对比文件名称：2013-05-09_发明申请_US20130117769A1 SENSOR API FRAMEWORK FOR CLOUD BASED APPLICATIONS
目标专利名称：用于传感器数据的超低电力处理的算法引擎CN106716298B
本次调用的模型名称：DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：其包括：由通用处理器配置传感器融合引擎，《未公开》 | 无直接对应内容。对比文件描述了传感器核心处理器（sensor core processor 140）执行传感器核心客户端（sensor core client 141）和传感器驱动程序（sensor drivers 150）来与服务器应用通信并获取传感器数据（参见[0032], [0038]），但未提及该传感器核心处理器或相关功能模块是由一个通用处理器来配置的。 | 在对比文件中，传感器核心处理器（140）及其上运行的传感器核心客户端（141）是实现通用API（170）以响应服务器请求、协调传感器访问的低功耗处理单元。其操作模式（如低占空比模式）和功能是通过其自身架构和API框架预设的，或者是由来自云端应用的请求指令触发的，并未记载由一个更高层级的“通用处理器”（如目标专利中执行配置任务后进入睡眠的处理器）对其进行初始化或配置的过程。因此，本领域技术人员无法从对比文件中毫无疑义地得出或合理推断出“由通用处理器配置传感器融合引擎”这一技术特征。 |
| **技术特征B**：所述传感器融合引擎包括用于执行多个传感器数据处理算法中的每一者的专用硬件电路，《未公开》 | 对比文件[0046]提到：“For a hardware implementation, the processing units may be implemented within one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, micro-controllers, microprocessors, electronic devices, other electronic units designed to perform the functions described herein, or a combination thereof.” | 目标专利的“传感器融合引擎”被明确定义为包含“用于执行多个传感器数据处理算法中的每一者的专用硬件电路”（见说明书[0024]），例如硬件宏（hardware macro），其作用是替代通用处理器或DSP以超低功耗执行特定算法。对比文件虽然泛泛提及实现方式可包括ASIC、DSP、FPGA、处理器等多种硬件形式，但其描述的是整个方法或系统“可能”的硬件实现载体，并未具体指向一个名为“传感器融合引擎”的实体，更未明确该实体包含用于“每一者”算法的“专用硬件电路”。对比文件的核心是运行在低功耗“传感器核心处理器”上的软件API框架和客户端程序（sensor core client 141），该处理器本身可能是一个通用低功耗处理器（如[0032]所述“run on a lower grade processor”）。本领域技术人员无法从对比文件直接或隐含地得出存在一个由“专用硬件电路”构成的、用于执行多种算法的“传感器融合引擎”。 |
| **技术特征C**：其中所述多个传感器数据处理算法包括用于从多个传感器融合传感器数据的算法《隐含公开》 | 1. 对比文件[0040]描述了触发计算可以基于多个传感器的组合：“For example, the mobile device 100 sends a sensor data response message including data from a first sensor (e.g., the GPS sensor showing a border has been crossed) based on data from a second sensor (e.g., the temperature sensor indicating a temperature passing lower than a certain amount).” <br> 2. 对比文件[0041]进一步说明：“The mobile device may send measurements from a sensor based on a combination of measurements from multiple sensors triggering a certain criteria. ... For example, the mobile device 100 sends the GPS data based on when the temperature sensor shows temperature is outside a range for a certain about of time, the humidity sensor indicates humidity is greater that a certain value and the accelerometer 162 shows acceleration is below a set threshold.” | 目标专利中，传感器数据融合算法是传感器数据处理算法的一种，用于组合来自不同传感器的数据以导出信息（见说明书[0005]）。对比文件虽然没有明确使用“融合（fusion）”一词，但其详细描述了基于来自多个不同传感器（如GPS、温度、湿度、加速度计）的数据组合来触发特定动作（如发送传感器数据响应）。这种“基于多个传感器数据的组合来做出决策或触发报告”的过程，实质上就是传感器数据融合的一种典型应用。本领域技术人员阅读对比文件后，能够合理推断出在传感器核心处理器上执行的算法逻辑中，必然包含用于处理和分析来自多个传感器的数据、并根据其组合关系进行判断的算法，这等同于隐含公开了“用于从多个传感器融合传感器数据的算法”。 |
| **技术特征D**：根据所述配置，将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中《直接公开》 | 对比文件[0032]明确记载：“This configuration enables trigger calculations and sensor data uploads to be done on the low power processor while leaving the power intensive application processor in a sleep mode.” （这种配置使得触发计算和传感器数据上传可以在低功耗处理器上完成，同时让高功耗的应用处理器处于睡眠模式。） | 目标专利的技术特征D要求根据配置，将通用处理器置于低电力睡眠模式。对比文件明确描述了“power intensive application processor”（高功耗应用处理器）可以被置于“sleep mode”（睡眠模式），而其上下文正是为了节能，将传感器数据处理任务卸载到低功耗的“sensor core processor”（传感器核心处理器）上执行。