对比文件名称：2012-10-04_发明申请_US20120254878A1 MECHANISM FOR OUTSOURCING CONTEXT-AWARE APPLICATION-RELATED FUNCTIONALITIES TO A SENSOR HUB
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
本次调用模型名称：DeepSeek
### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 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》** | [0012] In one embodiment, as will be explained later in this document, the application processor 108 may be given the authority and capability to configure the sensor hub... | 对比文件公开了应用处理器（Application Processor）108被赋予配置传感器中枢（sensor hub）110的权限和能力（见[0012]）。在[0019]中也描述了应用处理器108配置传感器中枢处理器202。应用处理器即通用处理器，传感器中枢即传感器融合引擎，配置行为是明确的。该特征在对比文件中的作用是使应用处理器能够将任务外包给传感器中枢以降低功耗，与目标专利中通用处理器配置传感器融合引擎以使其能自主工作的作用相同。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **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》** | [0015] ...the sensor hub hardware 112 may include a general-purpose low power processor (e.g., STMicro Cortex, etc.) that is coupled to a number of sensors... working in concert with the sensor hub software 114 to perform functionalities...<br>[0026] ...the primitives (e.g., trigger, capture, processing, capturing, filtering, etc.) are configured by the middleware running on the IA application processor 108, but they are implemented in the sensor hub software 114 of the sensor hub 110... | 对比文件公开的传感器中枢硬件112包含一个通用低功耗处理器（general-purpose low power processor）[0015]。虽然传感器中枢能执行数据处理功能（如处理模块326），但这些功能是通过软件模块（primitives）实现的[0026]。全文未提及用于执行“多个传感器数据处理算法中的每一者”的“专用硬件电路”（例如硬件宏）。目标专利说明书[0024]明确将“硬件宏”与“通用处理器和/或DSP”区分开，强调其是专用硬件电路。对比文件的通用处理器执行软件与目标专利的专用硬件电路有本质区别，作用不同（通用可编程 vs. 专用低功耗）。因此，对比文件未公开此特征。 |
| **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》** | [0028] ...a 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... | 对比文件公开了条件评估器（condition evaluator 328）这一软件原语，其功能包括执行数据处理功能以“结合（combine）”来自一个或多个传感器的传感器数据[0028]。“结合（combine）多个传感器的数据”即“融合传感器数据”。虽然对比文件中该功能由软件模块实现，而非目标专利的专用硬件电路，但“算法”本身（即融合数据的步骤或逻辑）已被公开。作为本领域技术人员，在阅读对比文件后，可以合理推断传感器中枢能够运行包括融合来自多个传感器数据的算法。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **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》** | [0011] ...A sensor hub ... that operates when the application processor of a computing device is asleep...<br>[0027] ...if a user ... is not interacting with the (mobile) computing device, the application processor may go to sleep... | 对比文件明确说明了传感器中枢在应用处理器（即通用处理器）睡眠时运行[0011]，并且应用处理器可以在用户不交互时进入睡眠[0027]。应用处理器进入睡眠模式是在传感器中枢配置之后（见方法400的配置步骤420与外包步骤425），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，都是为了节省功耗。因此，本领域技术人员能够直接且毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **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》** | [0030] ...when the sensor hub 110 is able to detect that a possible gesture (or speech) is performed ..., it wakes up the application processor 108... | 对比文件描述了传感器中枢110可以检测到事件（如可能的手势）并“唤醒应用处理器108”[0030]。然而，目标专利中唤醒的对象是“外围控制器”，并且是在数据读取和存储之前被唤醒。对比文件唤醒的是应用处理器（通用处理器），且是在数据处理和过滤之后，用于进行更高层次的计算（如最终手势识别）。两者唤醒的对象、时机和作用均不同。对比文件未提及“外围控制器”这一实体，也未描述响应传感器中断来唤醒一个负责读取数据的外围控制器的步骤。因此，该特征未被公开。 |
| **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《隐含公开》** | [0011] ...sensor hub ... responsible for offloading multiple functionalities from the application processor to a sensor hub processor...<br>[0027] ...the application processor may go to sleep and configure the sensor hub processor 202 to collect the relevant data in the background and aggregate or persist the data at a storage medium. | 对比文件公开了当应用处理器睡眠时，传感器中枢处理器202被配置为在后台收集相关数据并将其聚合或保存在存储介质中[0027]。传感器中枢处理器202负责从应用处理器卸载功能，包括数据收集[0011]。虽然对比文件未明确使用“外围控制器”和“伴随存储器”这两个术语，但“传感器中枢处理器（sensor hub processor）”执行了从传感器读取数据的功能（可视为集成了控制器功能），并且“存储介质（storage medium）”用于存储收集的数据。本领域技术人员可以合理推断，在应用处理器睡眠期间，一个低功耗处理单元（传感器中枢处理器）能够从多个传感器读取数据并存储。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **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，《隐含公开》** | [0028] ...a 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 obtained from the sensors 214-228. | 对比文件公开了处理模块（processing module 326）这一软件原语，其功能是配置传感器中枢处理器202，对从传感器获得的数据应用数据处理功能[0028]。结合特征F的隐含公开，传感器中枢处理器在应用处理器睡眠时收集并存储了数据，那么对这些存储的数据进行处理是其自然且必要的后续步骤。虽然处理功能由软件模块实现，且存储位置未明确为“伴随存储器”，但“处理存储的数据”这一整体技术手段已被公开。因此，本领域技术人员能够合理推断出该特征。 |
| **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》** | [0026] ...the primitives (e.g., trigger, capture, processing...) ... are implemented in the sensor hub software 114 of the sensor hub 110... | 如特征B所述，对比文件中的处理功能是通过传感器中枢软件（sensor hub software 114）实现的[0026]，未提及任何“专用硬件电路”。特征H进一步限定了配置的具体内容是使用“专用硬件电路”来执行处理，特别是融合算法。这与对比文件中通过软件模块进行配置和处理的方案有本质区别。因此，该特征未被公开。 |
| **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》** | 无相关内容。 | 对比文件中完全没有提及“始终接通子系统（AOSS）”这一组件或概念。虽然描述了传感器中枢在应用处理器睡眠时工作[0011]，以及传感器中枢自身的电源管理[0033]，但并未揭示一个独立的、名为“始终接通子系统”的实体来负责唤醒“外围控制器”。该特征未被公开。 |
| **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。《隐含公开》** | [0011] ...a low power sensing subsystem (e.g., a processor, sensors, a combination of hardware and software, etc.) that operates when the application processor of a computing device is asleep... | 对比文件将整个传感器中枢（sensor hub）描述为一个“低功耗传感子系统（low power sensing subsystem）”[0011]，它包含处理器（传感器中枢处理器202）、传感器、硬件和软件组合，并在应用处理器睡眠时运行。本领域技术人员可以理解，为实现低功耗独立运行，这样一个子系统通常会在SoC中被设计在特定的低功耗区域（即“低电力岛状物”）内。虽然对比文件未明确使用“低电力岛状物”这一术语，但“低功耗传感子系统”在概念和作用上与之高度对应，均是为了在SoC其他部分睡眠时进行低功耗操作。因此，该特征被隐含公开。 |
| **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》** | 无相关内容。 | 如特征I所述，对比文件未提及“始终接通子系统（AOSS）”。因此，特征K中“传感器融合引擎是AOSS的部分”这一限定自然也未被公开。 |
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