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WSaiOS-ICAI 智能知识构建系统（IKCS）白皮书

📅 2026年09月24日

👤 东塬一老翁

📂 白皮书

WSaiOS-ICAI 智能知识构建系统（IKCS）

产品名称： WSaiOS-ICAI 智能知识构建系统

英文名称： WSaiOS-ICAI Intelligent Knowledge Construction System

产品简称： IKCS

资料来源:wsaios.com

一、产品概述

WSaiOS-ICAI 智能知识构建系统（IKCS）是一套面向企业、行业和专业领域的结构化知识构建与方法构建软件产品。

IKCS以信息资料为基础，将来源于网页、文档、数据库、企业内部资料以及人工定义内容中的信息进行结构化处理，形成对象、属性、状态、关系、场景、数据等结构元素，并在此基础上构建结构化知识。

在知识构建之外，IKCS进一步提供标准方法和自定义方法，使结构化知识能够被调用和处理。

方法可以调用对象、属性、状态、关系、场景和数据，也可以调用其他方法，并根据具体定义执行逻辑运算、数据运算、数学计算、公式计算、条件判断、匹配、验证、推理以及其他可定义的处理。

通过方法组合，还可以将多个基础方法形成新的复合方法，并根据具体对象、状态、条件和数据形成方法实例。

因此，IKCS所形成的不只是一个知识存储系统，而是一套从信息结构化到知识构建，再到方法构建和方法调用的完整产品能力。

IKCS的核心产品关系为：

信息 → 结构元素 → 结构化知识 → 标准方法/自定义方法 → 方法函数 → 方法组合 → 方法实例 → 应用

IKCS同时作为后续认知分析系统的重要知识与方法基础。

IKCS负责构建知识和方法，认知分析系统负责使用这些知识和方法进行认知分析。

两者保持独立的软件产品关系。

二、产品定位

IKCS定位为：

面向企业、行业和专业领域的结构化知识与方法构建基础软件。

产品不以某一个行业为限定，也不以某一种具体业务为限定。

制造业可以使用IKCS构建制造业知识和方法；

汽车行业可以构建汽车知识和方法；

电子行业可以构建电子产品和技术知识；

物流行业可以构建物流对象、条件和规则；

科研领域可以构建科研对象、参数、公式和研究方法；

企业也可以利用IKCS建立自身的产品知识、技术知识、服务知识和专业方法。

不同应用领域所使用的知识内容不同，但其基础产品需求具有共同特点：

需要把信息形成结构，需要把结构形成知识，需要让知识能够被调用，需要建立与知识对应的方法，并能够将这些知识和方法提供给其他应用系统使用。

IKCS提供的正是这一基础能力。

三、产品背景

企业和行业长期积累了大量信息资源。

这些信息可能存在于：

企业网站

产品页面

技术文档

PDF文档

产品说明书

技术规范

行业资料

企业内部资料

数据文件

标准文件

专业资料

人工整理内容

传统方式通常按照文件、页面、记录或者数据库字段保存这些内容。

这种方式能够解决信息保存问题，但当企业进一步需要利用这些信息进行产品匹配、参数计算、规则判断、技术分析或者其他应用时，往往需要重新从原始资料中提取信息。

IKCS的产品方向不是继续增加一个资料存储层，而是将资料中的信息进一步形成结构化知识。

例如，一份产品资料中可能包含：

产品名称、型号、功能、参数、状态、适用对象、使用场景、产品关系、技术规则等内容。

IKCS将这些内容形成结构化对象，并建立相互之间的关系。

在此基础上，进一步建立方法，使这些结构能够参与计算、判断、匹配、验证和推理。

这样，企业原有的信息资源就可以逐步形成：

信息资源 → 结构化知识资源 → 方法资源 → 应用基础

四、产品核心思想

IKCS的核心不是简单地把资料“结构化显示”。

其核心是建立一套能够持续构建、维护和调用的知识结构。

产品主要围绕两个基础部分展开：

结构

和

方法

结构解决：

系统中有什么，以及这些内容之间是什么关系。

方法解决：

系统如何利用这些结构完成具体处理。

因此：

结构决定可被认识和调用的内容。

方法决定如何利用这些内容。

