> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.hubwiz.com/blog/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Apple 个人知识图谱：连"谁是你妈"都是算出来的 - URL: https://www.hubwiz.com/blog/apple-personal-knowledge-graph-anatomy/ - Published: 2026-11-08T10:19:02.000Z - Updated: 2026-11-08T10:25:23.000Z - Description: 51 个明文数据库、181 类实体、144 个特征：每台 Mac 都在算"谁是你妈"。删掉的联系人还在过期表里，评分仍在。 - Author: admin - Tags: Apple Intelligence, 隐私, 知识图谱, 端侧 AI, 数据安全 2022 年起（macOS 13），每一台 Mac 都带着两个守护进程，它们活着的唯一目的就是建一张图：你是谁、你认识谁、这些人和你以及彼此是什么关系、你怎么和他们联系、你去哪、和谁、做什么、什么时候。 这张图在设备本地建，靠交叉比对机器上几乎所有东西：通讯录、日历、照片、信息、邮件、位置、屏幕使用时间，以及一长串行为信号。更重要的是，它被保存成一个可查询的存储，供大模型检索（据称如此）。 听起来像阴谋论，但它确实在发生，而且关于这套机制在你的 Mac 上怎么运作，公开文档少得可怜。最接近官方描述的只有 man page（`man 8 knowledgeconstructiond`），得到的全部内容就是： > **NAME** `knowledgeconstructiond` —— 一个分析设备内容、建立通用知识图谱的守护进程。 > > **DESCRIPTION** `knowledgeconstructiond` 分析本设备上的内容，帮助建立一张代表设备与用户的知识图谱。它与 `intelligenceplatformd` 协作，承担一部分重计算任务，生成这张知识图谱。 > > ——macOS 26.6.2，build 25G83 **先前的工作**：公平地说，Apple 自己的研究员 2023 年确实发表过一篇讲解这张图构建技术的论文。但关于它如何整合进 macOS——哪些版本在跑、到底收集和推断了什么——几乎没有内容。至于下文要讨论的"亲属关系"推断，一个字都没有。 我们是在 2026 年 8 月对 macOS 26 的 Apple Intelligence 包做安全研究时碰到它的；而几个月前，Nic Lydon 也发现了同一个数据库，写了《I Built a Personal Knowledge Graph. Apple Had Already Built One on My Laptop》。更近的一次是取证工具找到了手机上：2026 年 9 月，Alexis Brignoni 教会 iLEAPP 读取 iOS 上的同一个存储，`graph.db` 与用来解码谓词代码的 `ontology.db` 位于 `/private/var/mobile/Library/IntelligencePlatform`，他写成了《Reading the iPhone Knowledge Graph, and Checking Its Work》。 我们想再往深处走一点。 这篇是对"知识图谱到底在干什么"的一次分析记录，目的是让你对这套机制的运作方式有更好的理解，也清楚这张图究竟握有关于你、你的家人和朋友的什么。全部内容采集于 macOS 26（写作时为 26.6.2）。 为此我们开源了一个本地看板 iKnow，你可以在自己的 Mac 上读取个人知识图谱的内容。 最后我们会稍微跑题，做我们最擅长的事：武器化与利用。我们做了一个思想实验（适用于任何这类个性化系统），说明这样一个知识库落到错的人手里会发生什么，以及一个"隐私单点故障"怎么能被拿来威胁你——用一些你之前没想过的方式（与一个被解除对齐限制的模型结合时）。 ## 一、个人知识图谱里有什么 两个守护进程把工作成果放在 `~/Library/IntelligencePlatform`，里面有 51 个 SQLite 数据库。它们是明文存储的，只是所在区域受 TCC 完全磁盘访问权限保护。 最有意思的应该是 `graph.db`。它是一个三元组存储，词表包含 **181 类实体**和 **278 个谓词**：每一行都是一个主语、一个谓词和一个宾语。主语是实体（一个人、一个应用、一个事件）；宾语要么是一个普通值（名字、账号、日期），要么是另一个实体——后者正是这张图"边"的来源。谓词是最有意思的部分：它说明系统认为两者之间是哪种关系。 拿一条边举例（合成数据）：一个"人"和库认为他是其雇主的"组织"。`PS500` 是 `predicate.json` 给"雇主"的 id，但它的取值范围不是组织，而是一个**关系类型**——所以一条边实际是共享同一个 `relationshipId` 的两行：一行说明关系种类，一行指向另一个实体。 | 主语 | 谓词 | 宾语 | | ------------------------------ | ---------------------- | ---------------------------------- | | 9100000000007919（我，这台 Mac 的主人） | PS500（雇主，指向关系类型 CS165） | 9100000000013724（Halden Labs，一个组织） | 同一时刻，这两行还各自带着置信度、来源、来源重复项与时间戳。下表那 46 个"关系类型"类别的存在，正是为了让每条边自己带上置信度、并在以后能被撤回。 两个守护进程做的大部分事情，就是把操作系统允许它读的一切灌进这些谓词和旁边的表。进图的有：通讯录；照片（人脸）；日历（标题与参与者）；家人共享（包括每个成员的年龄）；健康里医疗急救卡上的紧急联系人；Siri 建议在邮件和信息里找到的事件与联系人；应用通过 App Intents 捐献的人；以及已安装的应用。 在它们旁边的独立表里，还躺着：你在照片里和谁一起出现；通信日志（谁、什么时候、哪个应用、什么方向；**没有内容**），它也会从你的其他设备拉数据；位置与移动；以及一长串设备信号（锁屏、Wi-Fi、蓝牙、充电、环境光，还有一个叫 `ContextualUnderstanding.PhysicalSocial` 的流，其记录格式按姓名、电话和邮箱列出人物，每人带起止时间——读起来像是"谁在你身边"的日志，尽管我们从没见过它被填上）。 ## 二、推断出了什么 下图是全部 181 个实体类别（id 与标签是 Apple 的，分组是我们的）： | 类别 ID | 标签 | 分组 | 是否找到机制？ | | --------------------------------------------- | ------------- | ------- | ---------- | | SB56 | 实体 | 核心 | 已实现 | | SB104 | 人 | 核心 | 已实现 | | SB152 | 地点 | 核心 | 已实现 | | nm\_topic | 主题 | 核心 | 已实现 | | SB65 | 事件 | 核心 | 已实现 | | nm\_document | 文档 | 核心 | 未找到机制 | | SB473 | 住宅 | 核心 | 未找到机制 | | SB10 | 组织 | 核心 | 已实现 | | SB2 | 人群 | 核心 | 已实现 | | SB144 | 软件 | 核心 | 已实现 | | SB193 | 生物 | 核心 | 已实现 | | SB198 | 智能体 | 核心 | 已实现 | | SB83 | 概念 | 核心 | 已实现 | | SB400 | 发生 | 核心 | 已实现 | | SB60 | 角色 | 核心 | 已实现 | | SB197 | Siri 基础类型 | 核心 | 已实现 | | nm\_knowledgeSource | 知识来源 | 核心 | 已实现 | | SB170 | 时间 | 核心 | 未找到机制 | | SB175 | 群组 | 核心 | 已实现 | | SB470 | 设备主要用户 | 人 | 未找到机制 | | SB199 | 音乐人 | 人 | 未找到机制 | | SB14 | 运动队 | 人 | 已实现 | | SB417 | 运动组织 | 人 | 未找到机制 | | SB115 | 运动联盟 | 人 | 未找到机制 | | SB185 | 运动员 | 人 | 未找到机制 | | SB21 | 艺术界人物 | 人 | 未找到机制 | | SB184 | 音乐家 | 人 | 未找到机制 | | nm\_screenTimeSegment | 屏幕使用时间片段 | 人 | 未找到机制 | | CS8 | 性别 | 属性 | 可能已实现（未验证） | | CS4 | 计量单位 | 属性 | 已实现 | | CS25 | 职业类型 | 属性 | 已实现 | | CS37 | 宗教 | 属性 | 