合作征集：

基于DIKWP模型与人工意识的睡眠-觉醒调控机制与失眠数字疗法研究

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) 

1. 研究背景与意义

    **失眠障碍严峻性与研究需求：**失眠是一种高患病率且危害严重的慢性功能障碍，其特征包括入睡困难、睡眠维持障碍和睡眠质量下降，并伴随日间认知功能损害等问题。近年来失眠发病率持续攀升，对人民身心健康造成严重影响，已成为亟待解决的公共卫生难题。然而，迄今为止睡眠-觉醒的神经调控机理和失眠发生的病理机制尚未被充分阐明，现有临床治疗主要停留在对症处理，缺乏针对病因的精准干预手段。基于此，我国最新科研指南将“睡眠与觉醒的神经机制及其功能障碍的病理机制及诊疗策略”列为重点方向，特别强调围绕失眠等睡眠障碍的发生机制深入研究，并探索非药物干预的新策略。这凸显了开展失眠机制及疗法创新研究的紧迫性和战略意义。

    失眠的认知因素与高阶脑功能障碍：大量研究表明，失眠的发生和维持与异常的认知-情感过程密切相关。认知模型指出，慢性失眠患者往往存在过度的精神唤醒和认知控制功能紊乱，如睡前反复忧虑、压抑杂念、反刍思维等不良认知策略会维持和加重觉醒状态。患者在入睡时难以放松“放权”给身体，自主意图过强地介入睡眠过程，导致自我调节失灵。例如，“入睡意图”本身可能适得其反地引发焦虑——正如心理疗法中的“矛盾意向”所示，患者越是害怕失眠、越强迫自己入睡，反而因过度紧张更难入睡。同时，失眠患者常伴随对睡眠状态的感知偏差：高估自己夜间清醒时间、低估睡眠时长，这种知觉反馈的不准确又进一步强化了焦虑和失控感。这些发现表明，失眠不仅是简单的神经兴奋性问题，更涉及高阶认知功能障碍，包括自我意识、意图生成、情绪调控和知觉反馈等方面的异常。因此，从认知神经科学角度深入解析失眠的发生机制，明确哪些认知过程（如错误信念、过度监测、情绪干预等）在其中起关键作用，对于创新治疗策略具有重要意义。

    DIKWP模型的提出及其在睡眠认知调控中的潜力：为统合多层次的认知过程，段玉聪教授原创提出了DIKWP网状认知模型。DIKWP代表数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）、智慧（Wisdom）和意图（Purpose）五个认知层级，将传统线性“数据-信息-知识-智慧 (DIKW)”金字塔模型扩展为含“意图/目的”层的全连接网络结构。这一模型中五要素彼此互联，存在25个双向交互和反馈回路。与传统自下而上、单向的信息处理链不同，DIKWP模型允许上下位认知过程之间双向流动与动态调节：一方面，低层次的数据经抽取可上升为信息、知识并逐级整合形成智慧；另一方面，高层次的智慧和意图也可向下影响知识获取和信息选择，从而形成封闭的认知反馈环路。这种网状拓扑结构提供了覆盖感知输入到意图输出的全链路视角，使各层语义单元之间能够迭代更新和双向作用。在睡眠-觉醒调控研究中引入DIKWP模型，有望对复杂的多通路调控机制进行认知建模：例如，将生理信号和环境线索视为“数据/信息”层输入，将记忆与经验作为“知识”层，将个体对睡眠的理解和策略上升为“智慧”层，最后将睡眠/觉醒决策及动机归于“意图”层驱动。在这样统一框架下，可模拟生理节律、环境因素、认知活动等多维因素对睡眠-觉醒周期的综合影响及反馈调节，为研究睡眠稳态维持与失调提供全新工具。

