CN102710709A - 智能一体化网络计算机技术设计基础 - Google Patents

Abstract

智能一体化网络计算机技术设计基础，是在建立全新的逻辑基础、数学基础和科学基础上，为了将“云”计算体系改造成为汇通万物的“天地”计算体系，以互联网用户为中心，进而以多层级的价值链(GVC)为中心，以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成系统(IIS)升级进程的主线，通过建立网络配置动力学基本模型、范式和方程体系以及全息组织协同学基本模型、范式和方程体系而建立的新技术。

Description

智能一体化网络计算机技术设计基础

技术领域

本项发明为申请人李宗诚于2011年9月通过电子系统正式向国家专利局提交的600项发明专利集群（总名称为“全球价值链网络技术支持体系 [ DCN / IIL ( VCSE )；] ”中的第 222 项。

本项发明与发明专利集群（总名称为“全球价值链网络技术支持体系 [ DCN / IIL ( VCSE )；]”中的第 1 项、第 2 项、第21项、第22项、第41项、第42项、第61项、第62项、第81项、第82项、第101项、第102项、第121项、第122项、第141项、第142项、第161项、第162项、第181项、第182项、第201项、第202项、第221项一起，共同构成发明专利群“全球互联网智能集成技术支持体系 [ DCN / IISE ( ICT )；]”。

本申请人提出包括本项发明在内、由600项发明专利构成的“全球价值链网络技术支持体系 [ DCN / IIL ( VCSE )；]”，其总体性目标在于，以互联网用户为中心，进而以全球价值链体系（GVC）为中心，以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成系统（GIIS）升级进程的主线，建立全新的逻辑基础、数学基础、科学基础以及全新的技术基础和工程基础，为相对封闭、相对静止的“资源池”——云计算网络注入灵魂、智能和生命，建造全球智能一体化协同网络计算机体系（CS / HSN ( GII )），将全球互联网打造成为真正具有生命及生态全息协同组织性质的技术支持体系。在此基础上，以认知系统与实践系统基于计算机辅助系统及互联网而进行的联结和协调作为高级智能集成系统（HIIS）演变进程的主线，建立基于元系统（MS）科学全新理论的智能集成科学技术体系（IIS & IIT ；），将赋予生命活力的新型全球互联网与分散在世界各地各领域各部门的物流网、能源网、金融网和知识网融为一体，大力推行全球价值链系统工程，建立真正具有生命及生态全息协同组织性质的全球智能一体化动态汇通网络体系（DCN / HII ( GVC )），从而建造智能集成网、生命互联网和生态运行网。通过实施全球价值链系统工程技术集群开发总体战略——本发明人李宗诚称之为“开天辟地”计划，将忽悠不定的“云”计算体系改造成为汇通万物、贯通经纬的“天地”计算体系。

本项发明的主要目的，在于通过全新的逻辑基础、数学基础、科学基础以及全新的技术基础和工程基础，为全球互联网智能集成系统提供技术设计基础。

本说明书中所涉及的所有数学模型均为发明人李宗诚独立建立，具有原始创新性。

本项发明属于互联网资源配置、组织和管理的技术领域，是面向全球互联网、进而面向全球互联网智能集成系统配置、组织和管理的技术设计，是将人们、机构和组织从忽悠不定的“云”（计算体系）引向汇通万物的“天地”（全新的计算体系）的关键。

本项发明涉及全球互联网与物联网的结合，是进一步推动有线网、通信网、互联网这三大网络融合的基础。随着三网融合的实施和网络业务的融合，本发明将进一步推动全民通过有线网、通信网、互联网等任一种网络，极其方便地获得文字、音频、视频等各种多媒体信息。　

本发明人提出的全球价值链动态汇通网络体系DCN / IIL ( VCSE )，是指以多层级多模式的价值链系统（VCS，从产品价值链PVC、企业价值链EVC，到产业价值链IVC、区域价值链RVC，以至国民价值链NVC、全球价值链GVC）为核心，以电信网 ( MCN )、计算机网 ( WWW ) 和广播电视网 ( BTN ) 三大网络融合为主要技术支持，将物流网 ( MN )、能流网 ( EN )、信息网 ( IN )、金融网 ( FN ) 和知识网 ( KN ) 五大网络融为一体，提供全领域、全系统、全过程综合集成业务服务的全球开放式网络体系。

要真正拥有自由的智能化生活、数字家庭和网络经济，就需要通过本项发明，依赖基于电信网、广电网和互联网融合而形成的智能集成一体化动态汇通网。第三代互联网是超越宽带和无线概念的下一代互联网技术、应用、服务和商业模式的综合体系，以及为了迎接这个可以预见的综合体系我们需要在未来几年内遵循或打破的网络规则。本项发明正是新一代互联网不可缺少的关键技术。

背景技术

利用对参数优化的方法，我们可以确定出使大系统稳定的关联参量最大取值范围一一最优关联参数稳定域。在最优关联参数稳定域的边界外，大系统稳定性功能发生了转化，所以最优关联参数稳定域的边界就是大系统的失稳临界点(线或面)。例如，当αβ> c时主体 ( 2.107 ) 是不稳定的，所以αβ= c便是主体 ( 2.105 ) 的失稳临界线，它是一条双曲线。因此，关联参数稳定域的最优化可为确定失稳临界点(线或面)提供一种寻找方法，这是对于新实践科学来说有重要意义的方向。

本发明人建立的智能集成科学大协同分析与设计，是建立在资源配置动力学、全息组织协同学和博弈组织协同学基础上的研究方法。作为这种方法的基本部分，本体协调分析与设计主要研究整体设计变量与局部设计变量的耦合、整体目标与局部目标的耦合和整体约束与局部约束的耦合，研究总系统优化与分系统优化的互动和统一。

在本发明人看来，不论导致要素的局部性原则，还是系统的整体性原则，它们都是在一定条件下、在一定范围内、在一定层次上产生作用的有限原则。任何忽略条件、范围和层次限定而将局部性原则推向极端，都会导致简单化，导致一种片面性；而任何忽略条件、范围和层次限定而将整体性原则推向极端，都会导致复杂化，导致另一种片面性。就科学研究的对象而言，避免简单化和复杂化的基本途径，就是将科学研究的中心和重点分别从事物的局部和事物的整体转移到事物的本体上来，通过有关事物本体的研究将有关事物局部的研究和有关事物整体的研究结合起来、统一起来。

本体协调分析与设计既不同于所谓的“局部协调分析与设计”，也不同于所谓的“全局协调分析与设计”。局部协调分析与设计遵从“非整体性原则”，从局部观点出发，在满足有关性能和可用资源等条件限制下，按照对局部的评价标准，寻求各单元各分系统本身的协调。全局协调分析与设计遵从“整体性原则”，从全局观点出发，在满足有关性能和可用资源等条件限制下，按照对整体的评价标准，寻求系统的协调。这两种方法对于智能集成过程来说，主要适用较简单的工程系统（如机械工程、电气工程、土木工程等）。

本体协调分析与设计，是“整体性原则”与“非整体性原则”的结合和统一。这种方法，坚持从总体观点出发，在满足有关性能和可用资源等条件限制下，按照对整体和局部的综 合评价标准，寻求整体与局部、总系统与分系统、系统与要素的协调和统一。对于智能集成过程来说，这种方法更适用于较复杂的领域，例如现代市场经济、高技术发展、科学创新、现代化教育、文化复兴等。

在建立基于智能集成经济多属性测度空间的汇通集合、基于智能集成经济多规则度量矩阵的汇通算子、基于智能集成经济多因子变权综合的汇通关系和基于智能集成经济多重性代数系统的汇通函数的基础上，本发明人提出要开发并建立以信息网络为平台而将物流网络、知识网络和金融网络融为一体的全新网络体系——“全球动态汇通网络”；进而提出要开发并建立一种将云计算和网格计算囊括在内的全新计算体系——面向知识资源配置、实物资源配置和金融资源配置的“天地”计算模式；再进而提出要开发并建立一种以计算机操作系统及互联网操作系统为关键而将各种认知操作和实践操作融为一体的全新操作体系——“全息协同操作系统”（OS / HSO）。

作为本项发明的基础，全新的逻辑基础包括全息汇通逻辑、两极汇通逻辑、两极全息汇通逻辑；全新的数学基础包括全息汇通数学、两极汇通数学、系统变迁分析数学；全新的科学基础包括资源配置动力学、全息组织协同学、系统功效价值论、博弈组织协同学、对冲均衡经济学、全息汇通物理学，以及由一系列全新理论的大综合而形成的贯通科学（交叉科学与横断科学）——元系统科学和智能集成科学；全新的技术基础是以价值链系统为核心、面向全息协同性的全新系统技术（集群）；全新的工程基础是以价值链系统为核心、面向全息协同性的全新系统工程（集群）。

本发明人提出要开发并建立的全球动态汇通网络及其天地计算和全息协同操作系统 ( 简称OS / HSO，Operating System of Holo-synergetic Oganization )，是一个完整的复杂体系。天地计算旨在通过信息网络支持下的物流、知识、金融全汇通网络，将多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完备智能集成系统，并借助信息网络内外部SaaS / HSO、PaaS / HSO、IaaS / HSO、MSP / HSO等全新的商业模式，将这种强大的计算能力分布到信息网络内外部终端用户手中。

发明内容

（1）对于全球互联网智能集成系统，本发明人在其独立自主建立全新的逻辑基础、数学基础、科学基础以及全新的技术基础和工程基础上，为了将忽悠不定的“云”计算体系改造成为汇通万物、贯通经纬的“天地”计算体系，以互联网用户为中心，进而以全球价值链体系（GVC）为中心，以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成系统（IIS）升级进程的主线，建立系统设计的总体框架和动力基础。

本发明人提出要开发并建立的全息协同操作系统（OS / HSO），其主要功能是互联网内外部资源管理、互联网内外部程序控制和互联网内外部人机交互等。互联网内外部的资源可分为互联网内外部设备资源和互联网内外部信息资源两大类。互联网内外部设备资源指的是组成互联网内外部的硬件设备，如互联网内外部中央处理器、互联网内外部主要存储设置、互联网内外部基本存储设置、互联网内外部传印设置、互联网内外部辅助存储设置、互联网内外部显示装置、互联网内外部输入设备和互联网内外部快捷操作工具等。互联网内外部信息资源指的是存放于互联网内外部的各种数据，如互联网内外部文件、互联网内外部程序库、互联网内外部知识库、互联网内外部系统软件和互联网内外部应用软件等，如图1所示。

全息协同操作系统（OS / HSO）的关键过程是互联网智能集成，而在互联网资源配置结点体系中，互联网智能集成过程与实践活动领域和认知活动领域的连接如图2所示。

图3给出作为互联网智能集成大系统基本方面的认知系统基本结构示意图。在这里，认知大系统的资源配置主体具有决策层、管理层、运营层和执行层；认知目标是一个具有决策目标、管理目标、运营目标和执行目标的多层次复杂体系；认知技术是一个包括认知构件、认知工具、认知手段、认知仪器、认知设备、认知设施、认知程序、认知规则、认知技巧、认知计划、认知方法、认知策略、认知战术、认知战略等的多层次复杂体系；而认知对象可分为认知决策对象、认知管理对象、认知运营对象和认知执行对象。