未找到机制 | | SB74 | 语言 | 属性 | 未找到机制 | | SB18 | 政党 | 属性 | 未找到机制 | | SB461 | 题材 | 属性 | 已实现 | | SB537 | 交通方式 | 属性 | 已实现 | | SB544 | 汽车型号 | 属性 | 已实现 | | SB418 | 汽车品牌 | 属性 | 已实现 | | SB399 | 内容分级 | 属性 | 未找到机制 | | SB48 | 居民点 | 地点 | 已实现 | | SB101 | 州/省 | 地点 | 可能已实现（未验证） | | SB163 | 国家 | 地点 | 可能已实现（未验证） | | SB370 | 时区 | 地点 | 可能已实现（未验证） | | SB131 | 县 | 地点 | 已实现 | | SB471 | 日历 | 事件 | 未找到机制 | | SB472 | 日历事件 | 事件 | 已实现 | | SB513 | 活动事件 | 事件 | 已实现 | | SB71 | 体育比赛事件 | 事件 | 未找到机制 | | SB77 | 节日事件 | 事件 | 已实现 | | SB514 | 出行活动 | 活动 | 已实现 | | SB515 | 工作活动 | 活动 | 已实现 | | SB516 | 会议活动 | 活动 | 已实现 | | SB517 | 用餐活动 | 活动 | 可能已实现（未验证） | | SB518 | 看电视活动 | 活动 | 可能已实现（未验证） | | SB519 | 沟通活动 | 活动 | 已实现 | | SB520 | 购物活动 | 活动 | 已实现 | | SB523 | 旅行活动 | 活动 | 可能已实现（未验证） | | SB524 | 阅读活动 | 活动 | 已实现 | | SB525 | 度假活动 | 活动 | 已实现 | | SB526 | 游戏活动 | 活动 | 已实现 | | SB527 | 社交活动 | 活动 | 可能已实现（未验证） | | SB528 | 起床活动 | 活动 | 可能已实现（未验证） | | SB529 | 就寝活动 | 活动 | 可能已实现（未验证） | | SB522 | 睡眠活动 | 活动 | 已实现 | | SB530 | 锻炼活动 | 活动 | 已实现 | | SB521 | 正念活动 | 活动 | 可能已实现（未验证） | | SB531 | 通话活动 | 活动 | 已实现 | | SB532 | FaceTime 活动 | 活动 | 已实现 | | SB533 | 步行活动 | 活动 | 已实现 | | SB534 | 跑步活动 | 活动 | 已实现 | | SB535 | 骑行活动 | 活动 | 已实现 | | SB536 | 徒步活动 | 活动 | 未找到机制 | | SB722 | 通勤活动 | 活动 | 已实现 | | SB723 | 就餐活动 | 活动 | 已实现 | | SB726 | 观看演出活动 | 活动 | 已实现 | | SB732 | 静止活动 | 活动 | 已实现 | | SB764 | 到访活动 | 活动 | 已实现 | | SB784 | 驾车活动 | 活动 | 未找到机制 | | SB786 | 行为活动 | 活动 | 未找到机制 | | SB394 | 运动活动 | 活动 | 已实现 | | SB116 | 活动类型 | 活动类型 | 可能已实现（未验证） | | SB545 | 出行活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB546 | 工作活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB547 | 会议活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB548 | 用餐活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB549 | 看媒体活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB550 | 沟通活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB551 | 购物活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB552 | 正念活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB553 | 睡眠活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB554 | 旅行活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB555 | 阅读活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB556 | 度假活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB557 | 社交活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB558 | 起床活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB559 | 就寝活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB560 | 电话活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB561 | FaceTime 活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB562 | 步行活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB563 | 跑步活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB564 | 骑行活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB565 | 徒步活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB483 | 体育锻炼类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB721 | 通勤活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB785 | 驾车活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB787 | 行为活动类型 | 活动类型 | 未找到机制 | | SB425 | 车辆 | 交通 | 已实现 | | SB543 | 步行 | 交通 | 未找到机制 | | SB335 | 汽车 | 交通 | 已实现 | | SB538 | 飞机 | 交通 | 未找到机制 | | SB539 | 自行车 | 交通 | 未找到机制 | | SB358 | 船 | 交通 | 未找到机制 | | SB541 | 公交车 | 交通 | 未找到机制 | | SB542 | 火车 | 交通 | 未找到机制 | | SB51 | 作品 | 媒体 | 已实现 | | SB405 | 媒体作品 | 媒体 | 已实现 | | SB44 | 歌曲 | 媒体 | 已实现 | | SB138 | 专辑 | 媒体 | 未找到机制 | | SB85 | 音乐作品 | 媒体 | 已实现 | | SB183 | 电影 | 媒体 | 未找到机制 | | SB295 | 电视节目 | 媒体 | 未找到机制 | | SB49 | 动物 | 动物 | 未找到机制 | | nm\_pet | 宠物 | 动物 | 未找到机制 | | nm\_dog | 狗 | 动物 | 未找到机制 | | nm\_cat | 猫 | 动物 | 未找到机制 | | nm\_myPet | 我的宠物 | 动物 | 未找到机制 | | nm\_myDog | 我的狗 | 动物 | 未找到机制 | | nm\_myCat | 我的猫 | 动物 | 未找到机制 | | nm\_walletOrder | 钱包订单 | 交易 | 已实现 | | nm\_walletTransaction | 钱包交易 | 交易 | 未找到机制 | | nm\_payment | 支付 | 交易 | 已实现 | | nm\_transaction | 交易 | 交易 | 已实现 | | nm\_email | 邮件 | 交易 | 已实现 | | nm\_shippingInfo | 配送信息 | 交易 | 未找到机制 | | nm\_shipmentFullFillmentInfo | 发货履约信息 | 交易 | 已实现 | | CS29 | 