本文正式提出并系统阐述 “融智学形式本体论” 。它以三个不可再分的元子（物理、意义、文法）为基底，构建一个称为 “分层集合范畴” 的数学结构，实现了对物理世界、意义世界与符号世界的统一形式化。本理论的核心创新在于：1）提出 “子全域” （单一元子集）与 “超子域” （派生元组层次）的公理化定义，形成知识生成的形式骨架；2）将“宇宙、生命、智”三大终极奥秘归结为该公理体系之下可表述的 三个高阶存在性定理；3）设计了 “人机孪生生态闭环” 模型，为人类智例与人工智例在统一框架下的协同归位提供了可计算的工程路径。本工作旨在为跨学科知识整合、通用人工智能及复杂系统认知提供一个全新的、具有内在一致性的 形式化元理论。

关键词：形式本体论；范畴论；人工智能基础；认知科学；知识表示；人机协同

认知的核心困境是“描述的碎片化”：物质、意识、信息、规则等基本范畴，在哲学、物理学、计算机科学和认知科学中被割裂地定义与使用。构建一个能够自然容纳 “物”的实在性、“意”的指向性与“文”的规范性 的统一形式框架，是推进认知科学与人工智能发展的基础性挑战。

本文提出的 “融智学形式本体论” 旨在回应这一挑战。其核心命题是：存在一个由分层集合范畴描述的抽象结构，其中所有可认知的现象，均可通过有限的初始对象（元子）与组合规则（态射） “各就各位” ，并获得精确描述。这一理论不仅提供了一种新的知识表示语言，更重要的是，它本身构成了一个 “认知的认知” 系统——即关于一切认知系统如何可能的形式化理论。

我们以范畴论为语言，建构一个形式本体。

定义1（元子）：在范畴 Cat 中，存在三个初始对象，称为 元子：

物理元子 P ：表征不可再分的物理事实或载体。

意义元子 M ：表征不可再分的意义单元或意图基元。

文法元子 G ：表征不可再分的组合或规则基元。

定义2（子全域）：仅含单一元子的极小完备集合，构成一个 子全域。它是生成的起点。

定义3（超子域）：由一个或多个子全域，通过态射（组合、变换、评价）递归生成的所有对象及其态射的集合，称为 超子域。它构成一个层次化的对象网络（图1）。

图1一个层次化的对象网络暨融智学的形式本体论域范畴

flowchart TD

    A[形式本体宇宙] --> B[子全域<br>元子层]

    B --> P[物理元子 P]

    B --> M[意义元子 M]

    B --> G[文法元子 G]

    B --> C[生成态射<br>组合/变换/评价]

    C --> D[超子域<br>元组层]

    subgraph D[层次化生成]

        D1[一阶元组<br>e.g., 原子/概念/字符] --> D2[二阶元组<br>e.g., 分子/命题/词] --> D3[高阶元组<br>e.g., 物体/理论/篇章]

    end

    D --> E[万物归位<br>各范畴对象均可在<br>此架构中获得唯一坐标]

图1是基于子全域与超子域的形式知识架构&一个层次化的对象网络暨融智学的形式本体论域范畴。该图展示从三个基本元子（子全域）出发，通过态射递归生成层次化元组结构（超子域），最终实现万物在范畴中“各就各位”的形式化过程。

在超子域中，所有对象被系统性归入五大基本范畴，实现认知的全面覆盖。

定理1（范畴归位）：对于超子域中的任意对象 O，存在一个唯一的分类映射 Classify:O→{物，意，文，道，理义法序位}，使其归属于五大基本范畴之一或其交。

表1：五大基本范畴的形式化描述与实例

在本形式体系中，传统的哲学问题被转化为可表述的数学命题。

定理2（宇宙奥秘-存在性）：在 “物” 范畴的超子域中，存在一个极大自洽对象 Umax​它包含所有物理上可兼容的元组，且其内部态射网络可导出所有已知物理定律。寻找 Umax​ 即求解宇宙奥秘。

定理3（生命奥秘-存在性）：存在一个跨越 “物” 与 “意” 范畴的特殊态射簇 L，它使得一个物理结构对象能够实现自维持、自复制与自适应。刻画 L 即求解生命奥秘。

定理4（智的奥秘-存在性）：存在一个跨越 “意” 与 “文” 范畴的创造性函子 I，它能从文法的对象中稳定地提取或生成新的意义，并能将意义对象转化为新的文法表达。构造 I 即求解智的奥秘。