图4给出作为互联网智能集成大系统基本方面的实践系统基本结构示意图。在这里，实践大系统的资源配置主体具有决策层、管理层、运营层和执行层；实践目标是一个具有决策目标、管理目标、运营目标和执行目标的多层次复杂体系；实践技术是一个包括实践构件、实践工具、实践手段、实践仪器、实践设备、实践设施、实践程序、实践规则、实践技巧、实践计划、实践方法、实践策略、实践战术、实践战略等的多层次复杂体系；而实践对象可分为实践决策对象、实践管理对象、实践运营对象和实践执行对象。

图5给出作为互联网智能集成大系统基本结构示意图。在这里，互联网智能集成大系统的资源配置主体具有决策层、管理层、运营层和执行层；互联网智能集成目标是一个具有决策目标、管理目标、运营目标和执行目标的多层次复杂体系；互联网智能集成技术是一个包括互联网智能集成构件、互联网智能集成工具、互联网智能集成手段、互联网智能集成仪器、互联网智能集成设备、互联网智能集成设施、互联网智能集成程序、互联网智能集成规则、互联网智能集成技巧、互联网智能集成计划、互联网智能集成方法、互联网智能集成策略、互联网智能集成战术、互联网智能集成战略等的多层次复杂体系；而互联网智能集成对象可分为互联网智能集成决策对象、互联网智能集成管理对象、互联网智能集成运营对象和互联网智能集成执行对象。

互联网智能集成系统的功效一般包括互联网智能集成主体的功效、互联网智能集成对象的功效、互联网智能集成技术的功效和互联网智能集成环境的功效。互联网智能集成系统功效 ( GFE ) 是互联网智能集成主体功效 ( MFE )、互联网智能集成对象功效 ( QFE )、互联网智能集成技术功效 ( WFE ) 和互联网智能集成环境功效 ( EFE ) 的集中表现，进一步说，互联网智能集成系统功效是互联网智能集成主体功效的全面而综合的表现。

互联网智能集成主体的功效与社会的目标和要求以及自身或高层互联网智能集成主体的目标和要求相关联；互联网智能集成对象的功效和互联网智能集成技术的功效都与互联网智能集成主体的目标和要求相关联；互联网智能集成环境的功效与互联网智能集成系统的目标和要求相关联；互联网智能集成系统的功效与社会的目标和要求以及自身或高层互联网智能集成主体的目标和要求相关联。

这些关系可用图6 表示。

层次分析法 ( AHP—Analytic Hierarchy Process ) 可用于GFD过程。基于互联网智能集成功效的理念框架，运用AHP所得到的社会要求 (或主体自身的要求)、计划要求、子项任务特性、子项操作和变革要求对互联网智能集成总体目标的综合排序权重较为精确，判断的一致性显著，而且可以用C．R．( Consistent Ratio ) 指标加以验证。基于这种想法，根据GFD过程的四个阶段，以社会和互联网智能集成主体的总满意度为总目标，我们可以建立总满意度递阶层次结构。这种理论框架及其与GFD过程的对应关系见图7。

互联网内外部系统的设备资源和信息资源都是全息协同操作系统根据互联网内外部用户需求按一定的策略来进行分配和调度的。全息协同操作系统的存储管理就负责把互联网内外部存储单元分配给需要存储的程序以便让它执行，在程序执行结束后将它占用的互联网内外部存储单元收回以便再使用。对于既提供虚拟存储、又提供实体存储的互联网内外部，全息协同操作系统还要与互联网内外部硬件配合做好资源调度工作，根据互联网内外部执行程序的要求分配资源，在执行中将资源调入和调出互联网内外部以及回收资源等。 　　

互联网内外部处理器管理或称互联网内外部处理器调度，是全息协同操作系统资源管理功能的另一个重要内容。在一个允许互联网内外部多道程序同时执行的系统里，全息协同操作系统会根据互联网内外部一定的策略将处理器交替地分配给互联网内外部系统等待运行的程序。互联网内外部一道等待运行的程序只有在获得了处理器后才能运行。互联网内外部一道程序在运行中若遇到某个事件，例如启动互联网内外部设备而暂时不能继续运行下去，或互联网内外部一个事件的发生等等，全息协同操作系统就要来处理相应的事件，然后将互联网内外部处理器重新分配。 　　

全息协同操作系统的设备管理功能主要是分配和回收互联网内外部设备以及控制互联网内外部设备按用户程序的要求进行操作等。对于互联网内外部非存储型设备，如传印装置、显示设备等，它们可以直接作为互联网内外部一个设备分配给一个互联网内外部用户程序，在使用完毕后回收以便给另一个需求的用户使用。对于存储型的互联网内外部设备，如主要存储设置、附属存储设置等，则是提供存储空间给互联网内外部用户，用来存放互联网内外部文件和数据。互联网内外部存储型设备的管理与互联网内外部信息管理是密切结合的。 　　

互联网内外部信息管理是全息协同操作系统的一个重要的功能，主要是向互联网内外部用户提供一个文件系统。一般说，一个互联网内外部文件系统向用户提供创建互联网内外部文件，撤销互联网内外部文件，读写互联网内外部文件，打开和关闭互联网内外部文件等功能。有了互联网内外部文件系统后，用户可按互联网内外部文件名存取数据而无需知道这些数据存放在哪里。这种做法不仅便于互联网内外部用户使用而且还有利于互联网内外部用户共享公共数据。此外，由于互联网内外部文件建立时允许创建者规定使用权限，这就可以保证数据的安全性。

一个互联网内外部用户程序的执行自始至终是在全息协同操作系统控制下进行的。一个互联网内外部用户将他要解决的问题用互联网内外部某一种程序设计语言编写了一个程序后就将该程序连同对它执行的要求输入到互联网内外部，全息协同操作系统就根据要求控制这个互联网内外部用户程序的执行直到结束。全息协同操作系统控制互联网内外部用户的执行，主要有以下一些内容：调入相应的互联网内外部编译程序，将用某种互联网内外部程序设计语言编写的源程序编译成互联网内外部可执行的目标程序，分配互联网内外部存储等资源将程序调入互联网内外部存储并启动，按互联网内外部用户指定的要求处理执行中出现的各种事件以及与操作员联系请示有关意外事件的处理等。

全息协同操作系统的互联网内外部人机交互功能，是决定互联网内外部“友善性”的一个重要因素。互联网内外部人机交互功能主要靠可输入输出的互联网内外部设备和相应的软件来完成。可供互联网内外部人机交互使用的设备，主要有互联网内外部显示装置、互联网内外部快捷操作工具、互联网内外部各种模式识别设备等。与这些设备相应的软件就是全息协同操作系统提供互联网内外部人机交互功能的部分。互联网内外部人机交互部分的主要作用是控制互联网内外部有关设备的运行和理解并执行通过互联网内外部人机交互设备传来的有关的各种命令和要求。互联网内外部操作员通过键盘打入命令，全息协同操作系统接到命令后立即执行并将结果通过显示器显示。随着互联网内外部技术的发展，操作命令也越来越多，功能也越来越强。随着模式识别，如语音识别、汉字识别等输入设备的发展，互联网内外部操作员和各种设备及工具在类似于自然语言或受限制的自然语言这一级上进行交互成为可能。此外，通过图形进行互联网内外部人机交互也吸引着人们去进行研究。这些互联网内外部人机交互可称为互联网智能集成一体化的互联网内外部人机交互。这方面的研究工作有待于进一步开展。

全息协同操作系统位于互联网内外部底层硬件与用户之间，是两者沟通的桥梁。互联网内外部用户可以通过全息协同操作系统的用户界面输入命令。全息协同操作系统则对互联网内外部命令进行解释，驱动互联网内外部硬件设备，实现用户要求。以全新的观点来看，一个标准互联网内外部系统的OS / HSO 应该提供以下的功能： 　　

互联网内外部进程管理（Processing management / HSO） 　　

互联网内外部记忆空间管理（Memory management / HSO） 　　

互联网内外部文件系统（File system / HSO） 　　

互联网内外部通讯（Networking / HSO） 　　

互联网内外部安全机制（Security / HSO） 　　

互联网内外部使用者界面（User interface / HSO） 　　

互联网内外部驱动程序（Device drivers / HSO）

不管是互联网内外部常驻程序或者互联网内外部应用程序，它们都以互联网内外部进程为标准执行单位。互联网内外部每个中央处理器不限于同时执行一个进程。全息协同操作系统，即使只拥有一个CPU / HSO，也可以利用互联网内外部多进程（multitask / HSO）功能同时执行复杂进程。互联网内外部进程管理指的是全息协同操作系统调整互联网内外部复杂进程的功能。 　　

现以互联网智能集成组织一自组织大协同总体为对象，提出一个总体设计的模型，一方面使研究问题明朗化，另一方面起到一个简化的设计规程的作用。见图8 。

在互联网智能集成组织体制中广泛存在着多级委托一代理结构。我们可运用主从对策 ( Leader- Follower Strategy ) 的分析手段，构造并提出一种普遍存在的具有多重角色的利益冲突框架和行为模型。

在一个社会范围内，资源组织体制可以分为四个层级：社会调整控中心(中枢系统)，资源组织管理部门，组织单元，基本成员(个人)。每个层次相对于上一层来说是代理人，而相对于下一层次来说又是委托人。在集中化程度较高的条件下，上述多级委托一代理关系形成了一种代理循环 ( Principal-Agent Circle )。

在这里的委托一代理关系中，全社会资源(公共物品)的终极委托者是社会调控中心，记作P ₀ ；资源组织部门和互联网智能集成组织单元的决策者受社会调控中心的委托进行运作的组织和决策，是一个中间代理一委托人，记作P ₁ ，而基本互联网智能集成成员作为终极代理人居于第三层，记作P ₂ 。

设互联网智能集成组织单元的实现增益(广义，不限于利润)为π，π取决于新增配置力、新增创新力、新增实施力、操作水平、变革现实的积极性以及周围环境条件和集中协调承载力等；由于互联网智能集成组织单元的新增运作力一般由互联网智能集成运作资源的净增率δ来表示，这种增量包括投入的新人力、新方法、新手段、新技术、新设备、新能源、新材料、新信息网络等；而另一方面，基本成员的操作素质和活力σ可以大致刻划互联网智能集成组织的运作水平；周围环境可用θ来表征。于是，组织单元的增益兀可以写成

π= π( δ, σ, θ)

用于互联网智能集成组织单元本身的积累可记作δ′ 。归属于组织单元决策者的激励(效用)一般可写成组织单元业绩考核指标的函数：W = W ( π( ∙ ), δ)。

在基本互联网智能集成运作过程中，基本成员所拥有的增益分配比例θ ^C ，是由单元决策者决定、归属于基本成员的效用。这里有如下关系：

σ = σ( π( ∙ ), θ ^C )。

在上述框架中，单元决策者决定的参数 ( δ, δ′, θ ^C ) 不仅体现了单元决策者长期与短期的利益矛盾，同时也体现了互联网智能集成组织存在与发展的矛盾。如何协调它们之间的关系，正是社会化互联网智能集成组织激励机制设计的关键。现将互联网智能集成组织体制中各方利益抽象为如下关系式：

( 2. 205 )

因π( ∙ ) = π( δ, σ, θ)，所以上式可重构成为三个决策主体的决策变量的函数：

( 2. 206 )