    人工意识理论结合DIKWP的创新意义：人工意识（Artificial Consciousness）研究旨在让机器模拟或具有人类意识特征，包括自我意识、目的驱动和主观体验等高级功能。段玉聪教授团队将DIKWP模型应用于人工意识系统的构建，提出了“5×5 DIKWP”意识表示和评估方法，将意识水平映射为DIKWP语义空间中的状态组合。尤其值得关注的是，团队专利提出了**“双循环”（DIKWP×DIKWP）人工意识架构**：在基本认知流程之外嵌入一套元认知循环，实现对认知过程的自我监控、自我反思与自我调节。简单而言，一个DIKWP循环承担一阶认知功能（感知信息并生成意图），而第二个DIKWP循环作为元认知对前者进行监视和调控，相当于模拟出初步的自我意识。这一架构突破了传统AI无自我调节能力的局限，被视为朝自主意识迈进的重要途径。将这一人工意识理论用于失眠机制研究，可以深化我们对患者内部认知互动的理解：失眠患者常陷入主观意识对生理过程过度介入的恶性循环，本质上也是一种“意识双循环”失衡状态——觉醒的意识层过度监控和干扰了应自主运行的睡眠过程。通过DIKWP×DIKWP模型，可以模拟患者意识层与潜意识睡眠调节层之间的冲突：例如，元意图层过度关注睡眠状况引发焦虑，干扰了底层睡眠驱动的信息流。这种模型化有助于阐释失眠中自我调节失控的机制。段玉聪教授的初步探索已佐证了此思路：“明早必须早起”的念头往往导致当晚失眠，在DIKWP框架下可视作意图与情感的相互作用——强烈的起床意图和预期引发焦虑等情绪，经过与记忆知识比较不断强化，最终使机体维持在高度警觉、难以入睡的状态。这表明意图-情感-认知反馈环路的紊乱是失眠的关键成因之一，也是人工意识理论可以大显身手之处。

    理论与应用价值：综上，本项目将DIKWP认知模型与人工意识框架引入睡眠-觉醒调控与失眠研究，有望取得以下创新认识和应用突破：（1）从多层次语义交互角度全面揭示睡眠-觉醒的神经认知机制，为复杂脑网络如何产生和调控睡眠提供统一模型支撑；（2）阐明失眠患者在信息加工、认知评价、意图决策等环节的异常模式，揭示其病理机制中新型认知标志物和潜在干预靶点；（3）在上述理论基础上开发自适应数字疗法，利用人工意识系统模拟人的自我调节功能，为失眠提供一种个性化、智能化的非药物干预手段；（4）促进睡眠医学与认知科学、人工智能技术的交叉融合，构建可扩展至其他认知功能障碍的数字疗法平台原型，对我国睡眠障碍的临床诊疗和数字健康产业发展带来示范性推动作用。

2. 研究目标与总体技术路线

    **研究总体目标：**本项目围绕睡眠-觉醒调控的认知机制及失眠障碍干预，提出一系列有机衔接的研究目标。具体包括：

1. **构建基于DIKWP模型的睡眠-觉醒认知控制机制模型：**通过将睡眠相关生理信号与认知过程映射到DIKWP语义层级，建立一个能模拟睡眠-觉醒周期中多通路交互调控的认知框架。该模型将揭示从感觉输入（如昼夜节律信号、睡眠驱动）到高层意图（如维持清醒或进入睡眠）的信息流转过程，并刻画各层级之间双向反馈作用规律。

2. 阐明失眠相关的认知异常及机制：利用所构建的模型分析失眠患者在认知过程中的特异性异常模式，包括感知失衡（如对疲劳与困倦信号的感受异常）、意图紊乱（如过强的入睡意愿或担忧产生反效果）以及信息阻断（如白天情绪/记忆未充分处理导致夜间思绪过盛）。明确这些异常如何破坏正常的睡眠调控平衡，从认知角度揭示失眠发生的机制。

3. 开发基于人工意识架构的失眠自适应数字疗法工具：以DIKWP×DIKWP双循环架构为核心，设计人工意识驱动的认知意图调节模块，用于实时监测并引导失眠个体的睡眠相关认知状态。该数字疗法系统能够根据患者的生理反馈和主观报告，自主调整干预策略，实现对患者觉醒水平、认知内容和情绪反应的动态引导和平衡。

