对比文件名称：2014-08-28_发明申请_US20140244001A1 CONTROLLING MANY DIFFERENT DEVICES FROM A SMART CONTROLLER
目标专利名称：150监视物联网设备健康状况的方法、装置、设备和存储介质CN107409073B
本次调用的模型名称：GPT-4
### 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 |
| **特征A**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征A要求“在本地IoT网络中的第一节点处为与所述本地IoT网络中的第二节点相关联的正常行为建模”。对比文件描述了智能控制器（第一节点）从服务器获取用于控制设备的“规则”（rules），这些规则可能定义了设备的正常操作参数或限制（例如，基于时间、环境或人员存在的音量限制）。然而，获取预定义的“规则”不等同于“为正常行为建模”。建模（modeling）是一个主动创建或学习行为模式的过程（如目标专利说明书[0011]段所述），而对比文件中的“规则”是静态的、从外部获取的、用于控制决策的约束条件。本领域技术人员无法从获取控制规则毫无疑义地得出为目标设备建立正常行为模型的技术方案。因此，特征A未被公开。 |
| **特征B**《隐含公开》 | 说明书第[0063]段：“... a smart controller (e.g., smart phone, tablet, remote control, laptop, personal computer etc.) ...”； 第[0077]段：“IoT devices, such as air conditioner 702, Windows PC 704, lights 706 ... may all include a command receiver logic that can couple to smart controller 150 for receiving commands.”； 图7示出了智能控制器150与多个IoT设备（702-712）通信。 | 特征B限定了第一节点是分析者节点，第二节点是观察者节点，且两者是不同的IoT设备。对比文件明确公开了智能控制器（如智能手机）作为控制中心，与多个不同的、被控制的IoT设备（如空调、电视）通信。虽然对比文件未明确使用“分析者节点”和“观察者节点”的术语，但其描述的智能控制器负责处理信息（获取控制信息、规则）并作出控制决策，实质上扮演了“分析”角色；而被控制的IoT设备是动作的执行者或被监视的对象，可被视为“观察”其自身状态或环境的节点。两者在物理上是不同的设备。本领域技术人员结合对比文件整体内容，可以合理推断出存在一个负责集中处理（分析）的控制设备（第一节点）和多个被管理的设备（第二节点）的架构。因此，特征B被隐含公开。<<<b>>> |
| **特征C**《未公开》 | 说明书第[0077]段：“... upon detection of an IoT device, the smart controller 150, specifically RCP application 750 can send the device information 762 (e.g., make and model) ...”； 第[0072]段：“... an audio device may be detected and control information about the device may be obtained (e.g., volume, bass, treble, levels, input, etc.).” | 特征C要求“在第一节点处通过所述本地IoT网络接收与在所述第二节点处观察到的一个或多个行为相关的行为信息”。对比文件中，智能控制器（第一节点）从设备（第二节点）接收的是“设备信息”（如品牌、型号）或“控制信息”（如可调参数）。这些信息用于识别设备和定义控制接口，而非描述设备在运行中“观察到的行为”（如功耗、传感器读数、活动日志）。目标专利中的“行为信息”是动态的、反映设备运行状态的数据。对比文件未记载接收此类动态行为信息。因此，特征C未被公开。 |
| **特征D**《未公开》 | 说明书第[0075]段：“... control limits of the device of being controlled can automatically be adjusted based on state information obtained from one or more other devices ...”； 第[0072]段：“Additionally, rules may be obtained such as limits on volume based on the time of day.” | 特征D要求“在所述第一节点处分析与在所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为相关的所述行为信息”。对比文件中，智能控制器会处理“规则”和从其他设备获得的“状态信息”，以动态调整控制限制。例如，根据婴儿监视器的状态（是否激活）来调整音频设备的音量限制。这个过程涉及对“状态信息”的应用，但其目的是为了“执行控制决策”（调整控制参数），而不是为了“分析行为”以判断设备自身的行为是正常还是异常。目标专利的分析是为了健康监测和异常检测，与对比文件的控制目的不同。因此，特征D未被公开。 |
| **特征E**《未公开》 | 说明书第[0073]段：“The smart controller can then be configured to control the device based on the control information and rules, 515.”； 第[0075]段：“... control limits ... can automatically be adjusted based on state information ...” | 特征E要求“将所分析的行为信息与关联于所述第二节点的所建模的正常行为进行比较以确定行为是正常的还是异常的”。这是目标专利健康监测的核心步骤。对比文件中，智能控制器基于规则和状态信息来“控制”或“调整控制限制”，但并未描述将任何信息与一个表示“正常行为”的模型进行比较，以得出“正常”或“异常”的二元判断。对比文件的规则是用于设定操作边界，而非定义一个用于比对的正常行为基准模型。因此，特征E未被公开。 |
