网络开源信息智能采集与处理技术

实现多级链接跟随爬取及数据传递、采集器性能调优与质量优化，解决访问轨迹跟踪问题，集成互联网搜索引擎能力和资源，形成定向采集与交互采集相互融合的智能化采集模式，实现对新闻智库、社交媒体、多媒体信源、信号平台、科学数据等信源的全网、全时采集获取能力。

基于智能体的场景化情报分析流程构建技术

依托军情大模型底座，以情报智能体为抓手，集成GraphRAG、时空知识图谱技术，为情报智链赋能。军情大模型底座采用1类大语言模型+N 类粒子级算法模型的集成方式；情报智能体采用单智能体服务到多智能体服务的编排技术，可提供业务场景驱动下的数据、工具、场景适配的自主编排与执行能力。

基于时空图谱的异质异源数据组织模型

通过对情报知识表示方式的扩展和情报领域组成方式的创新，形成时空知识融合模型，在经典的实体语义编码模型基础之上，融合时间和空间特征，形成特定情报领域语义与时空混合编码，解决带有时空特性的知识融合问题。

交互式电子阅读文档模型

道达自主研发的J2 格式数据，真实地保持文件中版式信息的特性，且不随软硬件环境的变化而改变，采用“容器+ 文档”的方式描述和存储数据，能够支持富文本的文字、图片、音频、视频、影像地图、三维模型的情报文档格式。