4. **设计融合脑电反馈的闭环调控路径：将脑电（EEG）等客观脑信号监测融入数字疗法系统，形成“监测-分析-反馈”**的闭环控制链路。通过脑电和生理数据实时评估患者觉醒程度和睡眠阶段，将其转化为DIKWP模型中的数据/信息输入，经人工意识模块分析后输出相应调节指令（如放松训练、认知重构提示等），反馈作用于患者，从而实现生理与认知的双向调节闭环。

    总体技术路线：本项目采取“模型构建→机制分析→系统研制→临床验证”的技术路线，跨越基础研究与应用开发两个层面。首先，在理论层面融合认知科学与睡眠医学知识，建立DIKWP语义网络与睡眠-觉醒系统的对应关系，形成睡眠认知控制模型。接着，通过文献调研、实验数据分析和模型模拟，辨识失眠患者特有的认知异常模式，提出相应假说并在模型中验证。然后，依据模型机制开发人工意识数字干预系统：利用团队研制的人工意识操作系统语义框架，将DIKWP模型嵌入软件平台，集成元认知调节模块和脑反馈接口，实现对用户认知-行为的智能引导。最后，在临床环境下对该系统进行测试与优化：招募失眠患者样本，通过一段时间的干预应用，收集主观睡眠评估（如失眠严重指数）和客观生理指标（如脑电频段功率），验证数字疗法的有效性和安全性，并基于结果迭代改进模型与算法。整个过程中注重多学科交叉与闭环验证：既有认知模型指导干预设计，又通过生物信号和临床反馈反哺模型修正，确保研究产出既有科学新知又具实用价值，形成从机理发现到技术产品的完整创新链。

3. 关键技术与研究内容

本项目拟重点攻克和研究以下关键技术问题：

• (1) 睡眠-觉醒多维交互的DIKWP语义建模与动态调控机制：将睡眠调控相关的生理、环境和心理因素映射到DIKWP模型的五个语义层次，构建网状交互模型来模拟睡眠-觉醒转换的认知控制过程。研究内容包括：完善各层语义单元的内涵（如数据层包含感觉输入与生理信号，信息层包含感觉整合与初级知觉，知识层包含记忆和经验，智慧层对应认知评估与策略，意图层代表行动决策与动机），以及层间双向作用机制（如意图层如何通过顶-down反馈影响知识与信息加工，生理信号变化如何bottom-up触发意图修正）。通过此模型刻画正常睡眠情形下的信息流时序：例如夜晚来临时，环境黑暗和生物钟信号作为“数据”进入，引发信息层对睡意的感知，结合知识层的睡眠惯习与大脑疲劳程度，在智慧层做出需要睡眠的全局评估，最终意图层生成入睡意图并执行；清晨苏醒过程则相反。进一步，引入数学仿真或计算模型（如离散时间状态机或微分方程）对该认知网络进行动态模拟，分析系统对不同输入（如光照、压力）的响应，以及内部多个反馈环的稳定性。该部分成果将揭示睡眠-觉醒调控的网络拓扑特性和关键环节，为后续失眠机制分析提供基准模型。