其中

W ( ∙ ) 是最上层委托人对中间层代理人的绩效奖励，

( δ, δ′, θ ^C ) 为中间层分别对其委托人的回报率(包括自身的职业消费)和对其下层代理人的激励，

σ( ∙ ) 为最下层基本成员对于互联网智能集成组织的贡献。

于是，社会化互联网智能集成运行系统构成如下形式的三级递阶决策模式：

( 2. 207 )

对于互联网智能集成组织体制，可给出“体制环境承载力动态方程”如下：

+

( 2. 208 )

式中

γ _M ( t )—— t时期组织体制环境承载力指数值；

C ₁( t )—— t时期自组织竞争要素变量；

C ₂( t )—— t时期集中组织竞争要素变量；

G ( t )—— t时期基本协同要素变量；

C ^* ₁( t )—— t时期自组织合作要素变量；

C ^* ₂( t )—— t时期集中组织合作要素变量；

z_i ( t )—— t时期组织体制环境各要素构成的指标；

h _M (·)——关于z_i ( t ) 的非线性函数。

互联网智能集成组织体制的环境承载力可区分为两方面：竞争环境承载力和合作环境承载力。

对于互联网智能集成组织体制，各种竞争因素和条件构成“竞争环境承载力”。在这里，竞争环境承载力是指竞争环境为互联网智能集成组织的体制运行提供某种或各种资源和条件的能力。

对于互联网智能集成组织体制，各种合作因素和条件构成“合作环境承载力”。在这里，合作环境承载力是指合作环境为互联网智能集成组织的体制运行提供某种或各种资源和条件的能力。

对于互联网智能集成组织体制的合理化、协同化来说，竞争环境承载力和合作环境承载力都是不可忽略的重要方面。这两方面相互联结、相互协同，构成“组织体制环境承载力”。

如果在某种资源方面实现互联网智能集成组织的体制运行与竞争环境承载力相适应，那么我们可以称这种状态或条件为某种资源上的竞争选择平衡；

如果在各种资源方面实现互联网智能集成组织的体制运行与竞争环境承载力相适应，那么我们可以称这种状态或条件为全面的竞争选择平衡。

如果在某种资源方面实现互联网智能集成组织的体制运行与合作环境承载力相适应，那么我们可以称这种状态或条件为某种资源上的合作协调平衡；

如果在各种资源方面实现互联网智能集成组织的体制运行与合作环境承载力相适应，那么我们可以称这种状态或条件为全面的合作协调平衡。

在竞争有效域中，要在某种资源方面实现竞争选择平衡，互联网智能集成组织体制就应受到如下主要条件约束：

( a1 ) 对第i种资源的竞争环境承载力B_{SC , i} ( t ) 与初始值B_{SC , i} ( t ₀) 的微小偏离δ B_{SC , i} ( t ) 在所考虑的时间段[ 0, T ] 内必须不大于任意小的数ζ _{SC , i} ，即

δ B_{SC , i} ( t ) ≤ ζ _{SC , i} , t ∈[ 0, T ] ( 2. 209 )

( a2 ) 互联网智能集成组织体制内的主体对第i种资源的运作力F_{SM , i} ( t ) 在所考虑的时问段[ 0, T ] 内必须不大于对第i种资源的竞争环境承载力B_{SC , i} ( t )，即

F_{SM , i} ( t ) ≤ B_{SC , i} ( t ) δ B_{SC , i} ( t ) ≤ ζ _{SC , i} , t∈[ 0, T ] ( 2. 210 )

在竞争有效域中，要在各种资源方面实现全面的竞争选择平衡，互联网智能集成组织体制就应受到如下主要条件约束：

( b1 ) 对各种资源的竞争环境承载力B_SC ( t ) 与初始值B_SC ( t ₀) 的微小偏离δ B_SC ( t ) 在所考虑的时间段 [ 0, T ] 内必须不大于任意小的数ζ _SC ，即

δ B_SC ( t ) ≤ ζ _SC , t ∈[ 0, T ] ( 2. 211 )

( b2 ) 互联网智能集成组织体制内的主体对各种资源的综合运作力F_SM ( t ) 在所考虑的时间段[ 0, T ] 内必须不大于对各种资源的竞争环境承载力B_SC ( t )，即

F_SM ( t ) ≤ B_SC ( t ) δ B_SC ( t ) ≤ ζ _SC , t∈[ 0, T ] ( 2. 212 )

在合作有效域中，要在某种资源方面实现合作协调平衡，互联网智能集成组织体制就应受到如下主要条件约束：

( c1 ) 对第j种资源的合作环境承载力B ^* _{SC , j} ( t ) 与初始值B ^* _{SC , j} ( t ₀) 的微小偏离

δ B ^* _{SC , j} ( t ) 在所考虑的时间段 [ 0, T ] 内必须不大于任意小的数ζ ^* _{SC , j} ，即

δ B ^* _{SC , i} ( t ) ≤ ζ ^* _{SC , i} , t ∈[ 0, T ] ( 2. 213 )

( c2 ) 互联网智能集成组织体制内的主体对第j种资源的运作力F_{SM , j} ( t ) 在所考虑的时间段[ 0, T ] 内必须不大于对第j种资源的合作环境承载力B ^* _{SC , j} ( t )，即

F_{SM , j} ( t ) ≤ B ^* _{SC , j} ( t ) δ B ^* _{SC , j} ( t ) ≤ ζ ^* _{SC , j} , t∈ [ 0, T ] ( 2. 214 )

在合作有效域中，要在各种资源方面实现全面的合作协调平衡，互联网智能集成组织体制就应受到如下主要条件约束：

( d1 ) 对各种资源的合作环境承载力B ^* _SC ( t ) 与初始值B ^* _SC ( t ₀) 的微小偏离δ B ^* _SC ( t )

在所考虑的时间段 [ 0, T ] 内必须不大于任意小的数ζ ^* _SC ，即

δ B ^* _SC ( t ) ≤ ζ ^* _SC , t ∈[ 0, T ] ( 2. 215 )

( d2 ) 互联网智能集成组织体制内的主体对各种资源的综合运作力F_SM ( t ) 在所考虑的时间段[ 0, T ]内必须不大于对各种资源的合作环境承载力B ^* _SC ( t )，即

F_SM ( t ) ≤ B ^* _SC ( t ) δ B ^* _SC ( t ) ≤ ζ ^* _SC , t∈[ 0, T ] ( 2. 216 )

如果在同一时点或同一时期内，互联网智能集成组织体制内的主体运作力一方面与竞争环境承载力相适应，另一方面与合作环境承载力相适应，那么，我们可以将这种状态或条件称作“组织体制的大协同平衡”。

在基本协同作用域，要在某种资源方面实现组织体制的大协同平衡，互联网智能集成组织体制就应受到如下主要条件约束：

( e1 ) 对第k种资源的大协同环境承载力B_{SSC , k} ( t ) 与初始值B_{SSC , k} ( t ₀) 的微小偏离δ B_{SSC , k} ( t ) 在所考虑的时间段 [ 0, T ] 内必须不大于任意小的数ζ _{SSC , k} ，即

δ B_{SSC , k} ( t ) ≤ ζ _{SSC , k} , t ∈[ 0, T ] ( 2. 217 )

( e2 ) 互联网智能集成组织体制内的主体对第k种资源的运作力F_{SSM , k} ( t ) 在所考虑的时间段[ 0, T ] 内必须不大于对第k种资源的大协同环境承载力B_{SSC , k} ( t )，即

F_{SSM , k} ( t ) ≤ B_{SSC , k} ( t ) δ B_{SSC , k} ( t ) ≤ ζ _{SSC , k} , t∈ [ 0, T ] ( 2. 218 )

在基本协同作用域中，要在各种资源方面实现全面的大协同平衡，互联网智能集成组织体制就应受到如下主要条件约束：

( f1 ) 对各种资源的大协同环境承载力B_SSC ( t ) 与初始值B_SSC ( t ₀) 的微小偏离δ B_SSC ( t ) 在所考虑的时间段 [ 0, T ] 内必须不大于任意小的数ζ _SSC ，即

δ B_SSC ( t ) ≤ ζ _SSC , t ∈[ 0, T ] ( 2. 219 )

( f2 ) 互联网智能集成组织体制内的主体对各种资源的综合运作力F_SSM ( t ) 在所考虑的时间段 [ 0, T ] 内必须不大于对各种资源的大协同环境承载力B_SSC ( t )，即

F_SSM ( t ) ≤ B_SSC ( t ) δ B_SSC ( t ) ≤ ζ _SSC , t ∈ [ 0, T ] ( 2. 220 )

现给出互联网智能集成大系统按结构与功能进行层次分解的数学模型。我们可以将此模型化为层次结构有向图 ( 1evel structured diagraphs ) 的一个层次集合 ( hierarchical set )^[200][201]。

对互联网智能集成大系统G_I 按结构与功能进行层次分解后，G _I 在结构上可表示成为一个层次集合

( 2. 2 )

互联网智能集成系统的功效一般包括互联网智能集成主体的功效、互联网智能集成对象的功效、互联网智能集成技术的功效和互联网智能集成环境的功效。互联网智能集成系统功效 ( GFE ) 是互联网智能集成主体功效 ( MFE )、互联网智能集成对象功效 ( QFE )、互联网智能集成技术功效 ( WFE ) 和互联网智能集成环境功效 ( EFE ) 的集中表现，进一步说，互联网智能集成系统功效是互联网智能集成主体功效的全面而综合的表现。

互联网智能集成主体的功效与社会的目标和要求以及自身或高层互联网智能集成主体的目标和要求相关联；互联网智能集成对象的功效和互联网智能集成技术的功效都与互联网智能集成主体的目标和要求相关联；互联网智能集成环境的功效与互联网智能集成系统的目标和要求相关联；互联网智能集成系统的功效与社会的目标和要求以及自身或高层互联网智能集成主体的目标和要求相关联。

层次分析法 ( AHP—Analytic Hierarchy Process ) 可用于GFD过程。基于互联网智能集成功效的理念框架，运用AHP所得到的社会要求 (或主体自身的要求)、计划要求、子项任务特性、子项操作和变革要求对互联网智能集成总体目标的综合排序权重较为精确，判断的一致性显著，而且可以用C．R．( Consistent Ratio ) 指标加以验证。基于这种想法，根据GFD过程的四个阶段，以社会和互联网智能集成主体的总满意度为总目标，我们可以建立总满意度递阶层次结构。

在互联网智能集成过程中，任何信号和信息的传递总要产生滞后，并且实际问题相当一部分必须由非线性刻画，而由于干扰因素的存在，某些回路暂时中断或又接通时，致使滞后控制系统发生结构上的变化。另外，由于控制的规模，如多层、递阶、多回路、负反馈、多输入、多输出间的控制系统的响应，是一个多组多滞后控制大系统结构上的变化，并且由于建模的不确定性，因此研究多组多滞后区间时变非线性关联控制大系统的结构与关联鲁棒镇定问题，有重要意义^[230] 。

考虑具有多组多滞后区间时变非线性关联的互联网智能集成控制大系统，它由w个关联子系统表示：

( 2. 87 a )

( 2. 87 b )