位置关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS97 | 地址关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_topicRelationshipType | 主题关系类型 | 边（关系类型） | 可能已实现（未验证） | | CS1 | 关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_senderRelationshipType | 发件人关系类型 | 边（关系类型） | 可能已实现（未验证） | | nm\_calendarRelationshipType | 日历关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_organizerRelationshipType | 组织者关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS105 | 文本关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS101 | 语言关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS22 | 标识关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS2 | 图片关系类型 | 边（关系类型） | 可能已实现（未验证） | | CS13 | 成员关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS165 | 雇佣关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS154 | 时区关系类型 | 边（关系类型） | 可能已实现（未验证） | | CS3 | 数量关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS36 | 宗教关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS167 | 兴趣关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS38 | 参与关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_calendarSourceRelationshipType | 日历来源关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS168 | 智能体隶属关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_dateRelationshipType | 日期关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_administratorRelationshipType | 管理员关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | nm\_visualIdentifierRelationshipType | 视觉标识关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_songRelationshipType | 歌曲关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_softwareRelationshipType | 软件关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS173 | 事件关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | nm\_localizedNameRelationshipType | 本地化名称关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_confidenceRelationshipType | 置信度关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | CS31 | 表演关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS15 | 整体-部分关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS113 | 评级关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | CS166 | 群组关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_livingBeingRelationship | 生物关系 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_entityAliasRelationshipType | 实体别名关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_extractionTagRelationshipType | 抽取标签关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_orderEmailRelationshipType | 订单邮件关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_orderTransactionRelationshipType | 订单交易关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_orderShippingInfoRelationshipType | 订单配送信息关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_entityOrganizationRelationshipType | 实体-组织关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_shipmentFullFillmentEmailRelationshipType | 发货履约邮件关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_orderShipmentFullFillmentRelationshipType | 订单发货履约关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_orderPaymentRelationshipType | 订单支付关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_fromToEmailRelationshipType | 收发邮件关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | | nm\_orderPersonRelationshipType | 订单当事人关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_shipmentPersonRelationshipType | 发货联系人关系类型 | 边（关系类型） | 已实现 | | nm\_emailInfoRelationshipType | 邮件信息关系类型 | 边（关系类型） | 未找到机制 | 这张表把出厂本体声明的每一个类别都列了出来，按组排列而不是按文件顺序：先是核心类型，然后是人、属性、地点与事件，接着是活动区块，最后是 46 个关系类型——它们根本不是"东西"，每一个都是一条边的具象化，好让这条边能带上自己的侧面信息，其中就包括置信度。`intValue` 从 1 到 185，缺了四个数字——18、54、169、181——而磁盘上没有任何东西说明它们原来是什么。 **181 个里有 57 个描述的是一种活动**：睡觉、锻炼、正念、就寝、通勤、就餐……它们大多还有一个配套的"类型"类别，所以将近三分之一的词表花在"你在做什么"上，而不是"你是谁、在哪"。话说回来，并不清楚每个类别都真的被用到；有些可能只是声明了、从未填充的占位符。表里标"已实现"的，是我们能定位到一个可能负责该类别机制的；这些应当当作推断工作，而不是事实基准。 下面是全部 278 个谓词（同样的免责声明适用）： | 谓词 | 记录什么 | 数据来源 | 获取方式 | 是否找到机制？ | | -------------------------------------- | -------------------------- | --------------------- | ----------------- | ---------- | | PS1 | 这是什么东西（类型） | 所有来源 | 规则 | 已实现 | | PS10 | 题材 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 已实现 | | PS102 | 这条记录与那条是同一个人／同一件东西 | 所有来源 | 向量模型 | 已实现 | | PS106 | 时长 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS107 | 有地点 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS123 | 整体-部分关系中的“部分” | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS132 | 有宗教信仰 | 通讯录 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS133 | 宗教 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS135 | 面积 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS137 | 由谁表演 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS143 | 参与者标识 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS144 | 参加了某个事件 | 日历、照片 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS147 | 人口 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS16 | 表演者 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS194 | 由谁发布 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 已实现 | | PS2 | 单位 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 已实现 | | PS225 | 有位置关系 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 已实现 | | PS232 | 有参与者 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | PS248 | 起点位置 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 已实现 | | PS249 | 终点位置 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 已实现 | | PS29 | 开始时间 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | PS296 | URL | 日历、应用、世界知识 | 拷贝 | 已实现 | | PS3 | 数量 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 已实现 | | PS30 | 结束时间 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | PS312 | 名 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS313 | 用户名／账号 | 通讯录、家人共享 | 拷贝 | 已实现 | | PS314 | 运动项目 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS315 | 邮政编码 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS316 | 完整街道地址 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS317 | 有地址 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS324 | 有语言 | 通讯录 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS325 | 会说的语言 | 通讯录 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS33 | 姓名 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS335 | 文本值 | 日历、应用、世界知识 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS336 | 官方名称 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS34 | 性别认同 | 通讯录 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS343 | 居民称谓 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS35 | 是哪国公民 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS358 | 有评级 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS359 | 评级 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS36 | 出生名 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS37 | 出生日期 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS374 | 有成员 | 通讯录、家人共享 | 拷贝 | 已实现 | | PS392 | 最后更新 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | PS396 | 外部标识、它的值、它的类型 | 所有来源 | 关联 | 已实现 | | PS4 | 宽度 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 可能已实现（未验证） | | PS406 | 电子邮箱 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS407 | 电话号码 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS424 | 属于某政党 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS441 | 姓 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS447 | 有时区 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS448 | 时区 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS45 | 属于（某组织） | 通讯录、家人共享 | 拷贝 | 已实现 | | PS450 | 地址所在国家 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS453 | 城市 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS454 | 国家代码 ISO 3166-1 alpha-2 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS455 | 行政区 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS46 | 群组成员标识 | 家人共享 | 关联 | 未找到机制 | | PS484 | 官方语言 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS486 | 显示图片 | 照片、通讯录 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS5 | 高度 