结构化知识与方法结合以后，系统才能从单纯的信息保存进一步进入实际应用。

五、产品总体架构

IKCS整体可以形成以下产品结构：

IKCS

智能知识构建系统

│

┌──────────────┴──────────────┐

│ │

信息来源 方法体系

│ │

↓ ┌────────┴────────┐

信息结构化 ↓ ↓

│ 标准方法 自定义方法

↓ │ │

结构元素 └────────┬────────┘

│ ↓

┌──────┼──────┐ 方法函数

↓ ↓ ↓ │

对象 属性 状态 ↓

│ │ │ 方法调用与执行

└──────┼──────┘ │

↓ ┌─────────┼─────────┐

关系 / 场景 ↓ ↓ ↓

│ 逻辑 数据 数学

↓ │ │ │

结构化知识 └─────────┼─────────┘

│ ↓

│ 公式 / 规则

│ 定理 / 推理

│ ↓

└──────────────────────→ 方法组合

│

↓

方法实例

│

↓

结果

│

↓

其他应用系统

│

↓

认知分析系统

其中，认知分析系统并不属于IKCS内部模块，而是与IKCS保持独立的软件产品关系。

六、信息来源

IKCS以信息作为知识构建的基础来源。

系统可以处理不同类型的信息来源，包括：

网页信息

文档信息

开放信息

企业内部资料

产品资料

技术资料

专业资料

数据资料

人工定义资料

其他可处理的信息来源

不同来源的信息最终进入结构化处理过程。

系统需要保留信息来源与结构化结果之间的关系，使形成的知识能够追溯到相应信息来源。

这样，结构化知识不是脱离资料独立产生的内容，而是具有来源依据的知识资源。

七、结构元素

结构元素是IKCS构建知识的基础。

系统重点支持：

对象

表示被识别、描述或处理的具体实体。

例如：

产品、设备、企业、车辆、材料、客户、零部件等。

属性

描述对象具有的特征或参数。

例如：

型号、重量、尺寸、价格、功率、容量、续航时间等。

状态

表示对象在特定情况下所处的状态。

例如：

运行、停止、故障、可用、不可用、已完成等。

关系

描述对象与对象、对象与属性、对象与状态以及其他结构之间的联系。

例如：

属于、包含、适用于、连接、依赖、对应、匹配等。

场景

描述对象发生或使用的环境和条件。

例如：

家庭使用、工业生产、运输、实验、户外使用等。

数据

作为属性、状态、方法和计算过程中的具体数据内容。

这些结构元素共同构成IKCS的知识基础。

八、结构化知识

IKCS中的知识不是单纯的文字集合。

系统将对象、属性、状态、关系、场景和数据组织起来，形成结构化知识。

例如：

对象：产品A

属性：

续航 = 30小时

防水等级 = IPX7

工作模式 = 5种

关系：

属于 → 电动牙刷

适用于 → 家庭场景

状态：

当前状态 → 可用

这种结构使产品信息从一段资料转化为可以进一步调用的知识对象。

结构化知识可以被查询、匹配、计算、验证，也可以作为方法执行的输入。

九、知识构建

IKCS通过自动结构化和人工协同形成知识。

自动结构化负责从信息资料中建立初始结构结果。

人工协同负责对结构结果进行确认、修正、补充和维护。

系统可以针对结构元素进行调整，包括：

对象调整

属性调整

状态调整

关系调整

场景调整

分类调整

数据调整

通过持续维护，使结构化知识逐步形成企业或行业自身的知识资源。

十、标准方法

标准方法是IKCS提供的基础方法资源。

标准方法用于处理系统中具有通用性的操作和逻辑。

例如：

获取对象

获取属性

获取状态

获取关系

条件判断

数值比较

数据计算

数据处理

匹配

验证

结果处理

标准方法可以被其他方法调用，也可以直接用于具体应用。

标准方法构成IKCS方法体系的基础。

十一、自定义方法

IKCS同时提供自定义方法能力。

企业、行业和专业人员可以根据实际需要建立自己的方法。

自定义方法可以用于：

企业业务规则

行业规则

专业计算

技术计算

产品匹配

参数判断

数据处理

专业验证

推理处理

特定应用功能