这里，

x∈R ⁿⁱ 为互联网智能集成系统的状态，

U ∈R ^mi 为互联网智能集成主体的控制输入，

Y∈R ^fi 为互联网智能集成系统的输出，

F ∈R ^{l i} 为互联网智能集成系统外的高层决策的干扰；

是由基本互联网智能集成关联矩阵

产生的互联网智能集成关联矩阵，记为，即

或；

时变矩阵A ^(r) ( t )，A ^(s) ( t )，B ^(d) ( t )，C ^{( h)} ( t ) 是适当维数的不确定的矩阵，并且变化范围满足：

,

,

( 2. 88 )

;

;

;

其中

,

都是确定性矩阵。且有

( 2. 89 )

对多组多滞后非线性区间时变关联的互联网智能集成控制大系统 ( 2. 87 )，如果不考虑其扰动结构关联项和滞后扰动关联项以及非线性项，则式 ( 2. 87 ) 化为无滞后无结构扰动参数的线性时变控制系统为

( 2. 90 )

对滞后

及关联矩阵∈

，如果具有多滞后非线性区间时变关联的互联网智能集成控制大系统 ( 2. 87 ) 的闭环系统的零解是渐近稳定的，则称具有多滞后非线性区间时变关联的互联网智能集成控制大系统关联鲁棒镇定。

（2）对于全球互联网智能集成系统，本发明人在其独立自主建立全新的逻辑基础、数学基础、科学基础以及全新的技术基础和工程基础上，为了将忽悠不定的“云”计算体系改造成为汇通万物、贯通经纬的“天地”计算体系，以互联网用户为中心，进而以全球价值链体系（GVC）为中心，以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成系统（IIS）升级进程的主线，建立系统运行的因素连接和模型基础。

一个空间的、动态的建模框架通常包括若干个相关的子模型。对于复杂互联网智能集成系统来说，这类建模框架主要应包括互联网智能集成主体、环境资源和互联网智能集成子模型。在这些子模型中，作用主体、环境资源和互联网智能集成活动诸变量都是相互联系的。从空间结构的观点看，作用主体、环境资源、互联网智能集成活动变量可分解成不同区域、不同部门的分量，这些分量的相互作用加强了互联网智能集成系统空间结构的非线性和反馈特性。因此，互联网智能集成系统的空间结构不是固定不变的，而是一种不断变化的结构。当已知的互联网智能集成活动和主体赖以存在和发展的空间和资源等外部环境或内部机制发生变化时，这种结构可能演变或重构。

大体上看，导致互联网智能集成系统空间结构演化的因素主要有三种：需要、资源配置和作用主体的迁移。在将要建立的模型中，可用“吸引性”概念来描述这些原因、即不同区域和部门问的需要吸引、配置吸引和迁移组织吸引。前者是一种短期行为，后两者是一种长期行为。这些吸引性行为的描述，是互联网智能集成系统中合作与竞争机制特征的反映。它们的机理显示与不同领域的资源配置紧张程度、利益关系和变革能力有关。通过这一模型机理，在配置强度、利益和变革能力上的微小变化(微涨落)，可导致实践系统空间结构的演化。

现将所研究的互联网智能集成系统划分成n个区域和m个领域(部门)，基本模型试图通过“吸引性”概念描述这些区域和领域层次上的互联网智能集成活动，诸如需要、创造、资源配置、参与活动、损失、利益等。被吸引者是参与互联网智能集成活动的当事人，如，决策者、使用者、操作者、协调者等。区域、部门之间不同的吸引力将以一种特殊方式改变参与者的行为，从而导致互联网智能集成系统结构演化的空间动态行为，使模型符合互联网智能集成过程的一般规律。

下面从几方面探讨给出一个基本模型：

需要与创造。需要与创造构成一种互联网智能集成关系。需要选择行为是互联网智能集成系统结构演化的动因。不论需要者还是创造者，不能笼统将其看成是同样个体组成的群体，也不能看成拥有完全信息。由于个体的偏好和获取信息的差异，人们的需要在平均上具有分布效应。

为反映这种效应，可用“需要吸引”表示诸多选择中偏向于某种选择的程度。定义i区域的实践成果(实物的或非实物的、要素形式的或系统性条件的)对j区域人群的吸引力为

( 2. 91 )

( 2. 92 )

其中，ρ是合理化参数；

是i区域1领域互联网智能集成成果的强度；

是i，j区域间的距离；是l领域互联网智能集成成果的转让代价；

是相对j区域的l领域互联网智能集成成果在大范围（如，国际间）的平均强度；

是在n个区域之外l领域互联网智能集成成果对j区域人群的吸引。

i区域l领域互联网智能集成成果的总需要将由内部需要和来自互联网智能集成大系统之外的外部需要构成：

( 2. 93 )

其中

是互联网智能集成大系统外界对i区域l领域互联网智能集成成果的需要，是i，j区域间的局部需要。总创造由下式表示：

( 2. 94 )

其中是i区域l领域承担互联网智能集成职能的人数；

是i区域l领域的创造率。由此可建立供应-需要不平衡引起的配置强度变化模型方程式：

( 2. 95 )

其中η ^l 是比较供需关系的配置强度变化响应参数。

损失、利益和获取。在i区域l领域互联网智能集成成果上付出的单元损失按下式计算：

( 2. 96 )

其中，第一项表示损失来自j区域的所有领域互联网智能集成成果的单元代价；第二项表示i区域1领域由操作者、组织者和互联网智能集成手段三方面的损失构成的单元代价；第三项表示由互联网智能集成大系统外部输入资源引起的单元代价。其中

，，

分别是i区域l领域的操作者代价、组织者代价和广义技术方面的代价。因此，利益为：

( 2. 97 )

资源配置吸引。资源配置是扩大智能再集成的动力。可利用资源越少、资源配置吸引越小；期望的利益越少，资源配置吸引也越小。不同区域、领域的资源配置吸引可定义如下：

( 2. 98 )

其中，

是区域l领域可用资源的比率；

是区域l领域的相对利益比率；μ ¹ , μ ² 是权重值。要得到相对吸引，必须把所有的潜在吸引加起来：

( 2. 99 )

因此，总配置的相对吸引可由

给出，区域配置的相对吸引可由给出。进一步可得i区域l领域的资源配置为：

( 2. 100 )

其中I为总配置；I_i 为i区域资源配置。这样，资源配置的积累就可以从下面的公式中获得：

( 2. 101 )

其中

为配置的积累。

在用模型计算新设职能机会时，应考虑该区域、领域正在产生的互联网智能集成效益和从其它区域吸引的资源配置量。总的看来，当互联网智能集成的效益好，资源配置增加，新的职能设置机会增加，对互联网智能集成参与者的吸引力增加；当互联网智能集成效益较差时，资源配置减少，职能设置减少，对互联网智能集成参与者的吸引力减少。因此，方程应区分不同的互联网智能集成效益和职能设置情况。当利益为正、职能设置机会也为正时，职能承担者数量和职能设置机会的方程为：

，

( 2. 102 )

当利益为正、职能设置机会为负或者利益为负、职能设置机会为正时，方程为：

,

( 2．103 )

当利益为负、职能设置机会也为负时，方程为：

,

( 3．104 )

其中，α、σ是不同情况的就职变化率调整参数；

是i区域j领域的就职机会；U e _i 为i区域的非就职人数；

为非就职人数相对于就职人数的比例；表示每项活动占用的资源。

模型的最后部分是人员流动对互联网智能集成职能设置的影响。现引入“互联网智能集成参与吸引”函数以表示每一个区域对其他区域的潜在流动人员的相对吸引。人员流动虽然与区域内的绢织密度、自然环境和资源条件相关，但更重要的还是取决于互联网智能集成的发展。互联网智能集成参与吸引应为

，其中λ _i 是响应系数。

互联网智能集成总体和系统，可看作交通网络和系统。这种类比关系如表2. 4所示。实际上，交通网络和系统本来就是一类互联网智能集成网络和系统。

表2.4

交通系统（特例） 互联网智能集成大系统（一般）

运输系统 互联网智能集成分系统

驾驶员、指挥交警 互联网智能集成主体（个人或组织）

运输工具（汽车、火车等） 互联网智能集成技术体系（手段、工具及相关设施）

载荷（货物、乘客等） 互联网智能集成对象

交通系统网络

正如Biham、Middleton和Levinc用随机点格自动机模型模拟交通系统网络^[261] ，我们可以进一步用Nagatani的随机点格自动机交通模型^[262] 模拟一般互联网智能集成总体（或系统网络）。 实际上，随机点格自动机交通模型本身就可以看作为一类典型的互联网智能集成系统模型。

现用改进的点格自动机交通模型（BML模型）来模拟一般互联网智能集成总体网络。为了简明，在互联网智能集成总网络模型上只考虑两类互联网智能集成分系统；这两类分系统在运作的目标上既不完全相同、也不完全对立。因为假设一个路径的某一时段被A目标互联网智能集成分系统占用，它也必然允许B目标实践分系统占用。阻滞只会发生在目标相悖的互联网智能集成分系统之间。

模型中网络上的点有三种状态：不被互联网智能集成分系统占用；被目标A互联网智能集成分系统占用，用 ( ┴ ) 表示；被目标B互联网智能集成分系统占用，用 (├ ) 表示。演化迭代规则是，偶步数时，按目标A运作的互联网智能集成分系统前方若为空则前移一格；奇数步时，按目标B运作的互联网智能集成分系统前方若为空则前移一格(对不同互联网智能集成目标还可用颜色加以区分)。

模型中对网格畅通程度的评价，采用在A和B方向上“网络平均运行速度”<

> 和 <

>为指标，其中，<

> = N_AV ／N_A 奇数步时；<> = N_BV ／N_B 偶数步时；N_A 、N_B 分别为按A目标、B目标运行的互联网智能集成分系统数，N_AV 、N_BV 分别是按目标A、按目标B运行了的互联网智能集成分系统数。

互联网智能集成分系统的密度，也就是网格被分系统占据的比例：

D = ( N_A + N_B )／n×n

这里，n×n为总网格数。

对于同等规模的网格，<

>、<

>是随互联网智能集成分系统密度D的增加而单调递减的，它是衡量网络畅通程度的一个比较合理且有效的度量。

从计算机模拟中可以看到，系统在不同情况下是如何逐步演化成为自身特有的自组织有序态。在随机点格自动机实践网络模型中，系统的大量分系统各自遵从运行规则，向着各自的目标(用符号或颜色区分)运行，分系统间相互影响。经过一段时问的演化，大量分系统的分布从随机无序的初态渐渐形成特有的有序状态。这就是互联网智能集成系统的自组织。

在随机点格自动机实践模型中，系统有两种自组织模式。不管系统初始的元素分布如何，经过长时间的运行之后，必然根据分系统密度D的不同进入不同的自组织模式：畅通模式，阻塞模式。

畅通模式和阻塞模式反映了互联网智能集成系统中两种分系统(元素)之间相互作用的两种极端情况。系统的演化实质上就是这两种模式之间的竞争，在没有有效的组织作用的干预下，两者之间的竞争最终只能有一方取胜，中间状态是不稳定的。

我们希望互联网智能集成系统尽可能地进入畅通模式。当分系统密度较大时，我们希望加入有效的组织作用，防止系统进入阻塞模式。组织作用的体现是对关键运行信号的控制，即在某一时刻(或时期)，允许哪个目标上的分系统可以运行，不准哪个目标上的分系统运行。