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 可能已实现（未验证） | | PS500 | 雇主 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS51 | 描述 | 日历、应用、世界知识 | 拷贝 | 已实现 | | PS515 | 地点内的子地点 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS520 | 有联系方式 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS524 | 原籍 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS53 | 属于（整体的一部分） | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS545 | 姓名前缀 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS546 | 中间名 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS547 | 姓名后缀 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS548 | 部门 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS557 | 一个人感兴趣的话题 | 个性化画像 | 打分模型 | 未找到机制 | | PS558 | 一个人感兴趣的话题 | 个性化画像 | 打分模型 | 未找到机制 | | PS565 | 缩写 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS566 | 群组包含“部分” | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS567 | 相对 GMT 的秒数 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS568 | 次级行政区 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS569 | 次级地名 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS570 | 次级街道 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS571 | 纬度 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 已实现 | | PS572 | 经度 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 已实现 | | PS573 | 有经纬度 | 日历、位置历史 | 拷贝 | 已实现 | | PS574 | 曾用姓 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS578 | 有组织者 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | PS579 | 属于某日历 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS580 | 日历事件发送者 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | PS581 | 地址第二行 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | PS582 | 谁管理这个家 | 家庭 App | 拷贝 | 未找到机制 | | PS586 | 状态 | — | 未确认 | 已实现 | | PS598 | 一个人与另一个人有亲属／关联关系 | 通讯录、健康、家人共享、屏幕使用时间、照片 | XGBoost + 规则 + 拷贝 | 已实现 | | PS599 | 一个人与另一个人有亲属／关联关系 | 通讯录、健康、家人共享、屏幕使用时间、照片 | XGBoost + 规则 + 拷贝 | 未找到机制 | | PS618 | 有子事件 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS66 | 来源 URL | 日历、应用、世界知识 | 拷贝 | 已实现 | | PS67 | 死亡日期 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS69 | 外部标识、它的值、它的类型 | 所有来源 | 关联 | 已实现 | | PS7 | 图片文件 | 照片、通讯录 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS709 | 有驾驶员 | CarPlay、钱包 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS710 | 交通类型 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS711 | 累计爬升 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS712 | 地形 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 已实现 | | PS713 | 油耗 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS714 | 高速里程 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS715 | 市区里程 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS716 | 汽车品牌 | CarPlay、钱包 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS717 | 汽车型号 | CarPlay、钱包 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS718 | 两个事件同时发生 | 照片、日历 | 规则 | 未找到机制 | | PS719 | 活动种类 | 健康、运动传感器 | 规则 | 未找到机制 | | PS72 | 外部标识、它的值、它的类型 | 所有来源 | 关联 | 已实现 | | PS73 | 职业 | 通讯录、Apple 世界知识 | 拷贝 | 已实现 | | PS730 | 次级单元号 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS731 | 行政区代码 | 通讯录、订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS733 | 用户给地点或东西起的标签 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | PS734 | 参与者义务 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS740 | 通讯录标签 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | PS741 | 有事件 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS747 | 行为类别 | 行为历史 | 规则 | 未找到机制 | | PS75 | 有母亲 | — | 未确认 | 未找到机制 | | PS753 | 群组包含个人 | 家人共享 | 拷贝 | 已实现 | | PS76 | 有父亲 | — | 未确认 | 未找到机制 | | PS77 | 配偶 | — | 未确认 | 未找到机制 | | PS78 | 有图片 | 照片、通讯录 | 拷贝 | 未找到机制 | | PS79 | 有子女 | — | 未确认 | 未找到机制 | | PS83 | 长度 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS85 | 担任的角色 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | PS89 | 同一个人的另一个名字 | 通讯录、照片 | 向量模型 | 已实现 | | PS99 | 净资产 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 未找到机制 | | nm\_QID | Wikidata 标识 