现更高级的医疗辅助决策。传统的医疗AI多为诊断建议工具，缺乏对患者复杂症状的综合理解和对诊疗目标（如治愈、缓解）的主动追踪。我们的模型具备多模态信息融合和意图驱动特点，能够综合患者的症状描述、检验结果（数据/信息层）构建医疗知识图谱（知识层），再结合医学经验和伦理约束（智慧层）制定个性化治疗方案，并根据患者反馈动态调整治疗目标（意图层）。例如，在痛风、系统性红斑狼疮等复杂疾病诊疗中，人工意识系统可辅助医生权衡多种治疗手段的利弊，提出兼顾疗效和患者生活质量的方案，并在治疗过程中监控患者状态，适时建议调整。这将提高疑难病例诊治效率，减轻医生负担，并提供患者更人性化的医疗体验。

教育培训：本项目的类脑智能模型可用于开发智能教学和个性化学习系统。传统教育AI（如智能导师）大多依据预设规则答疑，难以真正理解学生的学习意图和情绪状态。引入人工意识后，智能导师可以通过多模态感知获取学生的表情、语调与行为（数据/信息层），理解其掌握知识的程度和心理需求（知识/智慧层），并据此调整教学策略和目标（意图层）。例如，对困惑的学生放慢讲解进度，或对有余力的学生增加挑战内容。系统还能在课后反思教学效果，优化教学方案。通过这种意识驱动的教学交互，学生将获得如同真人教师一般的关注和引导，显著提升学习效率和体验。教育领域的产业化路径可以是与线上教育平台合作，推出具备对话和情感识别能力的AI导师，或在课堂引入智能助教机器人，实现因材施教的自动化。

工业与其它领域：人工意识模型在工业制造、城市管理、金融服务等广泛领域均有应用潜力。在工业制造中，AI系统面对复杂生产流程和突发事件时，需要具备自主调整生产计划和保障安全的能力。我们的模型可作为智能决策中枢嵌入工业智能中台，实时感知生产线各环节数据（数据/信息层），利用设备知识和经验规则进行生产调度优化（知识/智慧层），并根据全局产能需求和安全规定设定生产目标（意图层）。一旦出现设备故障或订单变更，系统能自主评估影响，重新规划生产节奏，确保效率与安全的平衡。在城市管理方面，人工意识系统可应用于智慧交通或能源调配，通过对交通流/能耗数据的整合（数据/信息），结合城市规划知识（知识）和实时优化算法（智慧），自动调整信号配时或负荷分配目标（意图），实现自适应的城市级调控。在金融服务中，AI可通过意识模型更好地理解市场动态和用户需求，主动调整投资或服务策略，提供更贴合客户目标的方案，同时严格遵循风险控制原则。概言之，本项目成果可作为通用智能中枢应用于各行各业，凡是需要面对复杂环境、长远规划以及多目标权衡的场景，引入具备人工意识的类脑模型都将带来系统性能和安全可靠性的显著提升。

最后，在成果转化路径上，我们将借助团队丰富的产学研合作网络，加速技术落地。一方面，项目完成后计划与相关产业龙头或政府部门共建联合实验室或示范基地，将DIKWP人工意识模型按照实际需求定制优化，在小范围试点验证商业模式。另一方面，充分利用团队的专利池优势，通过专利授权、技术入股等方式推动产业化。提到段教授团队秉持开放合作态度，愿意与政府、企业、高校共同开发基于DIKWP模型的商业产品，并已表示愿意无偿捐赠部分专利以促进行业标准制定。这些举措将降低合作门槛，吸引各方投入资源共同完善技术生态。在医疗、教育等重点领域，我们还将争取政策和资金支持（如加入智慧医疗专项、智慧教育专项），确保研发到应用的闭环打通。通过上述步骤，本项目的创新成果有望在项目周期结束后迅速向现实生产力转化，形成可持续发展的新一代类脑智能产业。展望未来，该路线图所描绘的“具备人工意识支撑的类脑智能模型”将不仅是科研成果，更将成为推动AI产业升级的核心引擎之一，为我国在全球新一轮人工智能竞赛中取得领先地位贡献力量。