现用改进的点格自动机交通模型（BML模型）来模拟一般互联网智能集成总体网络。为了简明，在互联网智能集成总网络模型上只考虑两类互联网智能集成分系统；这两类分系统在运作的目标上既不完全相同、也不完全对立。因为假设一个路径的某一时段被A目标互联网智能集成分系统占用，它也必然允许B目标实践分系统占用。阻滞只会发生在目标相悖的互联网智能集成分系统之间。

模型中网络上的点有三种状态：不被互联网智能集成分系统占用；被目标A互联网智能集成分系统占用，用 ( ┴ ) 表示；被目标B互联网智能集成分系统占用，用 (├ ) 表示。演化迭代规则是，偶步数时，按目标A运作的互联网智能集成分系统前方若为空则前移一格；奇数步时，按目标B运作的互联网智能集成分系统前方若为空则前移一格(对不同互联网智能集成目标还可用颜色加以区分)。

模型中对网格畅通程度的评价，采用在A和B方向上“网络平均运行速度”<

> 和 <

>为指标，其中，<

> = N_AV ／N_A 奇数步时；<> = N_BV ／N_B 偶数步时；N_A 、N_B 分别为按A目标、B目标运行的互联网智能集成分系统数，N_AV 、N_BV 分别是按目标A、按目标B运行了的互联网智能集成分系统数。

互联网智能集成分系统的密度，也就是网格被分系统占据的比例：

D = ( N_A + N_B )／n×n

这里，n×n为总网格数。

对于同等规模的网格，<

>、<

>是随互联网智能集成分系统密度D的增加而单调递减的，它是衡量网络畅通程度的一个比较合理且有效的度量。

从计算机模拟中可以看到，系统在不同情况下是如何逐步演化成为自身特有的自组织有序态。在随机点格自动机实践网络模型中，系统的大量分系统各自遵从运行规则，向着各自的目标(用符号或颜色区分)运行，分系统间相互影响。经过一段时问的演化，大量分系统的分布从随机无序的初态渐渐形成特有的有序状态。这就是互联网智能集成系统的自组织。

在随机点格自动机实践模型中，系统有两种自组织模式。不管系统初始的元素分布如何，经过长时间的运行之后，必然根据分系统密度D的不同进入不同的自组织模式：畅通模式，阻塞模式。

畅通模式和阻塞模式反映了互联网智能集成系统中两种分系统(元素)之间相互作用的两种极端情况。系统的演化实质上就是这两种模式之间的竞争，在没有有效的组织作用的干预下，两者之间的竞争最终只能有一方取胜，中间状态是不稳定的。

我们希望互联网智能集成系统尽可能地进入畅通模式。当分系统密度较大时，我们希望加入有效的组织作用，防止系统进入阻塞模式。组织作用的体现是对关键运行信号的控制，即在某一时刻(或时期)，允许哪个目标上的分系统可以运行，不准哪个目标上的分系统运行。

（3）对于全球互联网智能集成系统，本发明人在其独立自主建立全新的逻辑基础、数学基础、科学基础以及全新的技术基础和工程基础上，为了将忽悠不定的“云”计算体系改造成为汇通万物、贯通经纬的“天地”计算体系，以互联网用户为中心，进而以全球价值链体系（GVC）为中心，以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成系统（IIS）升级进程的主线，引入适当的、用于分别反映一般复杂适应系统基本动力、基本荷载、基本功效、基本消耗、内部合作和竞争及外部合作和竞争的各种基本协同变量，建立全息协同组织模式设计基础。

在互联网智能集成发展中，由于互联网智能集成基础及自然环境和社会环境等各种因素的影响，往往存在发展较快的时期。互联网智能集成体系中的各个分支，有的部门发展比较平稳，有的部门则飞速发展。如何区分平衡与非平衡发展的这两种状况，常规的微分方程是无能为力的，因为非平稳发展存在非连续变化。作为数学新分支的突变理论则克服了微分方程在处理不连续和发散变化的现象中的局限性，其主要数学根源是根据势函数将临界点分类，将各种领域的突变现象归纳到不同类别的拓扑结构中去，进而研究各种临界点附近非连续状态的特征。Thom的突变定理指出：对于控制空间不超过四维，状态空间不超过二维的系统，只有七种基本突变模型。在运用突变理论研究实践的发展时，我们可以利用各部门的增益或运作量等指标建立曲线回归模型，并运用数学变换转化为突变模型，分析各部门的发展状态。

在互联网智能集成体系中，某部门(或领域)的运作量或增益可以组成一组时间序列：

发展规律可以用多项式回归模型来描述，即

( 2. 221 )

式中a ₀, a ₁ , a ₂ , …, a _n 为待定系数，t为等间隔数据的时间。令

则y = AX ，根据最小二乘法得参数估计为：

。

运用上述方法，可建立各部门的多项式模型。

在建立各部门的多项式回归模型后，为了分析各部门的状态，我们应将式 ( 2. 221 ) 转化为突变模型。

建立全球价值链综合服务网站

搭建企业价值链系统公共服务平台

搭建产业价值链系统公共服务平台

搭建区域价值链系统公共服务平台

搭建国民价值链系统公共服务平台

搭建全球价值链系统公共服务平台

服务中心的转移：以内容为中心——以用户为中心——以多层级多模式的价值链体系为中心

在个人门户（配置结点）之间、企业门户（组织结点）之间、产业组织门户（组织结点集合）之间、区域门户（组织结点集合的集合）之间以及国家门户之间建立各种连结。

在主要研究互联网智能集成系统及其自组织过程时，本发明人是在“互联网智能集成系统”范畴下来讨论问题的。但是，在主要研究互联网智能集成系统自组织与互联网智能集成大系统集中组织之间、互联网智能集成子系统分散控制与互联网智能集成大系统集中控制之间的大协同作用和过程时，本发明人已超越“互联网智能集成系统”范畴，是在“互联网智能集成总体”范畴下来讨论问题的。

（3A）高级互联网智能集成大系统内部协同组织模式

一般地说，一个高级互联网智能集成大系统的内部社会是由所有内部参与者的特征组成的，它也被称之为内部环境，记为e = ( e ₁ , e ₂ , ∙∙∙, e _n )。一个高级互联网智能集成大系统的所有可能的内部环境形成了一个集合，记为E _IN 。由第i 个人传递出的内部信息可记为m _i ，也称为内部语言 ( internal messages )。所有这些内部语言的集合记为M _i 。n 个人在时间t 的一组内部语言记为m ( t ) = ( m ₁( t ), m ₂ ( t ), ∙∙∙, m _n ( t ))。一个高级互联网智能集成大系统的外部社会是由所有外部参与者的特征组成的，它也被称之为外部环境，记为e = ( e ₁ , e ₂ , ∙∙∙, e _n )。一个高级互联网智能集成大系统的所有可能外部环境形成了一个集合，记为E _EX 。由第i 个人传递出的外部信息可记为m _i ，也称为外部语言 ( external messages )。所有这些外部语言的集合记为M _i 。n 个人在时间t 的一组外部语言记为m ( t ) = ( m ₁( t ), m ₂ ( t ), ∙∙∙, m _n ( t ))。

对于由小集团互联网智能集成系统到大集团互联网智能集成系统及全社会互联网智能集成大系统的演进，我们可以初步探讨建立组织进化协同学的分析基础。

如果内部信息响应函数可分为在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网智能集成大系统内部集中组织过程（IC）的内部信息响应函数f [ IC, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网智能集成大系统内部分散组织过程（ID）的内部信息响应函数f [ ID, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网智能集成大系统内部集散组织过程（IM）的内部信息响应函数f [ IM, [ TKS, PCR ]]；内部活动集合IG _IN 可分为在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）内部竞争活动（IK）的集合IG [ IK, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）内部合作活动（IC）的集合IG [ IC, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）内部协调活动（IH）的集合IG [ IH, [ TKS, PCR ]]，高级互联网智能集成大系统的静态不完全内部信息组织的一般表达式为

SO ( IG _IN ) = SO ({ A _IN }, { W _IN }, { u_IN }, [ TKS, PCR ] ] )，

其中A _{IN , i} 为内部组织方i的行为空间（内部配置方式空间），W _{IN , i} 是内部组织方i的类型空间，内部组织方i的获益u _{IN , i} ( s ₁ , a ₂ , ∙∙∙, a _n ) 为内部配置方式组合 S _IN = ( s ₁ , s ₂ , ∙∙∙, s _n ) 和类型w _i 的函数，则高级互联网智能集成大系统的内部活动协同模式ISMIG = ( IG _IN , < M _IN , f _IN , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) 包含如下九种基本类型的子模式：

SO ( ISMIG[ TKS, PCR ] ) = SO ( ISMIG [ ICK, ICH, ICC, IMK, IMH,

IMC, IDK, IDH, IDC, [ TKS, PCR ]] )

( M1 ) 互联网智能集成内部集中竞争组织类型

SO ( ISMIG [ ICK] ) = SO ( IG [ IK ], < M _IN , f [ IC ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 96 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), e, [ TKS, PCR ]),

( M2 ) 互联网智能集成内部集中协调组织类型

SO ( ISMIG [ ICH] ) = SO ( IG [ IH ], < M _IN , f[ IC ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 97 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), e, [ TKS, PCR ]),

( M3 ) 互联网智能集成内部集中合作组织类型

SO ( ISMIG [ ICC] ) = SO ( IG [ IC ], < M _IN , f [ IC ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 98 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), e, [ TKS, PCR ]),

( M4 ) 互联网智能集成内部集散竞争组织类型

SO ( ISMIG [ IMK] ) = SO ( IG [ IK ], < M _IN , f [ IM ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 99 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), λ _i , [ TKS, PCR ] ),

( M5 ) 互联网智能集成内部集散协调组织类型

SO ( ISMIG [ IMH] ) = SO ( IG [ IH ], < M _IN , f [ IM ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 100 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), λ _i , [ TKS, PCR ] ),

( M6 ) 互联网智能集成内部集散合作组织类型

SO ( ISMIG [ IMC ] ) = SO ( IG [ IC ], < M _IN , f [ IM ] , h _IN > , [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 101 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), λ _i , [ TKS, PCR ] ),

( M7 ) 互联网智能集成内部分散竞争组织类型

SO ( ISMIG [ IDK] ) = SO ( IG [ IK ], < M _IN , f [ ID ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 102 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), e _i , [ TKS, PCR ]),

( M8 ) 互联网智能集成内部分散协调组织类型

SO ( ISMIG [ IDH] ) = SO ( IG [ IH ], < M _IN , f [ ID ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 103 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), e _i , [ TKS, PCR ]),

( M9 ) 互联网智能集成内部分散合作组织类型

SO ( ISMIG [ IDC] ) = SO ( IG [ IC ], < M _IN , f [ ID ] , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 104 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{IN , i} ( m ( t ), e _i , [ TKS, PCR ]),

（3B）高级互联网智能集成大系统外部协同组织模式

如果外部信息响应函数可分为

在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网智能集成大系统外部集中组织过程（EC）的外部信息响应函数f [ EC, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网智能集成大系统外部分散组织过程（ED）的外部信息响应函数f [ ED, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网智能集成大系统外部集散组织过程（EM）的外部信息响应函数f [ EM, [ TKS, PCR ]]；外部活动集合IG _EX 可分为在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）外部竞争活动（EK）的集合IG [ EK, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）外部合作活动（EC）的集合IG [ EC, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）外部协调活动（EH）的集合IG [ EH, [ TKS, PCR ]]，高级互联网智能集成大系统的静态不完全外部信息组织的一般表达式为