• (2) 基于人工意识系统的认知意图调节模块研发（“意识唤醒-信息整合-反馈再平衡”路径控制）：设计并实现一个植入在数字疗法系统中的人工意识内核，赋予其模拟人类自我调节的能力，用于纠正失眠患者异常的认知-意图状态。具体研究内容：首先，定义“意识唤醒”指标——通过对患者实时数据的分析评估其当前觉醒水平和认知负荷（例如根据脑电β/θ波比值判断大脑兴奋度，根据呼吸心率判断放松度）。当觉醒程度异常升高时，人工意识模块被“唤醒”进入主动干预模式。其次，实现“信息整合”功能——综合患者主观报告（如困倦感、焦虑念头）和客观信号，利用DIKWP模型对其内在状态进行语义解释与情景理解。例如检测到患者闭眼后脑电高频活动仍然显著，伴随主观反馈“脑子停不下来”，系统可在知识/智慧层识别出其正陷入“担忧无法入睡”的认知循环。然后，执行“反馈再平衡”控制——人工意识模块根据上述情境评估，在意图层生成相应调节方案，经由数字疗法界面反馈给患者，实现对其身心状态的纠偏。这种反馈可能包括：指导患者进行意识转移（如应用“矛盾意向”技术建议其不要强求入睡，从而缓解紧张）、引导放松训练或正念冥想以降低觉醒水平，提供认知重构建议纠正对失眠的夸大认知，以及调整环境参数（灯光、音乐）以营造更利于入睡的氛围等。该模块核心是利用DIKWP×DIKWP架构中的元认知循环实现自我监控与自我调整：系统一方面监视用户的生理心理状态变化，另一方面持续评估干预效果并更新自身策略，最终形成闭环控制，使患者的觉醒-睡眠状态趋于平衡。

• (3) 失眠认知生物标志物的识别与数字化建模：结合认知模型和实验数据，挖掘能够表征失眠状态的客观和主观指标，为个性化诊断和干预提供依据。研究首先围绕脑电特征展开：通过与合作睡眠中心收集失眠患者和健康对照的多导睡眠脑电数据，进行频谱分析和功率谱比较，验证文献报道的典型异常如NREM期高频β波段功率增高、慢波活动降低等是否显著存在，并量化其与失眠严重程度的相关性。此外，探索动态脑网络指标（如睡眠过程中不同脑区功能连接的变化）作为潜在标志物。其次，关注认知和行为指标：例如利用睡眠日记和问卷评估感知-客观睡眠差异（Sleep State Misperception）、睡前焦虑水平、日间疲劳认知功能等，筛选出在失眠组显著异常的指标。然后，将这些多维标志物映射到DIKWP模型中加以数字化刻画：如将高频脑电活动视为过多“数据”噪音、将感知与实际不符视为信息层处理失真、将过度关注失眠后果视为智慧层的不合理权衡等，以此丰富模型对失眠状态的描述能力。最终，基于识别的标志物建立个体化评估算法，输入个人的脑电和行为数据即可量化其失眠相关认知偏离程度，用于数字疗法的分级干预决策。例如，当算法检测到某用户入睡后依然出现显著的β波高于基准阈值，同时主观报告焦虑评分偏高，则判定其处于“高觉醒-高焦虑”亚型，系统将针对该模式触发更强烈的放松和情绪疏导干预。这一研究内容将为数字疗法提供定量决策依据，实现对不同患者精准分类与动态监测。

• (4) 失眠干预数字系统研发与行为-认知双重调控机制设计：在上述理论和数据基础上，开发“失眠数字疗法”软件系统，实现对患者行为和认知的同步干预。系统的设计理念是将传统失眠认知行为治疗（CBT-I）的有效要素融合进人工智能驱动的平台，使干预更高效、个性化和可及。具体研发内容包括：①行为干预模块：数字化实现睡眠卫生教育、刺激控制疗法和睡眠限制疗法等经典行为策略。例如，系统可根据用户的睡眠日记自动建议其调整作息（如推迟就寝以增加睡眠驱动），并通过日程管理、提醒功能帮助其严格执行；利用手机定位和时间信息，当检测到用户违背睡眠卫生原则（如深夜仍在明亮环境活动）时给予提示纠正。②认知干预模块：嵌入互动式的认知重构和放松训练工具。系统通过对话界面引导用户记录睡前担忧想法，并运用内置的认知重评算法给予反馈，帮助用户以更理性平和的视角看待睡眠问题；同时提供渐进式肌肉放松、呼吸引导、冥想音频等多种放松手段，必要时启动前述人工意识模块以实施更智能的引导（如检测到用户过度担忧时自动插入一段正念练习）。③个性化自适应：借助机器学习方法，不断学习用户的反馈和干预效果数据，调整上述行为和认知干预的力度与组合。例如，某用户对放松训练反应良好而对睡眠限制执行困难，系统则倾向增加放松环节、循序渐进实施睡眠限制。通过这种自适应机制，最大程度提高用户顺从性和疗效。值得强调的是，本系统区别于一般固定程式的手机APP，更类似一个持续进化的智能治疗师：在人工意识框架支持下，能够实时感知-决策-干预，提供“因人因时而异”的治疗方案。已有研究和临床试验表明，纯线上数字CBT-I对改善失眠症状疗效显著，不亚于面对面治疗。本项目的系统将在此基础上更进一步，通过引入脑电等生理反馈和意识控制算法，探索提高疗效的新途径。例如，可实时监控用户夜间脑电，当发现长时间处于觉醒状态时自动推送干预内容，缩短入睡潜伏期；又如结合可穿戴设备监测昼间活动和情绪状态，为用户提供全天候的睡眠健康管理建议。该数字系统的开发成功将为失眠症提供一种标准化且可推广的数字疗法方案。