这里的“application processor”对应于目标专利中执行主要应用处理、功耗较高的“通用处理器”。本领域技术人员能够毫无疑义地得出，在对比文件所述的配置下，该应用处理器可以进入低电力睡眠模式。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **技术特征E**：响应于来自多个传感器中的至少一者的中断，唤醒外围控制器《未公开》 | 无直接对应内容。对比文件[0038]提到传感器核心处理器（140）在占空比的不活动期（休眠模式）和活动期（操作模式）之间循环，以响应来自服务器的请求。但未提及由传感器产生中断来唤醒一个专门的“外围控制器”。 | 目标专利的特征E描述了由传感器中断触发唤醒“外围控制器”这一特定动作。对比文件中，传感器数据的获取是由传感器核心处理器（140）响应来自云端服务器应用的外部请求（通过调制解调器）而主动发起或周期性检查的（参见[0038], [0043]），或者是在满足预设触发条件时报告（参见[0040]-[0042]）。虽然传感器驱动程序（150）与传感器（160）通信，但整个流程的启动点是对外部请求或内部条件判断的响应，而非直接响应于传感器硬件产生的中断信号。对比文件没有公开或暗示存在一个类似于目标专利中负责从传感器读取数据、并被传感器中断唤醒的独立“外围控制器”模块。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征F**：在唤醒之后，当所述通用处理器处于所述低电力睡眠模式中时，以所述外围控制器读取所述多个传感器中的每一者所产生的数据且将所述数据存储到伴随存储器中《未公开》 | 对比文件[0032]描述了传感器核心处理器（140）通过传感器驱动程序（150）从传感器（160）接收传感器数据。但未提及“伴随存储器”（companion memory）这一特定存储部件，也未描述将传感器数据存储到这样一个专门的存储器中的步骤。数据可能被临时缓存在处理器内存或直接用于处理和响应。 | 目标专利的特征F限定了在通用处理器睡眠期间，由被唤醒的“外围控制器”执行从“多个传感器中的每一者”读取数据并存储到“伴随存储器”中这一具体操作序列和架构。对比文件公开了在应用处理器睡眠时，由低功耗的传感器核心处理器（其功能可能部分覆盖了目标专利的外围控制器和传感器融合引擎）来获取和处理传感器数据。然而，对比文件并未明确区分“外围控制器”和“传感器融合引擎”这两个实体，也未提及“伴随存储器”这一特定的、与传感器融合引擎和外围控制器紧密耦合的存储部件（如目标专利说明书[0021]所述，大小为几十KB，与传感器融合引擎和外围控制器一起位于低电力岛状物内）。因此，该具体技术方案未被对比文件公开。 |
| **技术特征G**：以及以所述传感器融合引擎处理存储在所述伴随存储器中的所述数据，《未公开》 | 对比文件[0032], [0038], [0040]-[0042]描述了传感器核心处理器（sensor core processor 140）可以处理传感器数据，例如执行触发计算（trigger calculations）或将原始数据处理后返回（参见[0039]：“Alternatively, the unified client application may process the raw sensor data and return the processed sensor data.”）。但未提及“传感器融合引擎”这一特定硬件模块，也未提及处理的对象是存储在“伴随存储器”中的数据。 | 目标专利的特征G明确限定了由“传感器融合引擎”这一特定硬件实体来处理“存储在所述伴随存储器中的所述数据”。对比文件中，数据处理功能是由“传感器核心处理器”（sensor core processor 140）这一可能是通用低功耗处理器的单元执行的，或者由其上的“统一客户端应用”（unified client application）以软件形式执行。这与目标专利中由包含专用硬件电路（硬件宏）的“传感器融合引擎”执行处理有本质区别。同时，对比文件也未提及“伴随存储器”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征H**：其中所述配置包括配置所述传感器融合引擎以使用用于执行所述融合算法的所述专用硬件电路来执行所述处理。《未公开》 | 无直接对应内容。 | 该技术特征是特征B（专用硬件电路）和特征G（由传感器融合引擎处理）的进一步限定，强调了配置内容是指定使用专用硬件电路来执行处理（包括融合算法）。如前述对特征B和特征G的分析，对比文件既未公开“传感器融合引擎”这一实体，也未公开其包含“用于执行融合算法的专用硬件电路”，因此更不可能公开“配置传感器融合引擎以使用该专用硬件电路”这一步骤。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征I**：其中唤醒所述外围控制器是通过始终接通子系统AOSS来执行。《未公开》 | 无直接对应内容。对比文件未提及“始终接通子系统”（Always-On Subsystem, AOSS）或功能等效的模块。 | 目标专利的特征I限定了唤醒外围控制器的具体执行者是“始终接通子系统（AOSS）”。对比文件描述了传感器核心处理器在低占空比模式下运行，在活动期唤醒以处理请求（参见[0038]），但并未披露一个独立的、始终接通的子系统（AOSS）来负责电压管理、中断处理和唤醒信号发送等功能（如目标专利说明书[0021]所述）。该特定架构组件及其在唤醒流程中的作用未被对比文件公开。 |
| **技术特征J**：其中所述通用处理器、所述传感器融合引擎、所述伴随存储器以及所述外围控制器位于芯片上系统SoC的低电力岛状物内。《未公开》 | 无直接对应内容。对比文件提到了“mobile device”、“sensor core processor”、“client application processor”等，但未提及这些组件集成在同一个“芯片上系统（SoC）”中，更未提及“低电力岛状物”（low power island）这一用于实现超低功耗运行的特定SoC设计架构。 | 目标专利的特征J涉及具体的集成电路物理架构——将通用处理器、传感器融合引擎、伴随存储器和外围控制器集成在SoC的一个专门设计的“低电力岛状物”内，以实现当SoC其他部分休眠时该区域仍能以低电压/低时钟运行（见说明书[0021]）。对比文件仅从功能模块（处理器、传感器等）的角度描述移动设备，并未揭示其底层芯片级集成方式和为实现超低功耗而采用的“低电力岛状物”设计。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征K**：其中所述传感器融合引擎是始终接通子系统AOSS的部分。《未公开》 | 无直接对应内容。 | 该技术特征限定了传感器融合引擎与AOSS的从属关系。如对特征I的分析，对比文件未公开“始终接通子系统（AOSS）”；如对特征B和G的分析，对比文件也未公开“传感器融合引擎”。因此，两者之间的部分与整体关系自然也无从谈起。该技术特征未被公开。 |
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