SO ( IG _EX ) = SO ({ A _EX }, { W _EX }, { u_EX }, [ TKS, PCR ] ] )，

其中A _{EX , i} 为外部组织方i的行为空间（外部配置方式空间），W _{EX , i} 是外部组织方i的类型空间，外部组织方i的获益u _{EX , i} ( s ₁ , a ₂ , ∙∙∙, a _n ) 为外部配置方式组合 S _EX = ( s ₁ , s ₂ , ∙∙∙, s _n ) 和类型w _i 的函数，则高级互联网智能集成大系统的外部活动协同模式ESMIG = ( IG _EX , < M _EX , f _EX , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) 包含如下九种基本类型的子模式：

SO ( ESMIG[ TKS, PCR ] ) = SO ( ESMIG [ ECK, ECH, ECC, EMK, EMH,

EMC, EDK, EDH, EDC, [ TKS, PCR ]] )

( M1 ) 互联网智能集成外部集中竞争组织类型

SO ( ESMIG [ ECK] ) = SO ( IG [ EK ], < M _EX , f [ EC ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 105 )

其中 m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), e, [ TKS, PCR ]),

( M2 ) 互联网智能集成外部集中协调组织类型

SO ( ESMIG [ ECH] ) = SO ( IG [ EH ], < M _EX , f[ EC ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 106 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), e, [ TKS, PCR ]),

( M3 ) 互联网智能集成外部集中合作组织类型

SO ( ESMIG [ ECC] ) = SO ( IG [ EC ], < M _EX , f [ EC ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 107 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), e, [ TKS, PCR ]),

( M4 ) 互联网智能集成外部集散竞争组织类型

SO ( ESMIG [ EMK] ) = SO ( IG [ EK ], < M _EX , f [ EM ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 108 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), λ _i , [ TKS, PCR ] ),

( M5 ) 互联网智能集成外部集散协调组织类型

SO ( ESMIG [ EMH] ) = SO ( IG [ EH ], < M _EX , f [ EM ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 109 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), λ _i , [ TKS, PCR ] ),

( M6 ) 互联网智能集成外部集散合作组织类型

SO ( ESMIG [ EMC ] ) = SO ( IG [ EC ], < M _EX , f [ EM ] , h _EX > , [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 110 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), λ _i , [ TKS, PCR ] ),

( M7 ) 互联网智能集成外部分散竞争组织类型

SO ( ESMIG [ EDK] ) = SO ( IG [ EK ], < M _EX , f [ ED ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 111 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), e _i , [ TKS, PCR ]),

( M8 ) 互联网智能集成外部分散协调组织类型

SO ( ESMIG [ EDH] ) = SO ( IG [ EH ], < M _EX , f [ ED ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 112 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), e _i , [ TKS, PCR ]),

( M9 ) 互联网智能集成外部分散合作组织类型

SO ( ESMIG [ EDC] ) = SO ( IG [ EC ], < M _EX , f [ ED ] , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) ( 3. 9. 113 )

其中m _i ( t + 1 ) = f _{EX , i} ( m ( t ), e _i , [ TKS, PCR ]),

4、附图说明

图1说明：本发明人提出要开发并建立的全息协同操作系统（OS / HSO），其主要功能是互联网内外部资源管理、互联网内外部程序控制和互联网内外部人机交互等。互联网内外部的资源可分为互联网内外部设备资源和互联网内外部信息资源两大类。互联网内外部设备资源指的是组成互联网内外部的硬件设备，如互联网内外部中央处理器、互联网内外部主要存储设置、互联网内外部基本存储设置、互联网内外部传印设置、互联网内外部辅助存储设置、互联网内外部显示装置、互联网内外部输入设备和互联网内外部快捷操作工具等。互联网内外部信息资源指的是存放于互联网内外部的各种数据，如互联网内外部文件、互联网内外部程序库、互联网内外部知识库、互联网内外部系统软件和互联网内外部应用软件等，如图1所示。

图2说明：如图2所示，由中间的黑色汇总连接所表示的互联网智能集成主体在图中显示为一个组织结点，它一方面表现为由上部黑色汇总连接所表示的认知系统主体，另一方面表现为由下部黑色汇总连接所表示的实践系统主体。上部大圆圈表示认知活动领域，下方大圆圈表示实践活动领域。上部黑色汇总连接表示认知主体（组织结点），下部黑色汇总连接表示实践主体（组织结点），中部黑色汇总连接表示认知主体（组织结点）。灰色汇总连接表示配置结点，白色汇总连接表示资源结点。单连线表示竞争关系，复连线表示合作关系。

图3说明：图3给出作为互联网智能集成大系统基本方面的认知系统基本结构示意图。在这里，认知大系统的资源配置主体具有决策层、管理层、运营层和执行层；认知目标是一个具有决策目标、管理目标、运营目标和执行目标的多层次复杂体系；认知技术是一个包括认知构件、认知工具、认知手段、认知仪器、认知设备、认知设施、认知程序、认知规则、认知技巧、认知计划、认知方法、认知策略、认知战术、认知战略等的多层次复杂体系；而认知对象可分为认知决策对象、认知管理对象、认知运营对象和认知执行对象。

图4说明：图4给出作为互联网智能集成大系统基本方面的实践系统基本结构示意图。在这里，实践大系统的资源配置主体具有决策层、管理层、运营层和执行层；实践目标是一个具有决策目标、管理目标、运营目标和执行目标的多层次复杂体系；实践技术是一个包括实践构件、实践工具、实践手段、实践仪器、实践设备、实践设施、实践程序、实践规则、实践技巧、实践计划、实践方法、实践策略、实践战术、实践战略等的多层次复杂体系；而实践对象可分为实践决策对象、实践管理对象、实践运营对象和实践执行对象。

图5说明：图5给出作为互联网智能集成大系统基本结构示意图。在这里，互联网智能集成大系统的资源配置主体具有决策层、管理层、运营层和执行层；互联网智能集成目标是一个具有决策目标、管理目标、运营目标和执行目标的多层次复杂体系；互联网智能集成技术是一个包括互联网智能集成构件、互联网智能集成工具、互联网智能集成手段、互联网智能集成仪器、互联网智能集成设备、互联网智能集成设施、互联网智能集成程序、互联网智能集成规则、互联网智能集成技巧、互联网智能集成计划、互联网智能集成方法、互联网智能集成策略、互联网智能集成战术、互联网智能集成战略等的多层次复杂体系；而互联网智能集成对象可分为互联网智能集成决策对象、互联网智能集成管理对象、互联网智能集成运营对象和互联网智能集成执行对象。

图6说明：互联网智能集成主体的功效与社会的目标和要求以及自身或高层互联网智能集成主体的目标和要求相关联；互联网智能集成对象的功效和互联网智能集成技术的功效都与互联网智能集成主体的目标和要求相关联；互联网智能集成环境的功效与互联网智能集成系统的目标和要求相关联；互联网智能集成系统的功效与社会的目标和要求以及自身或高层互联网智能集成主体的目标和要求相关联。

这些关系可用图6 表示。

图7说明：层次分析法 ( AHP—Analytic Hierarchy Process ) 可用于GFD过程。基于互联网智能集成功效的理念框架，运用AHP所得到的社会要求 (或主体自身的要求)、计划要求、子项任务特性、子项操作和变革要求对互联网智能集成总体目标的综合排序权重较为精确，判断的一致性显著，而且可以用C．R．( Consistent Ratio ) 指标加以验证。基于这种想法，根据GFD过程的四个阶段，以社会和互联网智能集成主体的总满意度为总目标，我们可以建立总满意度递阶层次结构。这种理论框架及其与GFD过程的对应关系见图7。

图8说明：不管是互联网内外部常驻程序或者互联网内外部应用程序，它们都以互联网内外部进程为标准执行单位。互联网内外部每个中央处理器不限于同时执行一个进程。全息协同操作系统，即使只拥有一个CPU / HSO，也可以利用互联网内外部多进程（multitask / HSO）功能同时执行复杂进程。互联网内外部进程管理指的是全息协同操作系统调整互联网内外部复杂进程的功能。 　　

现以互联网智能集成组织一自组织大协同总体为对象，提出一个总体设计的模型，一方面使研究问题明朗化，另一方面起到一个简化的设计规程的作用。见图8 。

5、具体实施方式（600项发明专利共同实施计划简介）

经过三十年的自由探索，独立发明人李宗诚教授于2011年9月通过电子申请系统正式向国家专利局提交600项发明专利申请，并提交600份总计约3600万字的权利要求书、说明书、附图等材料。

经过三十年的自由探索，独立发明人李宗诚教授在通过国际国内学术刊物和学术会议已发表80多篇论文（不包括合作完成的成果）的基础上，最近已独立写作完成八部与本次申报的600项技术发明有密切关系的学术巨著（共计3000万字），打算在2011年9月之后陆续处理正式出版事宜。

本次申报的600项技术发明专利，是发明人李宗诚经过三十年独立自由探索而建立的一个自成体系的全新技术集群，其总名称为“全球价值链网络技术支持体系”[ DCN / HII ( GVC )；]。

基于一系列学术研究新成果和600项最新技术发明，发明人李宗诚建立了一系列用于统一描述、分析、解释全球智能一体化网络计算体系（可称之为“天地”计算体系）及全球价值链动态汇通网络体系（DCN / HII ( GVC )）的资源配置动力学RDD模型、网络配置动力学NDD模型、智能集成协同学IIS模型以及全息组织协同学HOS模型和博弈组织协同学GOS模型。

继数字技术、网络技术和虚拟化技术之后，基于600项最新技术发明的全球价值链网络技术支持体系给人类带来智能一体化技术（IIT）和全息协同组织技术（HST）。

基于一系列学术研究新成果和600项最新技术发明，发明人李宗诚提出一项可称之为“开天辟地”计划的战略——全球价值链系统工程技术集群开发总体战略。

作为600项发明专利的申请人，发明人李宗诚提出要开发并建立的全球动态汇通网络计算，可形象化地简称为“天地计算”（Heaven-Earth Computing）。通过提供信息资源而获取实物资源、知识资源和金融资源的网络，可称为“天地”。在此，“天”代表信息网络，代表虚拟化，代表数字虚拟世界；“地”代表物流、知识、金融三大网络，代表实体化，代表真实世界。以信息网络为平台而将物流网络、知识网络和金融网络融为一体的全新网络体系，可称为汇通网。

“天地”不仅是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，而且是各种可以自我维护和管理的实体运行资源；它不仅是一些包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等的大型服务器集群，而且是各种包括供应系统、生产系统、服务系统、营销系统等的产业价值链和产业集群。它是物流网、知识网和金融网联结汇通起来的全新体系。

天地计算不仅将所有的计算资源集中起来，并由信息网络内部软件实现自动管理，无需人为参与；而且将所有的实体运行资源集中起来，并由信息网络外部软件实现自动管理，较少或无需人为参与。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。用形象化的比方说法，这不仅好比从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式，而且好比从电厂集中供电的模式转向全区域动力供应、调度、控制和使用的智能集成一体化全息协同组织模式。最大的不同在于，它是通过信息网络支持下的物流、知识、金融全汇通网络进行传输的。 　　

