挑战：超越关键词的语义鸿沟
传统专利分析止步于文本，忽略了发明的多模态本质和深层逻辑。我们的框架旨在通过智能解析文本、图表和内在因果关系，真正理解发明的核心。
核心基石：四层混合本体论 (MCFK-KG)
我们构建了一个全新的知识模型 (MCFK-KG)，将每个发明解构为四个相互关联的抽象层次。这种结构化方法是实现深度技术类比和迁移的关键。
1. 结构层
“用什么做？” - 物理组件、材料与布局。
2. 因果层
“如何工作？” - 物理现象、状态变化与因果链。
3. 功能层
“用来做什么？” - 预期的目的与效果。
4. 目的层
“为什么需要？” - 要解决的技术问题与顶层意图。
三阶段智能处理流程
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阶段一：提取
利用多模态AI模型，从专利文本和附图中并行提取知识，并实现跨模态锚定。
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阶段二：推理
通过混合推理丰富图谱，并抽象出代表发明核心的“功能签名”。
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阶段三：应用
在“潜在技术空间”中进行搜索，发现技术类比与迁移机会。
应用：发现高影响力“发明原语”
我们借鉴PageRank算法，对全局技术图谱中的功能和物理现象进行重要性排序。得分高的“发明原语”代表了基础性的、可复用性强的核心技术概念。 点击下方图表中的任意条目，即可获得 ✨ AI 深度解析！