自定义方法不需要被固定在系统核心中。

用户可以在已有结构和标准方法基础上建立新的方法。

因此，IKCS的方法体系可以持续扩展。

十二、标准函数与自定义函数

方法可以通过函数形式调用和执行。

IKCS支持：

标准函数（方法）

以及：

自定义函数（方法）。

标准函数提供通用处理能力。

自定义函数则用于建立企业、行业和专业领域自身需要的处理能力。

函数可以接收结构化对象、属性、状态、关系和数据，也可以调用其他函数或方法。

例如：

获取产品

↓

读取产品价格

↓

读取产品数量

↓

计算总价

↓

验证价格条件

↓

返回结果

这些处理过程可以由多个方法函数组成。

十三、方法对结构的调用

IKCS中的方法不是脱离知识独立运行。

方法可以直接调用结构化知识中的：

对象

属性

状态

关系

场景

数据

例如一个产品计算方法可以：

调用对象：产品A

读取属性：

单价

数量

执行方法：

单价 × 数量

输出：

总价格

因此，结构化知识为方法提供输入和处理对象。

方法则将结构化知识转化为具体处理过程。

十四、逻辑运算

IKCS的方法体系支持逻辑处理。

包括：

条件判断

AND

OR

NOT

IF

THEN

ELSE

多条件组合

条件嵌套

例如：

如果：

产品防水等级 ≥ IPX7

并且

产品具有充电功能

则：

符合目标产品条件

这样的逻辑可以形成标准方法，也可以由用户建立自定义方法。

十五、数据运算

结构化数据可以通过方法进行处理。

包括：

加法

减法

乘法

除法

比较

求和

平均值

最大值

最小值

数据筛选

数据分类

数据统计

数据转换

范围判断

数据运算可以直接处理结构化知识中的数据，也可以作为复合方法中的组成部分。

十六、数学计算

IKCS的方法函数体系可以用于建立数学计算方法。

根据具体方法定义，可以支持：

基础数学运算

代数计算

方程计算

几何计算

概率计算

统计计算

矩阵计算

数值计算

函数计算

微积分相关计算

其他可以形成明确计算规则的方法

数学计算在IKCS中不是孤立存在的。

计算方法可以调用对象属性和数据，并将计算结果返回给其他方法。

因此：

结构化数据

↓

数学方法

↓

计算

↓

结果

可以成为其他应用功能的一部分。

十七、公式、定理和专业规则

企业和专业领域中存在大量公式、定理、标准规则和计算规则。

IKCS可以将能够明确表达的公式和规则形成方法。

例如：

输入参数

↓

公式方法

↓

计算

↓

结果

或者：

对象条件

+

适用条件

+

专业规则

↓

规则方法

↓

判断结果

这样，专业知识不再只是资料中的文字内容，而可以形成可调用的方法资源。

十八、推理方法

IKCS可以通过条件、关系、规则和方法组合形成推理处理。

例如：

条件A

+

条件B

+

规则C

↓

推理方法

↓

结论

复杂推理还可以由多个方法组合完成：

方法A

↓

方法B

↓

方法C

↓

方法D

↓

结果

这种机制为后续认知分析系统提供可调用的规则和推理基础。

十九、方法组合

IKCS支持标准方法与自定义方法之间进行组合。

一个方法可以调用另一个方法。

因此可以形成：

方法A

↓

方法B

↓

方法C

↓

方法D

也可以形成更加复杂的组合结构：

方法A

/ \

方法B 方法C

\ /

方法D

↓

结果

方法组合使复杂功能能够由多个基础方法构建。

这意味着新的应用功能不必全部依赖系统核心代码增加新的固定功能，而可以通过已有结构、方法和新定义的方法进行扩展。

二十、方法实例

方法本身属于通用定义。

当方法与具体对象、属性、状态、条件和数据结合后，可以形成方法实例。

例如：

方法：产品价格计算

具体实例：

产品A

单价：100

数量：5

调用价格计算方法：

100 × 5 = 500

这里：

价格计算属于方法。

产品A在单价100、数量5条件下的价格计算属于具体方法实例。

这种机制使通用方法能够应用于不同对象和不同场景。

二十一、能力与方法

IKCS需要区分能力与方法。