• (5) 数字疗法平台搭建与临床样本评估：在完成核心模块研发后，搭建一体化的失眠数字疗法平台并开展临床试用评估。平台将包括用户终端（移动App或可穿戴设备界面）和云端服务（人工意识决策引擎、数据存储与安全管理）。首先，在技术上确保系统的稳定性和数据隐私安全；然后通过小规模用户测试完善交互体验和个性化推荐算法。在此基础上，与临床医疗机构合作，招募至少100例失眠患者进行干预研究。采用随机对照试验或前后对照等设计，将数字疗法应用于受试者，随访数周至数月。客观指标上，通过多导睡眠监测（PSG）或可穿戴设备记录干预前后睡眠结构的变化，包括睡眠潜伏期、总睡眠时间、睡眠效率以及觉醒次数等；主观指标上，使用失眠严重指数 (ISI)、匹兹堡睡眠质量指数 (PSQI) 等量表评估症状改善情况。同时记录患者的依从性和满意度反馈。以这些数据为基础，评价本数字疗法的临床效果，例如失眠严重指数平均降低的分值、睡眠效率提高的百分点，以及是否有比例显著的患者达到无临床失眠标准。统计分析将验证本系统较基线或对照在改善睡眠上的显著性。此外，通过探索性分析考察不同亚组（例如伴高焦虑者 vs. 低焦虑者）的疗效差异，以发现模型改进空间。项目最终产出将包括：睡眠-觉醒认知模型工具、人工意识反馈模块、数字疗法软件原型，以及百例规模的临床应用数据和分析报告。这些阶段性成果既是对研究假设的验证，也为成果推广奠定了基础。

4. 可行性分析

    研究基础与团队优势：本项目由海南大学段玉聪教授领衔，其团队在人工智能与脑认知领域具有深厚的研究积累和创新成果。段玉聪教授作为DIKWP人工意识模型的首创者，在国内外获得了高度认可，现已获授权发明专利114项（含PCT国际专利15项），涵盖从大模型训练、人工意识构建、认知操作系统到AI治理等众多前沿方向。这些专利技术构成了完整的DIKWP认知技术体系，为本项目提供了坚实的自主知识产权和方法储备。团队在认知计算与人工意识基础理论方面的研究具有里程碑意义——通过在传统DIKW模型中引入“意图”层并实现全链路语义反馈，提出了可解释、可控的认知架构，为AI系统的透明决策和自主性提供了创新路径。这一原创理论为本项目构建睡眠认知模型和人工意识调控系统提供了直接参考和可复用框架。

