99项AI专利公益捐赠，开放合作共创未来

2025年3月27 -DIKWP人工意识国际团队深度研究发布（欢迎转发与合作）

段玉聪教授的研究领域与创新成果

段玉聪教授（段玉聪，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、中美硅谷发展促进会名誉会长、中欧科学家论坛共同主席、全球人工智能电子联盟名誉主席、中国科协海智特聘专家、中国科技产业促进会科技战略专家咨询委员会副主任、中国工程院咨询研究专家、世界人工意识大会主席、人工智能DIKWP国际测评标准委员会主任。连续4年入选斯坦福顶尖科学家终身榜和年度榜，发表论文300余篇，已授权中国及国际发明专利110余项。），长期深耕于人工智能前沿领域 (科学网—段玉聪-世界人工意识协会理事长简介- 段玉聪的博文)。他的主要研究方向涵盖DIKWP模型（数据-信息-知识-智慧-意图模型）、人工意识和通用人工智能等 (科学网—段玉聪-世界人工意识协会理事长简介- 段玉聪的博文)。在相关领域的持续探索中，段教授及其团队取得了丰硕成果——过去五年间围绕DIKWP人工智能技术在多个行业场景提交了200余项专利申请，目前已以第一发明人身份获得99件国内外发明专利授权 (科学网-商业估值分析：段玉聪教授DIKWP授权发明专利组合) (段玉聪第一发明人已授权发明部分专利列表（截至2025年2月13号）)。这些专利技术凝聚了段教授多年创新研究的心血，代表了数据智能领域的一系列原创性突破。

捐赠99件发明专利的核心技术优势

此次拟无偿捐赠的99件已授权发明专利，涵盖人工智能领域从基础理论到应用实践的多个层面，具有以下核心技术优势：

• 基于DIKW架构的“本质计算”：专利体系以“数据-信息-知识-智慧 (DIKW)”架构为基础，提出了本质计算与推理的新范式。该范式关注从海量数据中提炼信息、本质语义和知识智慧，模拟人类大脑认知过程，以更加本质、高效的方式处理复杂问题。这一架构使系统能够在不确定环境中抓住问题的核心要素，实现对多源异构数据的语义融合与深入认知。通过分层的语义转换和图谱建模，相关专利为人工智能提供了更可解释、更可靠的认知计算模型 (DIKWP语义模型及RDXS+PUCR+EXCR+ESCR等关键理论方法简介)。

• 多模态推理与融合：面对日益丰富的数据类型，这批专利创新了跨模态数据处理和推理的方法。技术方案包括语音、图像、文本等多模态信息的统一语义建模与推理框架，能够自动整合不同来源的数据，并在知识图谱等结构化表示中加以关联。借助多层次图谱架构和跨模态融合手段，系统可以从多个角度推理决策，大幅提升人工智能在复杂场景下的理解力和推理准确性。

• 意图驱动的资源处理机制：为了让智能系统更好地服务于用户目标，段教授团队提出了意图驱动的资源动态分配与处理技术。相关专利提供了一种根据用户意图和情景需求来调度计算资源和信息流转的方法，使系统能够实时调整策略来满足目标 (DIKWP语义模型及RDXS+PUCR+EXCR+ESCR等关键理论方法简介)。这种意图计算与推理让AI更加以人为本，能根据最终目的优化决策过程，提高资源利用效率。例如，在服务计算场景中，系统可根据当前任务的意图优先级，动态优化数据传输和算力分配，以实现快速响应和精准服务。

上述技术优势互为支撑，构成了**“数据-信息-知识-智慧-意图”一体化的本质智能框架**。该框架既有坚实的理论深度，又具备实用的工程方法，涵盖从底层架构到高层应用的完整创新链。专利组合所涉及的技术范围之广、前瞻性之强，为各行业的智能化应用奠定了坚实基础。正因如此，它们在多个关键领域展现出巨大潜能和商业价值。

覆盖AI、医疗、教育等多领域的应用场景

段玉聪教授此次捐赠的专利包广泛适用于人工智能、医疗健康、教育培训、政务服务、网络安全等诸多领域。专利所涵盖的技术能够按需组合，形成面向不同行业的解决方案：

• 在人工智能领域，这些专利是通用的底层技术支撑，尤其在智能助手、工业智能、企业知识管理等方向，可用于构建更智能、高效的AI系统。比如利用DIKWP模型增强大模型的知识表达和推理能力，为下一代大语言模型赋予更强的可解释性和专业知识融合能力。