能力回答：

可以做什么。

方法回答：

如何完成。

例如：

“可以计算产品价格”属于能力。

“读取产品单价和数量，并执行乘法计算”属于方法。

方法可以实现能力。

多个方法还可以组合形成更加复杂的能力。

因此，IKCS的产品结构可以形成：

结构 → 知识 → 方法 → 方法实例 → 功能能力

二十二、人工定义体系

IKCS不仅依靠自动结构化，也支持人工建立知识和方法。

用户可以定义：

行业

分类

对象

属性

状态

关系

场景

规则

方法

函数

方法组合

人工定义使企业能够建立符合自身业务特点的知识体系。

例如制造企业可以定义自己的：

产品分类、设备对象、工艺对象、质量属性、生产状态、设备关系、生产规则和技术方法。

这些内容最终形成企业自身的知识与方法资源。

二十三、人工协同与知识维护

自动结构化并不意味着知识构建完全脱离人工。

IKCS支持人工对结构结果进行协同处理。

人工可以：

确认结构

修改结构

删除错误结构

增加缺失结构

调整关系

调整分类

定义规则

定义方法

系统保存相应变化过程，使知识构建能够持续维护。

这种机制保证知识体系能够随着企业资料和业务变化不断更新。

二十四、知识版本与可追溯性

IKCS支持知识和方法的持续版本化管理。

不同版本之间可以记录：

原始内容

修改内容

修改时间

修改人员或修改来源

修改规则

新旧结构变化

通过版本管理，可以避免知识更新后无法追溯来源的问题。

企业可以根据实际需要维护不同版本的知识和方法。

二十五、行业应用

IKCS不是针对单一行业设计的软件产品。

其结构和方法机制可以用于多个行业。

制造业

构建产品、设备、零部件、材料、工艺、参数、质量标准和生产规则。

支持产品知识调用、参数计算、设备与零部件关系处理、规格匹配、条件判断和质量规则验证。

汽车行业

构建车型、零部件、动力系统、技术参数、配置、状态、适配关系和维修知识。

支持车型知识调用、零部件匹配、参数比较、状态判断和专业方法调用。

电子与电气行业

构建元器件、产品型号、规格、技术参数、接口、设备状态和产品关系。

支持参数计算、规格比较、产品匹配和技术规则验证。

家电行业

构建产品型号、功能、参数、零部件、使用条件和场景。

支持产品比较、参数处理、功能匹配和使用条件判断。

工程建设行业

构建工程对象、材料、设备、技术参数、工程标准和计算方法。

支持工程数据处理、参数计算、条件判断和规则验证。

能源行业

构建设备、能源类型、运行参数、设备状态和运行条件。

支持运行参数处理、状态判断和专业规则应用。

化工行业

构建原材料、设备、工艺条件、参数、状态和专业规则。

支持专业数据计算、条件判断、关系处理和规则验证。

物流与供应链

构建货物、车辆、仓储、路线、运输条件、时间、重量、体积和供应关系。

支持运输条件匹配、数据计算、条件判断和供应链知识调用。

建筑材料与工业材料

构建材料类型、规格、性能、参数、适用条件和标准要求。

支持材料匹配、规格比较和条件验证。

农业

构建作物、环境、土壤、设备、生产条件和农业专业知识。

支持农业对象匹配、条件判断和专业知识调用。

食品行业

构建食品产品、原材料、成分、配方、生产条件和质量要求。

支持产品知识组织、数据处理和质量规则验证。

医疗与健康领域

构建专业对象、属性、状态、关系和专业知识。

在符合行业法规、数据安全和专业使用要求的前提下，为专业知识构建和方法应用提供基础。

科研与技术研发

构建研究对象、实验条件、实验数据、参数、公式、规则和研究方法。

支持数据处理、公式计算、条件判断、规则验证和方法组合。

教育与专业知识领域

构建学科对象、知识元素、属性、关系、计算方法和专业规则。

支持专业知识组织、知识调用和方法应用。

外贸与跨境业务

构建产品、客户、供应商、市场、规格、认证、价格、运输条件和交易条件。

支持产品匹配、条件比较和相关规则验证。

电商行业

构建商品、品牌、型号、规格、属性、价格、库存、用户需求和使用场景。

支持商品属性处理、规格比较和需求匹配。

企业内部应用

构建企业产品、服务、客户、技术、标准、规则和专业方法。

企业可以形成自身独立的知识与方法体系。

