对比文件名称：WO2012134546A1_Description_20260304_2053
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
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，《直接公开》** | “the application processor 108 may be given the authority and capability to configure the sensor hub (using the sensor hub hardware and/or software)” (Detailed Description, 第3段) <br> “the primitives ... are configured from and by the application processor 108 through a protocol, such as a sensor hub API.” (Detailed Description, 第4段) | 对比文件明确公开了应用处理器（application processor 108）具有配置传感器集线器（sensor hub 110）的权限和能力。应用处理器在对比文件中相当于目标专利的“通用处理器”，而传感器集线器（sensor hub）负责传感器数据的收集和处理，其作用相当于目标专利的“传感器融合引擎”。因此，该特征被对比文件直接公开。 |
| **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，《隐含公开》** | “sensor hub 110 having hardware (architecture) 112 and software (architecture) 114” (Detailed Description, 第4段) <br> “sensor hub processor 202 ... can operate at extremely low current” (Detailed Description, 第8段) <br> “processing module 326 that is used to trigger the application processor 108 to facilitate configuration of the sensor hub processor 202 to apply certain data processing functions to sensor data” (Detailed Description， 第27段) | 对比文件公开了传感器集线器（sensor hub）包含硬件架构和软件架构，其处理器（sensor hub processor 202）是低功耗处理器，并设置有处理模块（processing module 326）来对传感器数据应用数据处理功能。其目的是从应用处理器卸载任务以降低功耗。虽然对比文件未明确记载“专用硬件电路”，但本领域技术人员结合其目的（极低功耗运行）和架构（包含硬件架构的独立处理单元），能够合理推断出，为了实现低功耗高效处理，传感器集线器内部用于执行特定数据处理算法（如处理模块326所执行的功能）的电路很可能是针对这些算法优化的专用硬件电路，而非运行通用软件的通用处理器核心。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **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，《直接公开》** | “condition evaluator 328 that helps facilitate configuration of the sensor hub processor 202 to perform data processing functions to combine sensor data from any one or more sensors 214-228” (Detailed Description， 第28段) | 对比文件中的条件评估器（condition evaluator 328）作为一个功能模块（primitive），明确被配置为执行数据处理功能以“组合”（combine）来自多个传感器的传感器数据。“组合来自多个传感器的数据”即“融合传感器数据”。因此，该特征被对比文件直接公开。 |
| **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》** | “the application processor 108 may go to sleep” (Detailed Description， 第25段) <br> “allows the application processor to sleep and consequently, reducing overall power consumption.” (Detailed Description， 第35段) | 对比文件多次明确记载了应用处理器（application processor 108）可以去睡眠（go to sleep），目的是降低整体功耗。这与目标专利中通用处理器在配置后进入低电力睡眠模式的作用完全相同，都是为了在传感器数据由专用单元处理时节省主处理器的功耗。因此，该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，《隐含公开》** | “data reduction and event detection... when the sensor hub 110 is able to detect that a possible gesture (or speech) is performed ... it wakes up the application processor 108” (Detailed Description， 第29段) <br> “virtual sensors 330 ... can trigger certain events and wakeup the application processor 108 accordingly.” (Detailed Description， 第31段) | 对比文件公开了传感器集线器（sensor hub 110）能够检测事件（如可能的手势），并据此唤醒应用处理器。虽然未明确使用“中断”（interrupt）一词，但本领域技术人员公知，传感器或处理单元检测到特定条件后唤醒另一个处理单元，通常是通过触发中断信号来实现的。因此，本领域技术人员能够从“检测事件并唤醒”这一描述中，毫无疑义地推理出“响应于传感器数据满足条件（即事件触发，可视为一种中断机制）而唤醒控制器（此处是唤醒应用处理器）”的技术方案。目标专利中“外围控制器”的唤醒作用与对比文件中“传感器集线器”唤醒“应用处理器”的作用实质相同，都是响应传感器相关事件激活处理单元。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **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，《隐含公开》** | “configure the sensor hub processor 202 to collect the relevant data in the background and aggregate or persist the data at a storage medium.” (Detailed Description， 第25段) <br> “capture module 322 to allow selection of which of the several sensors 214-228 to capture data from” (Detailed Description， 第26段) | 对比文件公开了在应用处理器睡眠时，传感器集线器处理器（sensor hub processor 202）被配置为在后台收集（collect）相关数据并将其持久化（persist）在存储介质中。捕获模块（capture module 322）用于选择从哪些传感器捕获数据。虽然对比文件未明确提及“伴随存储器”这一具体名称，但“在存储介质中持久化数据”必然涉及将数据存储在某种存储器中。本领域技术人员能够理解，为了在应用处理器睡眠期间进行低功耗数据缓冲和处理，需要一个可由传感器集线器直接访问的存储器，这相当于目标专利中的“伴随存储器”。因此，“从传感器读取数据并存储”这一技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **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，《直接公开》** | “the sensor hub 110 ... responsible for ... processing” (Detailed Description, 第4段) <br> “processing module 326 ... to apply certain data processing functions to sensor data obtained from the sensors 214-228” (Detailed Description， 第27段) | 对比文件明确将“处理”（processing）列为传感器集线器（sensor hub 110）的核心功能之一，并具体描述了处理模块（processing module 326）用于对从传感器获得的数据应用数据处理功能。结合特征F的论述，数据处理的对象正是从传感器读取并存储的数据。因此，该特征被对比文件直接公开。 |
| **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。《隐含公开》** | “configures the sensor hub 110 to capture data ... perform gesture spotting on the sensor hub 110” (Detailed Description， 第5段) <br> “condition evaluator 328 ... to perform data processing functions to combine sensor data from any one or more sensors” (Detailed Description， 第28段) | 对比文件公开了应用处理器配置传感器集线器以执行特定功能，例如手势识别（gesture spotting）和组合传感器数据（combine sensor data，即融合）。如特征B和C的论述，这些功能由传感器集线器（其包含硬件架构）执行。配置行为（configures the sensor hub）必然包括配置其执行这些处理算法。虽然未明确记载“使用专用硬件电路”，但结合传感器集线器包含硬件架构以及其低功耗、专用处理的目的，本领域技术人员能够合理推断，配置传感器集线器执行这些算法，即意味着使用其硬件资源（可合理推及包括专用硬件电路）来执行。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **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》** | 无相应记载。 | 对比文件描述了传感器集线器自身可以检测事件并唤醒应用处理器（见特征E论述），或通过虚拟传感器触发事件来唤醒应用处理器。但并未提及存在一个独立的“始终接通子系统”（AOSS）来负责执行唤醒操作。目标专利中的AOSS是一个具有特定功能（如提供校正电压、接收DRI信号、提供唤醒信号）的子系统，对比文件未公开这一具体架构。因此，该特征未被对比文件公开。 |
| **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》** | “the sensor hub processor 202 may be placed as a core processor within the application processor 108 or, in yet another embodiment, within a chipset” (Detailed Description， 第8段) | 对比文件仅提及传感器集线器处理器可以设置在应用处理器内部或芯片组内，但未描述“低电力岛状物”（low power island）这一具体的SoC功耗管理架构。目标专利中“低电力岛状物”是一个具有独立电源管理、时钟等设计的特定区域，用于实现超低功耗运行。对比文件未公开这一具体技术特征。 |
| **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》** | 无相应记载。 | 如特征I所述，对比文件未提及“始终接通子系统”（AOSS）这一概念。传感器集线器（sensor hub）在对比文件中是一个独立的、可低功耗运行的单元，但并未被描述为某个名为AOSS的子系统的一部分。因此，该特征未被对比文件公开。 |
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