店场网应用中文商标建设标识解析体系工程

店场网   2020年1月15日

在产业互联网工程中，标识解析体系极其重要，它是行业数字化的基础设施，是支撑产业要素互联互通的神经枢纽。店场互连网是垂直行业产销互连网，应用中文商标实施标识解析体系工程，为农业餐饮垂直行业标识体系建设闯出新路。

店场网设计了全产业链标签，由于是应用商标词作为“标签”，所以拥有知识产权作为护城河。由于标签是采取数字孪生方式设计的，所以是一体两面的，应用在实体产品上是“品牌标识”，应用在数字产品上是“数据标签”。

中文商标用汉字作为标识， 汉字具有独立的图形识别价值，汉字包含了语义资源，汉字与语音是孪生的，可以互相转换，扩大了汉字的覆盖范围。所以，中文标识是构建标识解析体系的宝贵元素。

（一）将“商标场景词”设计成“数字孪生标签”

标识解析体系是“标识+解析+体系”三件套。其中，“标识”是实体及数字对象提供身份证。在店场网标识体系中，“标识”是一个数字孪生体，是一体两面的，在实体产品上叫“标识”，在数字产品上叫“标签。

店场网标识体系是利用“商标场景词”构建的，第一步是把行业中的“特征词”提取出来，第二步通过商标注册使之成为“商标词”。第三步将商标词设计成具有“商标场景词”，然后利用商标场景词作数据标签。

1.1、标识在万物互联时代的重要作用

在万物智能互联时代，需要赋予每一物品唯一性身份标识。没有邮政编码的推行，就没有信函的自动分拣；

没有条形码的推广，就不可能有便捷的现代超市；没有第二代数字化的身份证，就无法推进大量以人为中心的信息化应用工程。

没有唯一性车牌照，就没法推行智能化交通监管。没有DNA这种唯一性身份识别技术，多年大案冤案就破解不了。

不解决物品唯一性标识身份问题，就不可能实现物联网的规模化应用。

1.2、店场网的标签是怎么产生的？

店场网把行业中的“特征词”提取出来，通过商标注册使之成为拥有知识产权的“商标词”。然后，根据应用场景对“商标词”添加前置词或后缀词。

这样，就将商标词设计成具有应用场景特征的“商标场景词”。应用在线下实体产品上是“产品品牌“，应用到线上数字化产品时是“特征标签”。

1.3、利用“商标场景词”作数据标签

商标场景词既是实体产品的品牌，也是数字化对象的标签，在数字化时代，对所标识的数字对象而言，相当于人的身份证，具有唯一性。

这种数字化标签特性，保证了标签数据在网络环境下能够被精准搜索连接，有效地避免重复。

一个数字化对象拥有了商标场景词，就拥有了知识产权，不仅拥有实体产品或服务的商标权，还拥有数字化产品的版权。走遍天下也不会改变。

1.4、数据标签集是店场网的核心资产

对物品进行数字化标识，对于平台型行业龙头来讲，是进行知识产权布局圈地，是为数字化转型修桥铺路进行基础设施建设。

数据标签搭乘智能化列车的一张车票，为数字产品颁发唯一标签编码号，是为数字资源进行圈地占位。

将来数据是资产，数据拥有产权，数据标识符是实体产品的数字标签，是硬币两面制作的另一面。

在虚拟空间运营时，数据标识符可以代表实体版参加各种运营活动。数字版可以反客为主重新定义实体产品。

（二）“标签编码号”为产品精准搜索连接提供抓手

店场网利用商标场景词作为数字孪生标签，数字孪生标签应用方式有两种， “标签编码号”是应用形式之一，主要为产品一对一精准搜索连接提供抓手。

2.1、标签编码号是“标签+编码号”

店场网对农业餐饮全产业链抽取特征词，并将特征词注册成为商标，再将商标词设计成商标场景词，利用商标场景词作为数字孪生标签。利用时间戳做编码号，组合成拥有唯一性特征的标签编码号。

标签编码号是“标签+编码号”。利用“商标场景词”做标签，利用时间戳做编码号，编码号由“年月日时分秒+4位随机数”（20160920093122+9999）组合而成，“标签+编码号”解决了产品1对1识别连接问题。