二十六、跨行业产品能力

IKCS面向不同行业时，并不是为每一个行业重新建立一套软件。

产品保持统一的基础架构。

不同之处主要来自：

行业对象不同

属性不同

状态不同

关系不同

数据不同

规则不同

方法不同

例如：

制造业需要设备、产品、工艺和质量方法；

物流需要货物、车辆、路线和运输方法；

汽车行业需要车型、零部件、参数和维修方法；

科研领域需要研究对象、实验数据、公式和研究方法。

这些不同内容都可以建立在IKCS统一的结构与方法机制之上。

二十七、IKCS与认知分析系统

IKCS与认知分析系统是两个独立的软件产品。

这是IKCS产品体系中的重要关系。

IKCS不是完整的认知分析系统。

认知分析系统也不是IKCS内部的一个普通功能模块。

两者承担不同职责。

IKCS负责：

结构构建、知识构建、方法构建和方法调用基础。

认知分析系统负责：

利用结构化知识和方法进行认知分析。

两者通过明确的软件接口和数据关系进行连接。

二十八、IKCS为认知分析系统提供的基础

认知分析系统需要处理对象、属性、状态、关系、场景和知识。

这些基础内容可以由IKCS进行构建。

IKCS可以向认知分析系统提供：

结构元素

对象

属性

状态

关系

场景

结构化知识

标准方法

自定义方法

方法函数

方法组合

方法实例

规则

计算方法

匹配方法

验证方法

推理方法

因此，认知分析系统不需要把全部基础知识结构重新建立一遍。

它可以直接利用IKCS已经构建的知识和方法。

二十九、认知分析系统对IKCS的调用

认知分析系统处理具体信息时，可以形成自己的认知过程。

例如：

输入信息

↓

感知

↓

符号

↓

元素

↓

调用IKCS结构

↓

对象

↓

属性

↓

状态

↓

关系

↓

调用IKCS知识

↓

知识匹配

↓

调用IKCS方法

↓

计算 / 判断 / 匹配 / 验证 / 推理

↓

认知分析

↓

理解

↓

记忆

↓

经验

↓

判断

↓

决策

这里的关键关系是：

IKCS提供结构和方法。

认知分析系统使用这些结构和方法进行认知处理。

三十、IKCS与认知分析系统的对应关系

两套系统可以形成明确的产品对应：

IKCS 认知分析系统

结构元素 感知后的认知元素

对象 对象识别与对象分析

属性 属性分析

状态 状态分析

关系 关系分析

场景 场景理解

结构化知识 知识调用与理解

标准方法 基础认知处理方法

自定义方法 专业认知处理方法

匹配方法 认知匹配

计算方法 认知计算

验证方法 条件验证

推理方法 认知推理

方法组合 复杂认知处理

方法实例 当前对象和状态下的方法执行

这种对应关系使两个产品形成明确的上下游产品协作关系，但不改变各自的独立性。

三十一、IKCS与认知分析系统的产品链

两个产品可以形成：

信息来源

│

↓

IKCS

│

┌───────────┴───────────┐

↓ ↓

结构化知识 方法体系

│ │

└───────────┬───────────┘

↓

方法实例

│

↓

认知分析系统

│

┌─────────┼─────────┐

↓ ↓ ↓

理解 分析 判断

│ │ │

└─────────┼─────────┘

↓

决策

│

↓

后续应用系统

因此，IKCS是认知分析系统的重要基础产品，但不是认知分析系统本身。

三十二、两个系统保持独立

IKCS和认知分析系统保持独立具有明确的产品意义。

IKCS可以独立用于企业知识构建。

认知分析系统也可以根据需要使用其他结构化知识来源。

但在WSaiOS-ICAI产品体系中，IKCS可以成为认知分析系统的主要知识和方法基础。

两个系统可以分别：

开发

部署

升级

维护

扩展

并通过接口进行数据和方法调用。

这样可以避免把知识构建、认知分析和其他应用功能全部集中到一个软件中。

三十三、IKCS与其他应用系统

除了认知分析系统，IKCS也可以向其他独立软件提供知识和方法。

例如：

企业应用系统

产品应用系统

技术分析系统

专业计算系统