全球价值链网络技术支持体系的总体战略目标可归结为如下内容：

层级I 、在技术开发的基础方面（ICT产业链的前端），从以互联网用户为中心转向以互联网用户终端功效链（EC / IU）为中心，以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成系统（IIS）升级进程的主线，建立全新的逻辑基础、数学基础、科学基础以及全新的技术基础和工程基础，为相对封闭、相对静止的“资源池”——云计算网络注入灵魂、智能和生命，建造全球智能一体化网络计算机系统（CS / HSN ( GII )），将全球互联网打造成为真正具有生命及生态全息协同组织的技术支持体系。

层级II 、在全新技术的应用方面（ICT产业链的末端），从以互联网用户终端功效链（EC / IU）为中心转向以多层级多模式的全球价值链体系（GVC）为中心，以认知系统与实践系统基于计算机辅助系统及互联网而进行的联结和协调作为高级智能集成系统（HIIS）演变进程的主线，建立基于元系统（MS）科学全新理论的智能集成科学技术体系（IIS & IIT；），将赋予生命活力的新型全球互联网与分散在世界各地各领域各部门的物流网、能源网、金融网和知识网融为一体（DCN），大力推行全球价值链系统工程，建立真正具有生命及生态全息协同组织的全球智能一体化动态汇通网络体系（DCN / HII ( GVC )），从而建造智能集成网、生命互联网和生态运行网。

通过实施全球价值链系统工程技术集群开发总体战略——本发明人称之为“开天辟地”计划，将忽悠不定的“云”计算体系改造成为汇通万物、贯通经纬的“天地”计算体系。

作为600项发明专利的申请人，本发明人提出要开发并建立的全球动态汇通网络计算，可形象化地简称为“天地计算”（Heaven-Earth Computing）。通过提供信息资源而获取实物资源、知识资源和金融资源的网络，可称为“天地”。在此，“天”代表信息网络，代表虚拟化，代表数字虚拟世界；“地”代表物流、知识、金融三大网络，代表实体化，代表真实世界。以信息网络为平台而将物流网络、知识网络和金融网络融为一体的全新网络体系，可称为汇通网。

“天地”不仅是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，而且是各种可以自我维护和管理的实体运行资源；它不仅是一些包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等的大型服务器集群，而且是各种包括供应系统、生产系统、服务系统、营销系统等的产业价值链和产业集群。它是通过信息网络（互联网）将物流网、知识网和金融网联结汇通起来的全新科学体系、技术体系和工程体系。

天地计算不仅将所有的计算资源集中起来，并由信息网络内部软件实现自动管理，无需人为参与；而且将所有的实体运行资源集中起来，并由信息网络外部软件实现自动管理，较少或无需人为参与。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。用形象化的比方说法，这不仅好比从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式，而且好比从电厂集中供电的模式转向全区域动力供应、调度、控制和使用的智能集成一体化全息协同组织模式。最大的不同在于，它是通过信息网络支持下的物流、知识、金融全汇通网络进行传输的。 　　

狭义天地计算是指信息网络内外部基础设施的交付和使用模式，是以多层级多领域多模式的价值链为中心，以全球智能一体化网络计算机系统（CS / HSN ( GII )）为主要技术支持，以基于需求的易扩展方式，通过融为一体的物流网络、知识网络和金融网络，获得所需的资源。“天地”中的资源在使用者看来是可以无限扩展，随时获取，按需使用，随时扩展，按时付费。这种特性就如同我们使用水电一样使用信息网络内外部基础设施。

广义天地计算是指信息网络内外部服务的交付和使用模式，是以多层级多领域多模式的价值链为中心，以全球智能一体化网络计算机系统（CS / HSN ( GII )）为主要技术支持，以基于需求的易扩展方式，通过融为一体的物流网络、知识网络和金融网络，获得所需的服务。这种服务可以是信息网络内外部的技术和软件、汇通网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“天地计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了天地计算的特性与功用。

天地计算（Heaven-Earth Computing）必定是全息协同式的（HSO，李宗诚）。它既不是集中式的，也不是分布式的。它不仅是云计算（cloud computing）、网格计算（Grid Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等计算机技术和信息网络技术发展融合的产物，而且是通过计算机技术和信息网络技术的进一步融合与发展而将物流网、知识网和金融网紧密联系起来实现智能集成一体化的结果。

进而言之，天地计算是信息网络内外部各种计算技术的全面改进和发展，或者说是统计技术体系、会计技术体系、计量技术体系在计算机科学技术和信息网络技术支持下在实体活动领域的全面实现。天地计算一方面是虚拟化 ( Virtualization )、云计算（cloud computing）、效用计算 ( Utility Computing )、IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）等概念混合演进并跃升的结果；另一方面是实体化 ( Substantiation ) 、计量科学技术、会计原理及技术、核算体系、资源配置动力分析、资源配置效应分析、博弈组织协同学分析、IaaS / HSO（信息网络内外部基础设施即服务）、PaaS / HSO（信息网络内外部平台即服务）、SaaS / HSO（信息网络内外部软件即服务）等概念混合演进并跃升的结果。

天地计算旨在通过信息网络支持下的物流、知识、金融全汇通网络，将多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完备智能集成系统，并借助信息网络内外部SaaS / HSO、PaaS / HSO、IaaS / HSO、MSP / HSO等全新的商业模式，将这种强大的计算能力分布到信息网络内外部终端用户手中。

天地计算的核心理念就是通过不断提高“天地”的处理能力，进而减少信息网络内外部用户终端的处理负担，最终使信息网络内外部用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“天地”的强大计算处理能力！ 　　

在应用天地计算的同时，我们还可以提供另外一种天地存储来作为其辅助，比如，将中国的Win Stor云端存储改造成为天地存储，其以信息网络内外部用户为基础，以信息网络内外部存储工具为导向，提供强大的数据安全功能，使天地计算进入市场。所谓天地存储，就是以信息网络支持下的物流、知识、金融全汇通网络为基础，跨域 / 路由来实现数据无所不在，无需下载、无需安装即可直接运行，实现天地计算架构。 　　

最简单的天地计算技术在信息网络内外部服务中已经初露头角，例如搜索引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息，实现简单的物流配送。未来如手机、GPS等移动装置都可以透过全新的天地计算技术，发展出更多的应用服务。 　　

进一步的天地计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。　 　　

在信息服务业里面，我们可以分为三个部分：第一个部分是信息网络服务，包括电信的基础服务、增值服务、网络电视的服务。第二块是信息技术的服务，包括软件的服务、外包的服务。还有一个是信息内容的服务。我们可以看到这是整个信息服务的大的门类和产业的状态。但我们不宜看到，门类之间由于技术的进步和产业的变迁，出现了融合的特征，出现了新的产业特征和特点，这是信息服务业大环境里发生的变化。我们可以看到，在互联网的平台上信息技术和通信技术的融合，很典型的是IMS服务。还有一个新的特征是Sashup技术，可以把两个网的能力和用户的数据很好地聚合起来。

伴随新技术的组织转型是必然的，而这种转型是组织内部网络和社会反应多因索的合力结果。对企业来说，采用新技术需要一个有说服力的原因，改变组织结构需要时间，所有员工都需要适应这种变化的训练。实际上比引进技术更重要的是激励人们使用技术，许多案例表明，现存组织内部的激励设计与新技术对组织的再造活动是有冲突的，表现在处于组织不同层面的人激励是不一样的，其次，组织各部分间的激励也有差异。计算机和网络化系统设计应被看作是技术和组织运作的相关集合，使用新技术是一种社会技术建构而不是简单的安装和使用。

本发明人相信，在天地计算时代，人们可以抛弃U盘等移动设备，只需要进入Docs / HSO 页面、新建文档、编辑内容，然后直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司，他可以直接打开浏览器访问URL。我们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。

总的来说，天地计算可以看作是计算机计算及信息网络计算与实体运行系统的计量、会计及核算相结合的完备业务流程技术。通过天地计算，我们有可能将分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，进而用信息网络内外部专门设计的各种中间件软件，将分散在各地的实体活动领域的计量、会计和核算体系有机地粘合在一起，以包括Web界面在内的各种人机界面接受信息网络内外部各种用户提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。天地计算技术体系能大大提高信息网络内外部资源的服务质量和利用率，同时避免信息网络内外部跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到信息网络内外部实用化要求。

智能集成协同总体设计的目标，在于根据智能集成组织一自组织大协同总体的性能要求，以及智能集成主体实施协同总体的具体社会经济一自然生态环境，合理设置总体中人员位置并初步确定主体任务要求，保证从总体上构建一个综合效益优化的智能集成大协同系统框架，并为主体一作用对象关系的详细设计打下基础。

“智能集成主体一广义技术一作用对象”功能分配，是整个智能集成协同总体设计的基础。智能集成主体-广义技术-作用对象的功能分配通过功能这一纽带使智能集成主体、广义技术和作用对象三方面结合起来，并形成了智能集成协同总体中的要素(分系统)功能分配关系，确定了智能集成主体一广义技术界面、广义技术一作用对象界面的具体位置。一个具体智能集成协同总体的主体一广义技术一作用对象功能界面形式主要受两方面因素的影响：一是智能集成协同总体的功能特征；二是该总体所处的自然生态一社会生态环境。在众多可能的智能集成功能界面形式中，总有一种或几种更适合于某一具体智能集成协同总体的实际情况，能够保证系统满足性能要求、满足实施环境的要求。

仿真运行是复杂智能集成总体设计过程中不可缺少的验证环节。仿真的目的在于检验系统配置方案是否满足设计的总体目标要求，以及依据仿真结果对方案进行调整和完善。不过，作为智能集成系统的主导因素，主体的结构和行为都很复杂，且有诸多不确定性，仿真及其建模对此尚感难办。在实际建立智能集成主体行为的仿真模型时，可根据系统仿真运行的要求对主体的行为特征及影响因素做很多简化，将注意力主要放在对系统仿真有意义的行为特征上，如主体完成一定任务的可靠性、运作效率、最长作用时间等，对影响因素也主要选择对提高模型适用性有帮助以及对行为有显著影响的主要因素。在建模的方法上我们应遵循多学科知识综合原则，一方面以心理学、行为科学等的研究成果为指导，另一方面落实到某种具体的数学工具上。

在全球智能集成一体化动态汇通网络系统工程的总体战略指引下，我们不再单独强调软件、硬件甚至系统平台，而是以客户为中心，进而以价值链为中心，开放封闭技术构架，调整经营理念，积极寻求合作伙伴——甚至是昔日的竞争对手，以期向客户提供强大的IT基础设施、降低客户的采购成本、加快客户的电子商务系统部署、提高客户进入市场时间、有效支持客户目前和潜在的业务需求、满足客户应用的个性化和端到端需求。通过投资、外包、咨询、VAR来寻求客户利益的最大化，同时也带动互联网服务产业的发展。

Claims (7)

1.独立权利要求——智能一体化网络计算机技术设计基础，是本申请人在建立全新的逻辑基础、数学基础、科学基础以及全新的技术基础和工程基础上，为了将忽悠不定的“云”计算体系改造成为汇通万物、贯通经纬的“天地”计算体系，以互联网用户为中心，进而以全球价值链体系（GVC）为中心，以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成系统（IIS）升级进程的主线，通过建立网络配置动力学基本模型和范式而提出来的一项新技术，本项权利的特征在于：