| **特征F**《未公开》 | 说明书第[0073]段：“The smart controller can then be configured to control the device based on the control information and rules, 515.” | 特征F要求“响应于基于所述比较确定行为信息指示了异常状况，触发一个或多个执行者来矫正所述第二节点处的行为异常”。对比文件中，智能控制器根据规则直接控制设备（例如，限制音量）。这可以被视为一种“矫正”或“预防”动作。但是，这个控制动作的触发是基于“规则和状态信息”的直接应用，而不是基于前述“将分析的行为信息与正常行为模型进行比较后确定的异常状况”。由于特征E（比较并确定异常）未被公开，因此基于该比较结果触发的矫正动作（特征F）也未被公开。两者逻辑链不同。 |
| **特征G**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征G限定“所述一个或多个执行者被提供有用于辅助矫正一项或多项行为异常的技术”。对比文件中的智能控制器自身执行控制动作，未提及向外部“执行者”（如客户服务、诊断工具）提供矫正技术。因此，特征G未被公开。 |
| **特征H**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征H涉及“从行为信息中提取一个或多个行为向量”并将特征映射到n维空间。这是目标专利中用于量化行为信息以进行分析的具体技术手段。对比文件完全没有提及“行为向量”（behavior vector）、“n维空间映射”或类似的概念。因此，特征H未被公开。 |
| **特征I**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征I要求“为包括所述第一节点和所述第二节点的所述本地IoT网络建模”。目标专利中为整个网络建模是为了获得总状态上下文（说明书[0011]）。对比文件虽然描述了多个设备共存并由一个智能控制器管理，但未提及为这个设备集合或网络环境建立一个整体的“模型”。其焦点在于设备个体的控制和基于简单规则的联动。因此，特征I未被公开。 |
| **特征J**《隐含公开》 | 说明书第[0075]段：“... control limits of the device of being controlled can automatically be adjusted based on state information obtained from one or more other devices ... The state information can include the presence of an individual, state of an individual, age of an individual, and/or social relationship of an individual.” | 特征J要求“基于在所述第二节点处观察到的所述行为信息，更新与所述本地IoT网络相关联的当前状态”。对比文件中，智能控制器根据从其他设备获得的“状态信息”（state information）自动调整对当前受控设备的控制限制。这个“状态信息”（例如，人员存在、状态）可以被视为描述了网络环境或上下文的一部分。调整控制限制这一行为，隐含了控制器内部的决策依据（即网络/环境状态）根据新信息发生了变化或得到了更新。虽然对比文件未明确使用“更新当前状态”的表述，但根据其描述的运行机制，本领域技术人员可以合理推断，智能控制器需要维护或知晓一个反映环境状况的“当前状态”作为控制决策的基础，并会根据新信息对其进行更新。因此，特征J被隐含公开。<<<j>>> |
| **特征K**《隐含公开》 | 说明书第[0071]段：“... after detection of an IoT device, the smart controller 150 ... can send the device information 762 (e.g., make and model) to ... server 170 ...”； 图5-6描述了检测设备并获取其信息的过程。 | 特征K是网络建模的一个子步骤：“聚集与所述本地IoT网络中的每一IoT设备相关联的属性”。对比文件中，智能控制器会检测附近的IoT设备，并获取其基本信息（如品牌、型号）。这个过程可以看作是在收集或“聚集”网络中设备的属性（身份属性）。虽然目的不同（对比文件是为了获取控制协议，目标专利是为了建模），但“检测设备并获取其属性信息”这一具体动作已被公开。因此，特征K被隐含公开。<<<k>>> |
| **特征L**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征L是网络建模的一个子步骤：“构造与所述本地IoT网络相关联的拓扑”。对比文件未描述对设备之间的连接关系、网络结构或拓扑进行任何形式的构造或分析。因此，特征L未被公开。 |
| **特征M**《隐含公开》 | 说明书第[0078]段：“The server RCP application 770 may look up the device control information and rules associated with the device based on the device information provided from RCP application 750. The RCP Conversion DB 775 may be resident in the server memory ...”； 第[0071]段：“By providing a server that translates between the devices and the smart controller application, device manufacturers need not develop individual applications.” | 特征M是网络建模的一个子步骤：“从与每一IoT设备相关联的制造商或者一个或多个仓储库获取与所述本地IoT网络中的每一IoT设备相关联的行为模型”。对比文件中，智能控制器将设备信息发送到服务器，服务器从一个数据库（RCP Conversion DB）中查找该设备对应的“控制信息和规则”（control information and rules）。这个数据库可以被视为一个存储了各种设备控制方案的“仓储库”。虽然“控制信息和规则”不完全等同于“行为模型”（后者更侧重于描述正常行为模式），但其作为从中央仓储库获取的、与特定设备型号相关的、用于指导设备交互的数据集，在功能和获取方式上与“行为模型”有很高的相似性。本领域技术人员可以合理推断，这种从远程仓储库获取设备特定数据以支持本地节点（智能控制器）功能的方式，可以应用于获取行为模型。因此，特征M被隐含公开。<<<m>>> |