知识查询系统

匹配系统

规则处理系统

行业应用系统

这些系统可以根据需要调用IKCS的：

结构、知识、方法和方法实例。

因此，IKCS不仅是一个独立软件，也可以成为其他软件的知识和方法基础。

三十四、产品接口与系统连接

IKCS与其他系统之间可以建立独立的数据和功能接口。

接口可以用于：

获取结构

获取知识

获取对象

获取属性

获取状态

获取关系

调用方法

调用计算

调用匹配

调用验证

获取方法结果

认知分析系统可以通过接口调用IKCS的知识和方法。

其他应用系统同样可以按照自身需要进行调用。

这样可以保持产品之间的独立性，同时形成完整的软件产品体系。

三十五、产品技术架构

IKCS采用模块化、面向对象的软件架构。

核心技术方向包括：

PHP

OOP

MVC

Model

Controller

Engine

View

Storage

产品内部可以形成不同职责的模块。

例如：

InformationSource

负责信息来源。

ElementExtractor

负责结构元素处理。

StructureRuleEngine

负责结构规则处理。

KnowledgeModel

负责知识数据。

Method

负责方法定义。

MethodEngine

负责方法处理。

MethodExecutor

负责方法执行。

MethodInstance

负责具体方法实例。

通过模块化设计，使知识构建、方法构建和方法执行保持清晰的职责边界。

三十六、产品数据体系

IKCS的数据体系围绕知识和方法建立。

主要数据对象包括：

InformationSource

信息来源。

Element

结构元素。

Object

对象。

Attribute

属性。

State

状态。

Relation

关系。

Scene

场景。

Knowledge

结构化知识。

Method

方法。

MethodFunction

方法函数。

MethodInstance

方法实例。

Rule

规则。

Result

方法执行结果。

这些数据对象共同构成IKCS产品的数据基础。

三十七、产品安全与可控性

IKCS强调知识和方法的可控性。

企业建立的知识和方法属于企业自身的结构化资源。

系统应当能够对知识和方法进行：

定义

修改

审核

版本管理

权限控制

来源追踪

结果追踪

对于企业专业知识和自定义方法，应保持明确的管理边界。

三十八、产品扩展能力

IKCS不把行业知识全部写死在产品核心。

产品核心提供通用的：

结构机制

和

方法机制。

具体行业内容通过知识和方法进行扩展。

因此可以增加：

新对象

新属性

新状态

新关系

新场景

新规则

新数据类型

新标准方法

新自定义方法

新方法函数

新方法组合

从而适应新的行业和新的应用需求。

三十九、产品建设方式

IKCS的产品建设以现有产品架构为基础进行持续扩展。

产品建设重点包括：

知识构建能力

不断完善信息来源和结构化能力。

结构能力

不断完善对象、属性、状态、关系和场景等结构。

方法能力

不断增加标准方法并完善自定义方法。

函数能力

不断完善计算、逻辑、匹配、验证和推理能力。

组合能力

完善复杂方法之间的调用和组合。

行业能力

根据不同产业建立专业知识和方法资源。

系统连接能力

完善与认知分析系统及其他独立软件之间的数据和方法调用。

四十、产品应用价值

IKCS能够将企业和行业长期积累的信息资源进一步转化为结构化知识。

在此基础上，知识可以通过方法进行调用和处理。

因此产品形成三个层次的价值：

第一层：知识构建

把分散的信息形成结构化知识。

第二层：方法构建

把规则、计算、逻辑、匹配、验证和专业处理形成可调用的方法。

第三层：应用连接

把结构化知识和方法提供给认知分析系统及其他应用系统。

因此，IKCS不是应用系统的终点，而是能够连接知识资源与应用系统的基础产品。

四十一、产品核心关系

IKCS的核心产品关系可以概括为：

信息

↓

结构

↓

知识

↓

方法

↓

函数

↓

调用

↓

