命運分析引擎：符號推理法 + 矢量關係分析法雙引擎架構
命運分析引擎是測序科技自主研發的能力基座：將專業知識、分析規則和算法系統整合，根據個人信息完成不同維度的計算和分析，形成可識別、存儲、調用和持續更新的個體數據。引擎基座不直接面向市場銷售，是三項核心產品共同的底座。
兩大核心技術方法
符號推理法：對既有知識逆向工程
把分散在文本、口訣、流派與個人經驗中的隱性判斷過程，轉化為顯性、計算機可執行的規則系統。輸出具備確定性、可追溯、可解釋、可復現、可維護五項能力。
矢量關係分析法：原創建模方法
將命運本體中的實體、屬性、關係和狀態組織為可分析的矢量空間，研究多變量共同作用後形成的狀態、趨勢、敏感變量與轉化條件。
兩種方法的協同
| 比較項 | 符號推理法 | 矢量關係分析法 |
|---|---|---|
| 方法性質 | 對既有判斷體系逆向工程 | 對命運實體及其關係原創建模 |
| 核心問題 | 哪條規則被觸發、為什麼得到這一結果 | 哪些變量正在作用、形成了什麼狀態 |
| 主要優勢 | 結果穩定、路徑清晰、可復現 | 多維、動態、關係化、可擴展 |
| 主要輸出 | 規則判斷及其依據 | 關係結構、作用機制、狀態與趨勢 |
符號推理法提供規則依據、基礎判斷和證據錨點；矢量關係分析法把基礎狀態放入人生階段、現實環境和關係網絡中計算。前者回答“為什麼是這樣”，後者回答“正在向哪裡發展”。
引擎承擔的核心工作
- 計算個人相對穩定的基礎結構與自身特點
- 分析天賦、生理、情緒、心理、思維、性格與行為等自身本體特徵
- 分析事業、財富、婚姻、家庭、健康等現實人生領域
- 計算人與家庭成員、伴侶、合夥人、客戶等主體之間的關係
- 計算個人在不同人生階段和時間週期中的狀態變化
- 識別現實問題中的有利因素、不利因素、因果關係和風險條件
- 形成標準化的測算結果和個體數據，為三項產品提供統一數據來源
AI 在體系中的角色
AI 承擔理解、交互和表達，不替代專業計算：自然語言交互、專業內容轉譯（大眾版/愛好者版/專業版三檔風格）。規則層計算不依賴大模型；模型失敗時顯式回退確定性結果，不做靜默兜底——分析能力不依賴大模型的可用性。