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 已实现 | | nm\_UMC\_ID | UMC 标识 | Apple Music | 拷贝 | 已实现 | | nm\_accountInstitution | 账户所属机构 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_accountLastFourDigits | 账户后四位 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_accountType | 账户类型 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_accuracy | 精度 | 位置历史 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_activityCategory | 从文本里抽出的活动类型 | 邮件、信息、应用内容 | 规则 | 未找到机制 | | nm\_addressString | 地址字符串 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_age | 年龄 | 家人共享 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_albumIdentifier | 专辑标识 | Apple Music | 拷贝 | 已实现 | | nm\_albumName | 歌曲所属专辑名 | Apple Music、应用使用 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_amount | 金额 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_anniversary | 纪念日 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_applicationIdentifier | 应用标识 | 已装应用 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_artistIdentifier | 艺人标识 | Apple Music | 拷贝 | 已实现 | | nm\_artistName | 歌曲艺人名 | Apple Music、应用使用 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_associationReason | 哪个机制给这张脸命了名 | 照片人脸 | 规则 | 已实现 | | nm\_availability | 可用性 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_birthdayContactID | 生日对应的通讯录 ID | 通讯录 | 关联 | 未找到机制 | | nm\_bundleID | bundle 标识 | 已装应用 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_calendarType | 日历类型 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_carrierName | 运营商名称 | 钱包凭证、日历 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_category | 根据你读和写的内容打分得出的主题 | 个性化画像 | 打分模型 | 未找到机制 | | nm\_cnFavoriteActionType | 通讯录常用操作类型 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_confidence | 系统有多确定 | 写入这条事实的引擎 | 规则 | 已实现 | | nm\_confirmationConfidence | 名字匹配有多确定 | 通讯录、照片 | 向量模型 | 已实现 | | nm\_creationDate | 创建日期 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_dates | 日期 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_documentID | 文档 ID | — | 未确认 | 未找到机制 | | nm\_dynamicCategory | 根据你读和写的内容打分得出的主题 | 个性化画像 | 打分模型 | 未找到机制 | | nm\_emailFrom | 邮件发件人 | 订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_emailIdentifier | 邮件标识 | 订单邮件 | 关联 | 已实现 | | nm\_emailReplyTo | 邮件回复地址 | 订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_emailTo | 邮件收件人 | 订单邮件 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_emailType | 邮件类型 | 订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_entityAliasRelationship | 把同一个人的两个名字连起来的链接 | 通讯录、照片 | 向量模型 | 已实现 | | nm\_exactVersion | 精确版本 | 已装应用 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_extensionHostId | 扩展宿主标识 | 已装应用 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_familyMemberType | 家庭成员类型 | 家人共享 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_file | 文件 | 已装应用 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_flightNumber | 航班号 | 钱包凭证、日历 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_handleIdentifier | 账号标识 | 信息、邮件 | 关联 | 已实现 | | nm\_handles | 一个人使用的电话与邮箱 | 通讯录 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | nm\_hasAdministrator | 有管理员 | 家庭 App | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_hasCalendar | 有日历 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_hasConfidence | 各来源的可信权重 | Apple 可下载资源 | Apple 预置 | 已实现 | | nm\_hasDate | 有日期 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasDomain | 谓词适用的类别范围 | 本体自身 | Apple 预置 | 未找到机制 | | nm\_hasEmail | 有邮箱 | 订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasExtractionTags | 有抽取标签 | 入库流水线 | 规则 | 未找到机制 | | nm\_hasFavoriteSportsTeam | 有最喜欢的球队 | 应用使用、Apple Music | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_hasField | 有字段 | — | 未确认 | 已实现 | | nm\_hasLocalizedName | 有本地化名称 | Apple 世界知识 | Apple 预置 | 已实现 | | nm\_hasMerchant | 有商户 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasPayment | 有支付 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasPerson | 有当事人 | 订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasProfileImage | 有头像 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasRange | 谓词适用的类别范围 | 本体自身 | Apple 预置 | 已实现 | | nm\_hasSender | 有发件人 | 订单邮件 | 拷贝 | 可能已实现（未验证） | | nm\_hasShipmentFullFillment | 有发货履约 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasShippingInfo | 有配送信息 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_hasSoftware | 有软件 | 已装应用 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasSong | 有歌曲 | Apple Music、应用使用 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasSource | 有来源 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_hasTopic | 根据你读和写的内容打分得出的主题 | 个性化画像 | 打分模型 | 可能已实现（未验证） | | nm\_hasTransaction | 有交易 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_hasVisualIdentifier | 一个人的脸部聚类 | 照片人脸 | 人脸聚类 | 已实现 | | nm\_homeTeam | 主队 | Apple Music、应用使用 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_iataCode | IATA 代码 | 钱包凭证、日历 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_image\_bytes | 图片数据 | 照片、通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_imputedAnniversary | 推算出来的纪念日 | 通讯录、行为 | 未知模型 | 已实现 | | nm\_imputedBirthday | 不是被告知而是被填上的生日——也是系统实际读取的那个 | 照片年龄估计（候选） | 未知模型 | 已实现 | | nm\_imputedCreationDate | 被填上或归一化的时间戳 | 日历、Siri 建议 | 规则 | 已实现 | | nm\_imputedEndTime | 被填上或归一化的时间戳 | 日历、Siri 建议 | 规则 | 已实现 | | nm\_imputedInferredBirthday | 不是被告知而是被填上的生日——也是系统实际读取的那个 | 照片年龄估计（候选） | 未知模型 | 已实现 | | nm\_imputedLastUpdated | 被填上或归一化的时间戳 | 日历、Siri 建议 | 规则 | 已实现 | | nm\_imputedNonGregorianBirthday | 推算出来的非公历生日 | 通讯录、行为 | 未知模型 | 已实现 | | nm\_imputedOccurrenceDate | 被填上或归一化的时间戳 | 日历、Siri 建议 | 规则 | 已实现 | | nm\_imputedStartTime | 被填上或归一化的时间戳 | 日历、Siri 建议 | 规则 | 已实现 | | nm\_inferenceFeedbackID | 标记“机器做出的断言”的句柄 | 亲属分类器 | XGBoost | 已实现 | | nm\_inferredBirthday | 不是被告知而是被填上的生日——也是系统实际读取的那个 | 照片年龄估计（候选） | 未知模型 | 已实现 | | nm\_inferredDeviceUser | 推断出来的设备主人（而非声明） | 行为历史 | 未知模型 | 已实现 | | nm\_inferredSemanticLabel | 一个地点是干什么用的，例如家、健身房 | 位置历史 | 未知模型 | 已实现 | | nm\_intentPersonId | 应用引用这个人时用的标识 | 应用捐赠 | 关联 | 已实现 | | nm\_isAllDay | 是否全天 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_isCurrentUser | 此人是否为手机主人 | 通讯录“我的名片” | 规则 | 已实现 | | nm\_isDetached | 是否分离 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_isFavorite | 是否收藏 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_isStarting | 是否起始 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_isSubscribed | 订阅状态 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_launchReason | 启动原因 | 应用使用、屏幕使用时间 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_launchType | 启动类型 | 应用使用、屏幕使用时间 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_league\_name | 联盟名称 | Apple Music、应用使用 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_listening\_confidence | 某段关系在某种语言上的把握度 | — | 未确认 | 可能已实现（未验证） | | nm\_localeIdentifier | 语言区域标识 | 系统设置 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_mappedTopic | 根据你读和写的内容打分得出的主题 | 个性化画像 | 打分模型 | 未找到机制 | | nm\_merchantName | 商户名称 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_naturalLanguageEventTypeIdentifier | 从文本里抽出的事件类型 | 邮件、信息、应用内容 | 规则 | 未找到机制 | | nm\_nonGregorianBirthday | 非公历生日 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_occurrenceDate | 发生日期 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_orderContentType | 订单内容类型 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_orderNumber | 订单号 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_organizationIdentifier | 组织标识 | 通讯录、钱包 | 关联 | 已实现 | | nm\_parentBundleId | 父 bundle 标识 | 已装应用 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_paymentIdentifier | 支付标识 | 钱包 | 关联 | 已实现 | | nm\_paymentMethodIsApplePay | 支付方式是否为 Apple Pay | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_personIdentifier | 关系指向的那个人 | 关系的另一端 | 关联 | 已实现 | | nm\_personType | 照片检测到的是什么东西 | 照片 | 规则 | 已实现 | | nm\_phoneticFamilyName | 姓的注音 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_phoneticFirstName | 名的注音 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_phoneticMiddleName | 中间名的注音 