计算 / 逻辑 / 匹配 / 验证 / 推理

↓

方法组合

↓

方法实例

↓

应用

与认知分析系统的关系为：

IKCS

│

├── 结构

├── 知识

├── 标准方法

├── 自定义方法

├── 方法函数

└── 方法实例

│

↓

认知分析系统

│

├── 感知

├── 符号

├── 元素

├── 关系

├── 对象

├── 状态

├── 理解

├── 记忆

├── 经验

├── 分析

├── 判断

└── 决策

四十二、产品边界

IKCS专注于知识构建和方法构建。

其核心职责是：

建立结构。

建立知识。

建立方法。

执行方法。

形成方法实例。

向其他系统提供知识与方法。

以下内容不属于IKCS的核心产品职责：

完整认知分析

个体长期记忆

个体经验体系

复杂决策系统

行为执行系统

内容生成系统

自动发布系统

中央调度系统

这些功能可以由其他独立系统承担。

其中，认知分析系统与IKCS形成明确的产品对应关系。

四十三、产品总体定位

经过上述产品体系，IKCS形成明确的独立产品定位：

WSaiOS-ICAI 智能知识构建系统，是一套以信息结构化为入口，以结构元素和结构化知识为基础，以标准方法和自定义方法为核心方法体系，使知识能够被调用、计算、判断、匹配、验证、推理和组合，并向认知分析系统及其他应用系统提供结构与方法基础的独立软件产品。

其产品核心不是单纯的信息保存，也不是单纯的知识查询。

其核心是：

构建结构化知识。

构建可调用方法。

让结构化知识能够进入实际处理。

让方法能够与具体知识、对象、状态和数据结合。

让知识和方法能够服务于后续应用系统。

四十四、产品最终形态

IKCS最终形成的是一个独立的、可扩展的结构化知识与方法构建产品。

它以信息为入口，以结构为基础，以知识为核心资源，以标准方法和自定义方法为执行机制，以方法函数和方法实例为具体应用机制。

在产品体系中：

信息进入IKCS。

信息形成结构。

结构形成知识。

知识与方法建立联系。

方法调用知识和数据。

方法执行计算、逻辑、匹配、验证和推理。

多个方法可以组合。

方法可以形成具体实例。

结构化知识和方法可以提供给认知分析系统。

认知分析系统在此基础上进一步完成认知分析。

其他应用系统也可以根据自身需求使用IKCS提供的知识和方法。

最终形成：

信息资源

↓

┌────────────────┐

│ IKCS │

│ 智能知识构建系统 │

└────────────────┘

│

┌────────────┴────────────┐

↓ ↓

结构化知识 方法体系

│ │

└────────────┬────────────┘

↓

方法实例

│

┌────────────┴────────────┐

↓ ↓

认知分析系统 其他应用系统

│ │

↓ ↓

认知分析 行业应用

│

↓

理解 / 分析

│

↓

判断 / 决策

IKCS由此成为WSaiOS-ICAI相关产品体系中的独立知识构建产品，同时作为认知分析系统的重要基础产品。

四十五、结语

WSaiOS-ICAI 智能知识构建系统（IKCS）面向的是一个明确的产品问题：

如何把分散的信息形成结构化知识，并进一步把这些知识形成可以调用的方法资源。

产品通过信息来源、结构元素、结构化知识、标准方法、自定义方法、方法函数、方法组合和方法实例，形成完整的软件能力。

它能够服务于企业知识、产品知识、技术知识、行业知识和专业知识，也能够服务于制造、汽车、电子、家电、工程、能源、化工、物流、科研、教育、外贸、电商等不同领域。

更重要的是，IKCS并不承担整个认知系统的全部功能。

它承担的是知识和方法构建这一独立的软件职责。

在WSaiOS-ICAI产品体系中，IKCS向认知分析系统提供结构化知识和方法基础；认知分析系统进一步利用这些结构和方法完成认知分析。

因此，两者形成清晰的产品关系：

IKCS负责构建知识与方法，认知分析系统负责使用知识与方法进行认知分析。

而IKCS自身则通过持续构建结构、知识和方法，成为可以独立使用、持续扩展并能够连接其他应用系统的智能知识构建软件产品。