    前期相关工作：段玉聪教授团队近年已着手将DIKWP模型与生物医学领域相结合，探索主动医学/数字疗法的新模式，在多个应用场景取得初步成果。例如，在模拟医患交互的人工意识系统中，团队开发了DIKWP语义驱动的状态机模型，实现了对诊疗过程中认知决策的全流程模拟和反馈控制。基于DIKWP模型原理，团队成功研制了人工意识操作系统 (ACOS) 原型，将五层认知过程以语义形式嵌入计算框架，能够对复杂任务的认知流程进行编排与管理。这一OS相当于AI的“语义操作系统”，类似传统OS管理硬件资源与进程调度，DIKWP语义OS则管理知识资源和认知流程调度，使AI内部各模块在语义层面有序运作。这种能力对于本项目开发数字疗法平台至关重要——我们将利用现有的ACOS架构高效集成本项目各组件（认知模型、反馈模块等），减少从理论到软件实现的壁垒。此外，团队在脑信号解码与脑机接口方向也有经验积累：曾开展脑神经信号的模式识别和语义解读研究，探索将脑电/脑磁等“能量场”信号映射到认知语义层的方法。团队提出的信息场-能量场耦合技术能将AI系统内部认知状态与外部生理信号相关联，实现跨模态的信息融合与调控。这一技术为本项目融合脑电反馈提供了可行方案——我们已有的方法和算法能够将脑电特征转化为DIKWP模型的输入信息，并根据模型运行结果调整反馈刺激。总之，项目组在人工意识模型、认知干预算法和脑信号处理等方面的先导工作，为本项目顺利实施奠定了坚实基础和可行性保证。

    技术条件与平台支撑：依托单位已建成相关科研平台，如“人工意识与认知计算实验室”“脑机接口与神经调控技术研究中心”等，具备本项目所需的软硬件条件。团队拥有高性能计算服务器用于复杂模型仿真和机器学习训练，配置脑电采集与生理传感设备用于人机实验。此前开发的人工意识原型系统和认知操作系统软件将作为重要的开发基础，预计可直接复用其中的语义引擎和调度模块，加速数字疗法平台的集成研发。临床研究方面，我们与多家医院睡眠医学中心建立了合作关系，可获取充足的失眠患者资源及专家指导，确保样本招募和干预试验的顺利开展。管理上，项目组由经验丰富的跨学科团队组成，包括人工智能、认知神经科学、睡眠医学和临床心理学等领域的骨干人员，各子课题已有明确分工又紧密协作，保证研究按计划推进。依托前期研究成果和现有条件，本项目在科学探索和技术实现上均具备较高的可行性。

5. 阶段性成果与考核指标

本项目计划分阶段产出以下成果，并以量化指标进行考核：

• 阶段1：睡眠-觉醒认知调控模型 – 完成DIKWP语义网络对睡眠-觉醒周期的建模，实现包含五层要素和双向交互反馈的理论模型。考核指标：提交模型框架设计报告和仿真分析结果，阐明正常睡眠信息流转路径及关键节点，形成论文或报告1篇。

• 阶段2：失眠机制与认知标志物 – 阐明失眠相关的认知异常路径并识别客观标志物。考核指标：提炼出至少3项失眠认知/生理标志物（如特定频段脑电功率、主观-客观睡眠差异量化指标等），在模型中解释其作用机制；撰写失眠认知机制研究论文1篇，要求数据充分、结论可信。

• 阶段3：人工意识反馈模块 – 开发基于DIKWP×DIKWP架构的元认知调节模块并在实验环境下验证功能。考核指标：模块能够实时读取模拟或真实用户数据并产生干预决策，实现意识唤醒-反馈调节的完整循环；提交模块软件及测试报告，证明在实验情境下可降低被试的觉醒水平或焦虑评分（相较无反馈情境有统计学显著差异）。

• 阶段4：失眠数字疗法原型系统 – 集成行为和认知干预功能的完整数字疗法平台原型研制完成。考核指标：完成软件开发和内部测试，上线主要功能模块（睡眠监测、个性化建议推送、放松训练、认知重构对话等）；至少50名用户参与试用并反馈体验；软件性能稳定无重大漏洞。提交软件著作权或专利申请至少1项。