• 在医疗健康方面，相关技术可用于开发智能诊疗辅助系统和健康管理平台。通过多模态数据融合和本质推理，系统能够综合分析患者的语音、影像、病历等信息，辅助医生实现早期精准诊断和个性化治疗方案。例如，利用意图驱动的决策机制，智能医疗设备可以根据医生的诊断意图动态调配所需的数据资源，提高诊疗效率和准确性。

• 在教育培训领域，该批专利提供了构建智能教学与学习平台的基础。多模态推理技术让教学AI同时理解文字、语音、图像等多种形式的学习资料，从而为学生提供个性化辅导 (海南大学段玉聪教授来我校讲学-南阳理工学院信息工程学院)。通过DIKWP架构，系统还能将零散的知识点组织成体系化的智慧内容，帮助学生更深入地理解知识。本质计算的应用更可用于虚拟学习社区，打造沉浸式、智能化的学习环境。

• 在政务服务和企业管理领域，这些专利支持构建智能决策支持和知识管理系统。利用知识图谱和意图识别技术，政府部门可以搭建智慧政务平台，实现政务数据的贯通和业务流程的智能化，提升公共服务效率。企业则可借助该技术实现对内部海量数据的智能整理和分析，为管理决策提供依据。在当前数字政府与智慧城市建设的大潮中，这套专利技术具有极高的应用价值。

• 在网络安全和数据隐私方面，段教授团队的发明同样发挥作用。一些专利涉及分布式计算和数据隐私保护，可以用于隐私计算场景下的数据处理与分析。例如，在联邦学习和多方安全计算中，引入DIKWP的本质计算方法，有望在保护用户隐私的同时提炼出有用知识，为网络安全防护提供更智能的支撑。

综上，这批专利覆盖了从社会民生到产业升级的广阔场景。它们既可各自成体系应用于某一垂直行业，又可组合形成跨领域的综合解决方案。对于有志于引领行业创新的企业而言，充分挖掘这些专利所蕴含的技术，将能开拓出众多新产品、新服务的机遇。

把握大模型与新兴技术趋势，释放专利商业价值

当前，人工智能领域正经历大模型革命和隐私计算兴起的新阶段，虚拟社区的构建和知识图谱的应用也日趋广泛。段玉聪教授的专利组合与这些前沿趋势高度契合，能够为企业创新赋能：

• 赋能大模型与AIGC：大语言模型（如ChatGPT等）正在重塑AI应用版图。这些专利技术可为大模型注入知识推理能力和可解释的决策机制，弥补纯数据驱动模型在推理链路上的不足。例如，通过DIKW图谱将行业知识融入大模型，引导模型按照人类可理解的逻辑进行推理，从而提高其在专业领域的可靠性。此外，意图驱动的方法还能优化人机对话的上下文管理，让AI更准确把握用户意图，提升交互体验。

• 构建可信的隐私计算与安全框架：在数据隐私愈发受到重视的今天，如何在保护隐私的前提下进行数据计算是关键挑战。段教授团队的一些专利针对数据安全与分布式计算提供了创新思路。企业可将这些专利用于构建联邦学习平台或隐私保护的数据分析工具，实现“数据可用不可见”，在金融、医疗等敏感数据领域推动合作共赢。同时，知识图谱技术与安全算法结合，可用于实时监测分析网络威胁，构筑新一代网络安全防线。

• 打造新型虚拟社区与智能交互：随着元宇宙和虚拟社区概念兴起，社交和协作正在向线上迁移。利用本质计算和多模态融合技术，可以创建更智能的虚拟社区平台。例如，在一个行业知识交流的虚拟社区中，引入DIKWP模型来汇聚用户发布的零散信息，自动归纳形成有价值的知识网络，并通过意图识别为用户精准匹配所需的信息或伙伴。这将极大提升虚拟社区的交互质量和知识沉淀效率，形成良性循环的创新生态。

• 丰富知识图谱应用场景：知识图谱作为AI的重要基础设施，已经广泛应用于搜索引擎、推荐系统和决策支持。段教授的多项发明为知识图谱的构建与推理提供了新方法。通过本质计算挖掘数据背后的深层关联，再通过意图驱动调整图谱推理过程，企业可以构建更智能化、动态化的知识图谱系统。这种系统能够紧跟业务需求的变化进行自我更新，为金融风控、医疗诊断、智能客服等场景提供强大的知识支撑。