A、对于全球互联网智能集成系统技术，全新的逻辑基础包括全息汇通逻辑、两极汇通逻辑、两极全息汇通逻辑；全新的数学基础包括全息汇通数学、两极汇通数学、系统变迁分析数学；全新的科学基础包括资源配置动力学、全息组织协同学、系统功效价值论、博弈组织协同学、对冲均衡经济学、全息汇通物理学，以及由一系列全新理论的大综合而形成的贯通科学（交叉科学与横断科学）——元系统科学和智能集成科学；全新的技术基础是以价值链系统为核心、面向全息协同性的全新系统技术（集群）；全新的工程基础是以价值链系统为核心、面向全息协同性的全新系统工程（集群）；

B、对于全球互联网智能集成系统技术，“天地”计算本身是一个极其复杂的系统，具有十分复杂的全息协同组织结构，在这里，一方面，各种计算机及其基础设施、附属设备和网络设备（包括服务器、浏览器）以全息协同组织模式（包括ICC、ICK、ICH、IDC、IDK、IDH、IMC、IMK、IMH、ECC、ECK、ECH、EDC、EDK、EDH、EMC、EMK、EMH）连接起来而形成计算机互联网络组织；另一方面，各种用户及其功效链以全息协同组织模式（包括ICC、ICK、ICH、IDC、IDK、IDH、IMC、IMK、IMH、ECC、ECK、ECH、EDC、EDK、EDH、EMC、EMK、EMH）连接起来而形成自然智能社会化组织，这种自然智能社会化组织与计算机互联网络组织共同形成本发明人所指称的“天地”计算体系CS / HSN ( GII )；

C、对于全球互联网智能集成系统技术，建立系统设计的总体框架和动力基础，进而建立系统运行的因素连接和模型基础；

D、对于全球互联网智能集成系统技术，引入适当的、用于分别反映一般复杂适应系统基本动力、基本荷载、基本功效、基本消耗、内部合作和竞争及外部合作和竞争的各种基本协同变量，建立全息协同组织模式设计基础。

2.从属权利要求——对于全球互联网智能集成系统，根据独立权利要求1 所述的本发明建立系统设计的总体框架，本项权利的特征在于：

根据独立权利要求1 所述的本发明人提出要开发并建立的全息协同操作系统（OS / HSO），其主要功能是互联网内外部资源管理、互联网内外部程序控制和互联网内外部人机交互等；互联网内外部的资源可分为互联网内外部设备资源和互联网内外部信息资源两大类；互联网内外部设备资源指的是组成互联网内外部的硬件设备，如互联网内外部中央处理器、互联网内外部主要存储设置、互联网内外部基本存储设置、互联网内外部传印设置、互联网内外部辅助存储设置、互联网内外部显示装置、互联网内外部输入设备和互联网内外部快捷操作工具等；互联网内外部信息资源指的是存放于互联网内外部的各种数据，如互联网内外部文件、互联网内外部程序库、互联网内外部知识库、互联网内外部系统软件和互联网内外部应用软件等；

以全新的观点来看，一个标准互联网内外部系统的OS / HSO 应该提供以下的功能： 　　

互联网内外部进程管理（Processing management / HSO） 　　

互联网内外部记忆空间管理（Memory management / HSO） 　　

互联网内外部文件系统（File system / HSO） 　　

互联网内外部通讯（Networking / HSO） 　　

互联网内外部安全机制（Security / HSO） 　　

互联网内外部使用者界面（User interface / HSO） 　　

互联网内外部驱动程序（Device drivers / HSO）。

3.从属权利要求——对于全球互联网智能集成系统，根据独立权利要求1 所述的本发明建立系统设计的动力基础，本项权利的特征在于：

设互联网互联网智能集成组织单元的实现增益(广义，不限于利润)为π，π取决于新增配置力、新增创新力、新增实施力、操作水平、变革现实的积极性以及周围环境条件和集中协调承载力等；由于互联网互联网智能集成组织单元的新增运作力一般由互联网互联网智能集成运作资源的净增率δ来表示，这种增量包括投入的新人力、新方法、新手段、新技术、新设备、新能源、新材料、新信息网络等；而另一方面，基本成员的操作素质和活力σ可以大致刻划互联网互联网智能集成组织的运作水平；周围环境可用θ来表征；于是，组织单元的增益兀可以写成

π= π( δ, σ, θ)

用于互联网互联网智能集成组织单元本身的积累可记作δ′ ；归属于组织单元决策者的激励(效用)一般可写成组织单元业绩考核指标的函数：W = W ( π( ∙ ), δ)；

在基本互联网互联网智能集成运作过程中，基本成员所拥有的增益分配比例θ ^C ，是由单元决策者决定、归属于基本成员的效用；这里有如下关系：

σ = σ( π( ∙ ), θ ^C )；

在上述框架中，单元决策者决定的参数 ( δ, δ′, θ ^C ) 不仅体现了单元决策者长期与短期的利益矛盾，同时也体现了互联网互联网智能集成组织存在与发展的矛盾；如何协调它们之间的关系，正是社会化互联网互联网智能集成组织激励机制设计的关键；现将互联网互联网智能集成组织体制中各方利益抽象为如下关系式：

。

4.从属权利要求——对于全球互联网智能集成系统，根据独立权利要求1 所述的本发明建立系统运行的因素连接，本项权利的特征在于：

资源配置是扩大智能再集成的动力；可利用资源越少、资源配置吸引越小；期望的利益越少，资源配置吸引也越小；不同区域、领域的资源配置吸引可定义如下：

( 2. 98 )

其中，

是区域l领域可用资源的比率；是区域l领域的相对利益比率；μ ¹ , μ ² 是权重值；要得到相对吸引，必须把所有的潜在吸引加起来：

( 2. 99 )

因此，总配置的相对吸引可由

给出，区域配置的相对吸引可由

给出；进一步可得i区域l领域的资源配置为：

( 2. 100 )

其中I为总配置；I_i 为i区域资源配置；这样，资源配置的积累就可以从下面的公式中获得：

( 2. 101 )

其中

为配置的积累。

5.从属权利要求——对于全球互联网智能集成系统，根据独立权利要求1 所述的本发明建立系统运行的模型基础，本项权利的特征在于：

正如Biham、Middleton和Levinc用随机点格自动机模型模拟交通系统网络^[261] ，我们可以进一步用Nagatani的随机点格自动机交通模型^[262] 模拟一般互联网智能集成总体（或系统网络）； 实际上，随机点格自动机交通模型本身就可以看作为一类典型的互联网智能集成系统模型；

模型中网络上的点有三种状态：不被互联网互联网智能集成分系统占用；被目标A互联网互联网智能集成分系统占用，用 ( ┴ ) 表示；被目标B互联网互联网智能集成分系统占用，用 (├ ) 表示；演化迭代规则是，偶步数时，按目标A运作的互联网互联网智能集成分系统前方若为空则前移一格；奇数步时，按目标B运作的互联网互联网智能集成分系统前方若为空则前移一格(对不同互联网互联网智能集成目标还可用颜色加以区分)；

模型中对网格畅通程度的评价，采用在A和B方向上“网络平均运行速度”<

> 和 <

>为指标，其中，<> = N_AV ／N_A 奇数步时；<> = N_BV ／N_B 偶数步时；N_A 、N_B 分别为按A目标、B目标运行的互联网互联网智能集成分系统数，N_AV 、N_BV 分别是按目标A、按目标B运行了的互联网互联网智能集成分系统数；

互联网互联网智能集成分系统的密度，也就是网格被分系统占据的比例：

D = ( N_A + N_B )／n×n

这里，n×n为总网格数；

对于同等规模的网格，<>、<>是随互联网互联网智能集成分系统密度D的增加而单调递减的，它是衡量网络畅通程度的一个比较合理且有效的度量。

6. 从属权利要求——对于全球互联网智能集成系统，根据独立权利要求1 所述的本发明建立内部全息协同组织模式设计基础，本项权利的特征在于：

如果内部信息响应函数可分为在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网互联网智能集成大系统内部集中组织过程（IC）的内部信息响应函数f [ IC, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网互联网智能集成大系统内部分散组织过程（ID）的内部信息响应函数f [ ID, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网互联网智能集成大系统内部集散组织过程（IM）的内部信息响应函数f [ IM, [ TKS, PCR ]]；内部活动集合IG _IN 可分为在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）内部竞争活动（IK）的集合IG [ IK, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）内部合作活动（IC）的集合IG [ IC, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）内部协调活动（IH）的集合IG [ IH, [ TKS, PCR ]]，高级互联网互联网智能集成大系统的静态不完全内部信息组织的一般表达式为

SO ( IG _IN ) = SO ({ A _IN }, { W _IN }, { u_IN }, [ TKS, PCR ] ] )，

其中A _{IN , i} 为内部组织方i的行为空间（内部配置方式空间），W _{IN , i} 是内部组织方i的类型空间，内部组织方i的获益u _{IN , i} ( s ₁ , a ₂ , ∙∙∙, a _n ) 为内部配置方式组合 S _IN = ( s ₁ , s ₂ , ∙∙∙, s _n ) 和类型w _i 的函数，则高级互联网互联网智能集成大系统的内部活动协同模式ISMIG = ( IG _IN , < M _IN , f _IN , h _IN >, [ TKS, PCR ] ) 包含如下九种基本类型的子模式：

SO ( ISMIG [ TKS, PCR ] ) = SO ( ISMIG [ ICK, ICH, ICC, IMK, IMH,

IMC, IDK, IDH, IDC, [ TKS, PCR ]] )。

7.从属权利要求——对于全球互联网智能集成系统，根据独立权利要求1 所述的本发明建立外部全息协同组织模式设计基础，本项权利的特征在于：

如果外部信息响应函数可分为在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网互联网智能集成大系统外部集中组织过程（EC）的外部信息响应函数f [ EC, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网互联网智能集成大系统外部分散组织过程（ED）的外部信息响应函数f [ ED, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）反映高级互联网互联网智能集成大系统外部集散组织过程（EM）的外部信息响应函数f [ EM, [ TKS, PCR ]]；外部活动集合IG _EX 可分为在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）外部竞争活动（EK）的集合IG [ EK, [ TKS, PCR ]]、在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）外部合作活动（EC）的集合IG [ EC, [ TKS, PCR ]] 和在一定的技术知识结构（TKS）基础上由实践-认知关系（PCR）外部协调活动（EH）的集合IG [ EH, [ TKS, PCR ]]，高级互联网互联网智能集成大系统的静态不完全外部信息组织的一般表达式为

SO ( IG _EX ) = SO ({ A _EX }, { W _EX }, { u_EX }, [ TKS, PCR ] ] )，

其中A _{EX , i} 为外部组织方i的行为空间（外部配置方式空间），W _{EX , i} 是外部组织方i的类型空间，外部组织方i的获益u _{EX , i} ( s ₁ , a ₂ , ∙∙∙, a _n ) 为外部配置方式组合 S _EX = ( s ₁ , s ₂ , ∙∙∙, s _n ) 和类型w _i 的函数，则高级互联网互联网智能集成大系统的外部活动协同模式ESMIG = ( IG _EX , < M _EX , f _EX , h _EX >, [ TKS, PCR ] ) 包含如下九种基本类型的子模式：

SO ( ESMIG [ TKS, PCR ] ) = SO ( ESMIG [ ECK, ECH, ECC, EMK, EMH,

EMC, EDK, EDH, EDC, [ TKS, PCR ]] )。

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