• 阶段5：临床样本应用与数据分析 – 在不少于100例失眠患者中开展数字疗法应用研究并收集前后对照数据。考核指标：完成临床试验登记和伦理审批；至少100例患者完成干预，其中**≥80%依从性良好；统计分析显示主要疗效指标（例如ISI失眠指数）较基线改善幅度≥30%**或优于对照组，有明确统计学差异。形成临床研究报告和学术论文各1篇，总结疗法效果和适用边界。

上述各阶段成果将作为项目里程碑接受考核评估。特别地，最终的100例临床数据及分析结果是对本项目理论和技术有效性的直接验证，要求详实可靠、具有说服力。若全部指标达到，预期本项目将圆满完成既定目标，为后续深入研究和推广应用奠定基础。

6. 推广应用计划

    本项目成果具有广阔的应用前景和社会经济价值，拟通过以下途径进行推广转化：

• 临床康复领域：与医院睡眠中心和心理科合作，将基于DIKWP模型的数字睡眠疗法纳入失眠症患者的常规诊疗流程。通过举办继续教育培训，指导临床医生和治疗师使用本系统辅助诊治失眠，提高疗效并减少对药物的依赖。计划在项目结束时打造示范应用基地，对至少1000名失眠患者提供数字疗法服务，收集长期随访数据，进一步验证疗效并完善方案。

• **心理健康服务：**将本数字疗法推广至基层心理健康服务和社区卫生领域，例如作为心理咨询师、睡眠教练的工具，提高他们管理失眠及焦虑患者的能力。开发公众版本的睡眠健康App，提供科普、自测和基础干预功能，帮助亚临床失眠人群改善睡眠习惯，预防慢性失眠的发生。

• 智能家居与可穿戴市场：结合物联网和智能硬件厂商，将研究成果嵌入智能睡眠环境。例如，与智能床垫、睡眠监测仪厂商合作，集成本项目的睡眠状态识别算法和个性化介入策略，实现卧室环境的自动优化（灯光、温度、香薰等）以及对用户的适时引导，打造智慧卧室解决方案。与可穿戴设备（智能手环、脑电睡眠头带等）联动，利用本项目的模型算法提升设备对睡眠阶段和质量的监测精度，并根据检测结果实时提供干预建议，增强可穿戴设备的附加价值。

• 产业孵化与标准制定：在项目后期寻求产业合作机遇，推进数字疗法平台的产品化和注册审批，争取成为国内首批失眠数字治疗产品。结合团队在专利和标准方面的优势，推动将DIKWP模型纳入数字健康领域的行业标准和指南（例如数字疗法设计规范、人工智能医疗产品标准），提升我国在该新兴领域的话语权。通过学术会议、产业展会等途径广泛宣传项目成果，与相关企业对接合作，加速技术转移和应用落地。

• 延展应用开发：进一步拓展DIKWP×DIKWP模型和人工意识架构在其它慢性脑疾患中的应用，如焦虑症、抑郁症的数字干预，以及认知障碍康复训练等。通过在失眠领域的成功示范，打造一套通用的数字认知疗法开发平台，支持面向多种疾病的个性化智能治疗方案研发，形成系列化产品和服务，造福更多患者。

    综上所述，本项目紧扣国家睡眠障碍研究重点方向，融合原创的DIKWP×DIKWP认知模型与人工意识技术，创新性地面向失眠障碍提出数字疗法新方案。项目研究内容完备，技术路线清晰，具有扎实的前期基础和可行性。预期成果将深化对睡眠-觉醒及失眠机理的理解，填补认知调控视角的理论空白，并直接产出可应用的数字干预系统，为提升失眠诊疗水平、推动数字健康产业发展做出贡献。我们将本着严谨求实的科学态度和开拓创新的精神，全力落实各项研究任务，力争取得高质量的科研和应用成果。

参考文献：

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5. 段玉聪. (2023). 《探索DIKWP人工意识模型：意识、潜意识与情绪的生物学基础和信息处理机制》 (预印本)

6. 段玉聪等. (2025). 《基于网状DIKWP模型整合意识相对论与意识BUG理论》 (技术报告)

7. Feng新闻. (2025). 段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地

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