通过与当前热点技术的结合，这批专利的商业价值将得到指数级地放大。对于率先拥抱这些创新成果的企业而言，不仅可以提升自身技术竞争力，更有机会在新一轮产业变革中占得先机。我们相信，将段教授的专利技术融入大模型、隐私计算、虚拟社区、知识图谱等方向，必将催生出新的应用模式和商业增长点。

面向顶尖企业的公开邀请

本着开放合作、造福社会的初心，段玉聪教授郑重向国内外市值千亿以上的头部企业发出公开邀请：欢迎具备技术实力并愿意联合研发或推动成果转化落地的伙伴，与我们携手合作！ 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 (倡议书：无偿捐赠专利—开创科技成果转化新途径 - 科学网—博客)。这一举措在国内外尚属罕见，体现了科研工作者主动承担社会责任、加速科技惠及大众的使命感 (倡议书：无偿捐赠专利—开创科技成果转化新途径 - 科学网—博客)。通过无偿捐赠专利，团队希望简化科技成果转化流程，加速科研成果的社会应用，为行业探索开放创新的新路径 (倡议书：无偿捐赠专利—开创科技成果转化新途径 - 科学网—博客)。我们也相信，大型企业所拥有的丰富资源和市场渠道，将使这些沉睡的专利焕发出勃勃生机，真正应用到生产实践中，为产业创造价值、为社会带来福祉。

我们诚挚邀请在人工智能及相关领域具有领先优势的企业（无论国内国外的龙头公司），与段玉聪教授团队取得联系。合作形式可灵活多样：您可以选择将这些专利技术应用于现有产品线，提升功能和竞争力；也可以与团队共同开展新项目研发，将专利所涵盖的概念进一步拓展，实现突破性的创新。对所有响应号召的企业，我们将本着真诚合作、互利共赢的原则，提供全面的技术说明和对接支持，确保合作顺利开展。

合作方式与长期展望

合作形式： 本次专利捐赠采取纯公益的“白捐”模式，即相关专利将无偿提供给合作企业使用 ((PDF) 促进科技成果转化：从无偿捐赠专利到社会应用的新路径)。受赠企业无需支付任何专利许可费用，只需承诺善用这些自主知识产权，尽快投入实际应用。段教授团队愿为合作方提供必要的技术指导与培训，协助理解专利技术细节，加速应用落地。如果合作过程中发现新的应用需求，双方也可探讨联合开发，持续丰富和扩展相关技术成果。我们鼓励合作企业基于这些专利开发自主产品，并积极申请后续改进的知识产权，共同完善产业生态。

长期合作机制： 我们特别欢迎有战略眼光的企业建立长期合作机制。通过设立联合研发实验室、共建产业联盟或科研项目等方式，双方可以在更广泛的领域深度合作。这种长期伙伴关系将有助于充分挖掘专利组合的价值，并催生源源不断的创新火花。段玉聪教授团队在学术研究和前沿技术上的积累，可与企业的市场经验和工程能力紧密结合，形成优势互补。我们相信，这种产学研融合的模式不仅能让企业保持技术领先地位，也将为中国乃至全球的科技创新树立新的典范。

公益使命与未来展望

段玉聪教授决定捐出毕生的专利成果，正是出于强烈的社会责任感和使命担当。这批蕴含着自主创新智慧的专利技术，将以公益方式与业界共享，体现了知识分子报国为民的情怀。展望未来，我们期待通过此次开放合作，能开创科技成果转化的新模式：让沉睡的专利不再束之高阁，而是走出实验室，走向产业一线，服务经济社会的发展 (倡议书：无偿捐赠专利—开创科技成果转化新途径 - 科学网—博客)。这既是对现有科技成果转化机制的有益挑战和补充，也是一次大胆的创新实践。

我们相信，在各方的共同努力下，段玉聪教授捐赠的这一批核心专利将发挥出巨大潜能。通过头部企业的推动和深化应用，它们有望转化为造福社会的实际生产力——从提升人工智能水平、保障公共健康，到推动教育公平、维护网络安全，都将产生积极影响。更重要的是，这一开放共享的举措将带动起跨界融合、协同创新的风气，汇聚产学研各界力量，形成技术攻关的合力。

正如段玉聪教授团队所倡导的那样：知识的价值在于分享，创新的意义在于惠及大众。我们衷心希望有志于技术创新的领军企业能够响应这一倡议，加入到合作伙伴的行列中来。让我们携起手来，把握时代机遇，将这批富有前瞻性的专利技术真正落地生根，共创人工智能新时代的壮丽篇章！ ((PDF) 促进科技成果转化：从无偿捐赠专利到社会应用的新路径)