| **特征N**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征N是网络建模的最终步骤：组合所聚集的属性、拓扑和行为模型以建模网络。由于特征I（网络建模）、特征L（构造拓扑）未被公开，且特征K、M被隐含公开的目的和上下文与目标专利不同，对比文件未记载将这些元素（属性、规则）与一个“拓扑”组合起来以创建网络级模型的过程。因此，特征N未被公开。 |
| **特征O**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征O要求“通过所述第一节点向客户服务实体报告在所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为”。对比文件中的智能控制器仅用于本地控制，未提及将设备行为信息报告给外部的“客户服务实体”以寻求支持或服务。因此，特征O未被公开。 |
| **特征P**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征P限定“所述一个或多个异常行为指示对所述第二节点或者包括所述第二节点的所述本地IoT网络的潜在恶意攻击”。对比文件的主题是设备控制，完全不涉及安全性、恶意攻击检测或网络安全。因此，特征P未被公开。 |
| **特征Q**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征Q限定“所述一个或多个异常行为指示所述第二节点处的潜在故障或异常工作状况”。对比文件中，规则用于基于上下文（如时间、人员）限制设备操作，而非用于检测设备自身的故障或异常工作状况（如冰箱压缩机持续运行、传感器失效）。其控制是为了优化体验或节约能源，而非健康诊断。因此，特征Q未被公开。 |
| **特征R**《隐含公开》 | 说明书第[0025]段：“An IoT device can have a particular set of attributes (e.g., a device state or status, such as whether the IoT device is on or off ... a cooling or heating function, an environmental monitoring or recording function ...)”； 图2A描述了IoT设备200包括处理器208、I/O接口214等组件，可用于观察和控制。 | 特征R限定“所述第二节点包括被配置成观察所述一个或多个行为的一个或多个组件”。对比文件将设备定义为IoT设备，并指出其具有各种属性和功能，包括环境监视功能。本领域技术人员公知，具有环境监视或状态感知功能的IoT设备必然包含相应的传感器或测量组件（如温度传感器、状态开关）来“观察”自身或环境。因此，可以合理推断对比文件中的IoT设备（第二节点）包含用于观察行为的组件。因此，特征R被隐含公开。<<<r>>> |
| **特征S**《隐含公开》 | 说明书第[0025]段：“... configured for connection to an IoT network such as a local ad-hoc network or the Internet.”； 第[0077]段：“... may all include a command receiver logic that can couple to smart controller 150 for receiving commands.”； 图1A-1E, 7示出了设备之间的通信。 | 特征S限定第二节点包括发射机，将行为特征发送到第一节点或一个中继节点（第三节点）。对比文件明确描述了IoT设备被配置为连接到网络，并且具体图示和描述了设备与智能控制器（第一节点）之间的通信。为了实现被控制，设备必须具备接收命令的能力，通常也意味着具备发送信息（如状态确认、设备信息）的能力。虽然未明确描述发送“行为特征”，但具备通信能力（发射机）是IoT设备与控制器交互的基础。本领域技术人员可以毫无困难地推断，对比文件中的IoT设备包含用于通信的发射机组件。因此，特征S被隐含公开。<<<s>>> |
| **特征T**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征T限定本地IoT网络包括专门配置用于监视消息并将行为信息传送给第一节点的节点。对比文件未提及任何专门用于网络监视、探听或嗅探其他设备消息的节点。所有通信似乎都是设备与控制器之间的直接或经由服务器的交互。因此，特征T未被公开。 |
| **特征U**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征U限定判断是否异常进一步基于“总状态模型与正常状态的比较”。对比文件虽然提及根据其他设备的状态信息进行调整，但这与目标专利中明确的、为整个网络建立的“总状态模型”（total state model）并进行比较的概念不同。对比文件没有“总状态模型”或“正常状态”的建模和比较过程。因此，特征U未被公开。 |
| **特征V**《未公开》 | 未找到对应内容。 | 特征V涉及“应用机器学习来更新设备行为模型”。对比文件中的所有规则和控制逻辑似乎是预定义或静态配置的，未提及使用机器学习技术来动态更新模型。因此，特征V未被公开。 |
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