2.2、利用标签编码号对产品进行溯源

店场网平台利用商标场景词作为数据标签，利用发生节点的时间戳做编码号，组合成拥有唯一性特征的标签编码号。标签编码号是“标签+编码号”，编码号具有唯一性（年月日时分秒14位数+4位随机数），可以随时随地源源不断自动化提供。

标签编码号是一套重新定义的数据标签化体系，带有标签编码号的数据能够实现可识别能连接，对接应用AI云大脑实现即时化实时连接，为产品一对一精准搜索连接提供抓手。

农产品溯源需要产品全生命周期记账，这个账本需要跨越供应链各环节记账，面对数据孤岛壁垒，以标签编码号为连接纽带，实现各个数据区块的互连互通，增强供应链上中下游的高效协同。

2.3、按产品全生命周期分阶段追溯查询

店场网给饲养动物佩戴唯一性标签编码号，让其实现能识别可连接；给每一单位餐饮食材颁发唯一性标签编码号，让其实现能识别可连接；给每一餐桌菜品颁发唯一性标签编码号，让其实现能识别可连接。

这样，无论产品是处于原料食材形态，还是处于餐桌菜品形式，都能够利用标签编码号进行识别连接；

无论产品处于种植环节，还是进入到养殖环节，或是进入加工环节、运输环节、销售环节、消费环节，不论运营到供应链的哪个环节，位于产品生命周期的哪个阶段，都能够利用标签编码号进行动态实时识别连接。

（三）构建“数据标签集”用于整合多源异构行业数据

店场网利用商标场景词作为数字孪生标签，数字孪生标签应用方式有两种， “数据标签集”是其中之一。“数据标签集”主要用于整合多源异构大数据，店场网平台为行业数据流提供数据标签集，采取智能化方式为原生数据流添加标签，实现行业大数据指数级迅速增多扩大。

3.1、数据标签集是种子数据的园林苗圃

店场网利用商标场景词作标签设计了数据标签集，标签数据集如同百家姓，每个中国人都能够在百家姓这个数据标签集里找到自己的姓氏；

数据标签集还如同化学元素周期表，每一物质的化学结构式、反应式都能够用化学周期表标签集里的元素来描述。

标签数据是种子数据，用少量种子就能够种植出一片庄稼，用少量苗木就能够栽植出一片树林。标签数据也是部队里领兵打仗的各级军官，由少数班排长连营团长就能够带起一支庞大队伍。

这些带标签数据智能化嵌入到原生数据流中，通过交易交互扩散传播出去之后，就成为广泛覆盖数量众多的行业大数据。

3.2、利用“数据标签集”整合原生数据流

利用数据标签集和行业知识图谱，对店场网全行业原生数据进行处理，应用AI神经网络进行自动化标注，进行结构化体系化处理，将非结构的信息数据转化为结构化体系化信息知识。

利用带标签的文本数据为视频添加字幕，给图片添加水印，实现图文并茂的效果。文本数据可以转换成语音。在将语音转换成文本时，为了准确理解语音含义，可以利用文本数据进行上下文对照。

在对接机器学习应用AI过程中，利用标注器加注文本特征标签，将“视图声”数据转型为可识别连接的标注数据，利用AI工具智能化嵌入到数据流之中，在交易交互过程中实现标签数据流大规模传输。

3.3、利用文本数据标签整合视图声大数据

产业互联网数据形式包括视频、图像、声音、文本四大类。但是，“视图声文”四类数据并不是一字并肩王。其中，文本数据是核心数据，与其他数据是领导与被领导的关系，在四大类数据中位于统帅地位。

四类数据来源不同，采集获得的难易程度不同，在大数据体系中的地位作用不同，所以分量也不一样。视图声（视频照片语音）数据是机器生产的，可以利用手机录音录像拍照采集数据，采集起来简单方便容易获得。

“视图声”数据利用传感器采取交互交易方式获得,或者通过物联网利用智能机器大量采集。由于行业知识图谱采取文本形式，所以行业文本数据集几乎就等同于行业知识图谱，是垂直行业知识经验积累沉淀的结晶，因此文本数据比其他数据更难以获得。

文本数据在行业大数据中居于核心地位，可以用来对“视图声”数据进行定义标注，对多源异构数据进行整合处理，使行业大数据实现结构化体系化。诸如，采取字幕方式将文本数据嵌入到视频中，采取水印方式嵌入到照片中，将文本转换成为语音，采取语音合成形式为视频图片配音。