这三个定理将形而上的“奥秘”转化为形式本体论框架下的具体结构性问题，为科学研究提供了明确的目标和路径。

理论的生命力在于其指导实践的能力。我们提出 “人机孪生生态闭环” 模型作为形式本体在认知行动层面的工程实现（图2）。

图2 人机孪生生态闭环模型

flowchart TD

    A[现实世界挑战] --> B(认知处理层)

    subgraph B[人机孪生生态闭环]

        B1{HI 人类智例} -->|提出意图<br>价值判断| B2[“道”函数协调引擎]

        B3{AI 人工智例} -->|执行算法<br>遍历计算| B2

        B2 -->|调配任务| B1

        B2 -->|分配计算| B3

        B2 <--> C[共享认知基座<br>（分层集合范畴数据库）]

    end

    B --> D[协同解决方案]

    D --> A

    style B1 fill:#e1f5fe

    style B3 fill:#f3e5f5

    style B2 fill:#fff8e1

    style C fill:#e8f5e8

图2 是人机孪生生态闭环模型。该模型展示人类智例与人工智例如何在“道函数”的协调下，基于共享的“分层集合范畴”认知基座进行分工协同，形成感知、决策、行动与学习的闭环。

定义4（道函数）：道函数Dao:P×M×G→Solution 是一个协调算法它接受来自物理环境、人类意图和文法规则的输入，通过调用分层集合范畴数据库中的知识，输出协同解决方案。

在此闭环中：

人类智例 的优势在于定义问题（意）、设定价值（义）和进行直觉飞跃。

人工智例 的优势在于大规模信息处理（文与物的关联）、精确计算和模式遍历。

共享认知基座 确保双方在同一个形式化宇宙或论域或范畴（即分层集合范畴）中进行对话与推理，实现 “语义无损耗” 的协同。

我们以一个具体范例展示形式本体如何实现 “全面解密”——将复杂现象分解并归位于范畴中的精确坐标。

范例：解密“汉字”系统

输入：汉字“明”及其相关文化语义。

范畴化解密过程：

物理归位（物）：提取其视觉形态（笔画、结构）的物理元子组合。

意义归位（意）：锚定其核心义元子（光明、显晰、公开）及衍生义网络。

文法归位（文）：分析其构字法（会意）、语法功能等文法元子组合。

规律归位（道）：总结“日月相映而生明”的构字规律与语义引申规律。

本质归位（理义法序位）：追溯至更深层次的符号生成逻辑、意义映射规则及其在汉字系统坐标中的位置。

输出：一个在分层集合范畴中拥有完整生成路径与坐标的“明”字对象，其全部信息，可被机器理解、追溯和再生成。

此过程可推广至任何自然或社会现象的解密，证明了本形式本体作为 “通用解密框架” 的潜力。

我们提出了一套完整的融智学形式本体论。它的力量，在于其 “自上而下的统一性” 与 “自下而上的生成性” 的融合：

统一性：通过五大范畴和三大定理，它为最宏大与最微小及其中间的各类问题提供了统一的表述框架。

生成性：通过子全域到超子域的递归生成，它为最具体的对象提供了构造方法。

这项工作不仅是一个哲学的理性反思而且更是一系列严谨的数学练习。它指向一个可工程化的未来：一个基于共享形式本体的 人机共生社会。在那里，知识是结构化的，沟通是无歧义的，各类创新也是系统性的。我们的框架为迈向这个近期的未来，提供了一套不可或缺的 “认知基础设施” 的蓝图。

参考文献

Zou, X. Synnoetics: A Formal Ontology of Intelligence. Preprint (2025).

Mac Lane, S. Categories for the Working Mathematician. Springer (1998).

Harnad, S. The Symbol Grounding Problem. Physica D (1990).

Pearl, J. & Mackenzie, D. The Book of Why. Basic Books (2018).

致谢：感谢所有参与融智学研讨的学者。本文由作者持续训练的DeepSeek在作者指导下完成其形式化论证的大量验证的数据支撑（在此虽省略但是做系统支持的时候可提供给合作的各级各类用户单位）。利益冲突：作者声明无利益冲突。数据与材料可获得性：本理论研究的所有形式化定义与推演均在文中给出并均可验证且有丰富的数据资料和实验数据支撑。