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_phoneticName | 姓名的注音 | 通讯录 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_photosDetectionType | 照片检测到的是什么东西 | 照片 | 规则 | 已实现 | | nm\_poiType | 地点类型 | 地图、位置历史 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_reading\_confidence | 某段关系在某种语言上的把握度 | — | 未确认 | 可能已实现（未验证） | | nm\_relationship | 一个人与另一个人有亲属／关联关系 | 通讯录、健康、家人共享、屏幕使用时间、照片 | XGBoost + 规则 + 拷贝 | 已实现 | | nm\_relationshipLabel | 关系词，例如姐姐、同事 | 通讯录、健康、家人共享 | XGBoost + 拷贝 | 已实现 | | nm\_role | 角色 | — | 未确认 | 未找到机制 | | nm\_screenTimeSegmentPerson | 屏幕使用时间片段对应的人 | 屏幕使用时间 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_senderDomain | 发件域名 | 订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_senderIdentifier | 发件人标识 | 信息、邮件 | 关联 | 可能已实现（未验证） | | nm\_sgEventType | 从应用或邮件推断出的事件类型 | Siri 建议 | 规则 | 已实现 | | nm\_shipmentFullFillmentIdentifier | 发货履约标识 | 钱包 | 关联 | 已实现 | | nm\_shippingMethod | 配送方式 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_shippingStatus | 配送状态 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_shortVersion | 短版本号 | 已装应用 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_signalLabel | 信号标签 | 照片 | 规则 | 已实现 | | nm\_softwareIdentifier | 软件标识 | 已装应用 | 关联 | 可能已实现（未验证） | | nm\_songIdentifier | 歌曲标识 | Apple Music | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_sourceType | 来源类型 | 入库流水线 | 规则 | 已实现 | | nm\_subject | 主题 | 订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_suggestedName | 给没有名字的人脸猜的名字 | 照片人脸 + 信息文本 | 端侧 LLM | 已实现 | | nm\_suggestedRelationshipConfidence | 猜出的这张脸与设备主人的关系有多确定 | 照片人脸 + 信息文本 | 端侧 LLM | 已实现 | | nm\_suggestedRelationshipToDeviceOwner | 猜出的这张脸与设备主人的关系有多确定 | 照片人脸 + 信息文本 | 端侧 LLM | 已实现 | | nm\_teamIdentifier | 团队标识 | 已装应用 | 关联 | 已实现 | | nm\_toDisplayName | 邮件收件人的显示名 | 邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_toEmailAddress | 收件邮箱 | 邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_topicIdentifier | 主题标识 | 个性化画像 | 关联 | 可能已实现（未验证） | | nm\_totalAmount | 总金额 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_totalNotifications | 通知总数 | 应用使用、屏幕使用时间 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_totalPickups | 拿起手机次数 | 应用使用、屏幕使用时间 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_trackingNumber | 运单号 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_transactionIdentifier | 交易标识 | 钱包 | 关联 | 已实现 | | nm\_transactionSource | 交易来源 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_transactionStatus | 交易状态 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_transactionType | 交易类型 | 钱包、订单邮件 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_uncertainty | 不确定度 | 位置历史 | 拷贝 | 未找到机制 | | nm\_unknownHandle | 未知账号 | 信息、邮件 | 关联 | 已实现 | | nm\_unlocalizedRelationshipLabel | 未本地化的关系词 | 通讯录、健康、家人共享 | XGBoost + 拷贝 | 已实现 | | nm\_virtualConferenceURL | 线上会议链接 | 日历、Siri 建议 | 拷贝 | 已实现 | | nm\_visualIdentifier | 一个人的脸部聚类 | 照片人脸 | 人脸聚类 | 已实现 | | nm\_writing\_confidence | 某段关系在某种语言上的把握度 | — | 未确认 | 可能已实现（未验证） | 这是出厂本体声明的每一个谓词。第一列是 `graph.db` 里存储的 id；最后一列说明值是怎么来的：从某个来源拷贝、从另一条记录关联、由一条规则派生、Apple 作为世界知识预置，或由一个模型产出（用粗体的是模型）。有 7 个我们没能确认，表里写明"未确认"而不是猜。id 与标签是 Apple 的，白话解释是我们的。 ## 三、怎么推断出来的 手法跨度很大。词表的大部分靠直接拷贝填充（通讯录里的名字、日历里的参与者），以及在这些拷贝上跑规则；有意思的行来自模型：一对 XGBoost 分类器根据 144 个（大多是行为的）特征判断谁算家人；两个向量模型是系统用来判断"两条记录是不是同一个人"的十个信号之一；照片里 12 个分析器根据谁和你一起出现在照片里、在哪些旅行和节日里，给伴侣、父母、子女、同事、朋友打分；而 Apple 的端侧大模型会读你的信息，给一张脸配上名字和关系（前提是 Apple Intelligence 是开启的）。 无论用哪种方法，每一行落地时都附带一个置信度：0 到 1 之间的数。 **亲属分数另存一处**。两个 CoreML 模型随本体一起出厂：`EntityTagging_Family.mlmodelc` 与 `EntityTagging_FamilyAndFriends.mlmodelc`——二元 XGBoost 分类器，吃 144 个特征，输出一个类别和它上面的概率。它们的分数不进三元组存储，而是进自己的一张表（`entityTagging.db`，每人一行、17 个关系列，从"家人"到"母亲"到"同事"，每天重算），也就是下文 iKnow 记分卡读的那张。这 17 列里只有两列背后有出厂模型；剩下 15 列靠什么填、以及这些概率怎么变成图里的置信度，我们没能追出来。 **特征名就在每个模型的 `metadata.json` 里，明文。** 这是我在任何地方见过的、对这套系统最清晰的说明。全部 144 个： | # | 特征名 | 分组 | | --- | ------------------------------------------------------- | -- | | 0 | isVIP | 身份 | | 1 | sharesWorkAddress | 身份 | | 2 | hasSamePrivateEmailDomain | 身份 | | 3 | hasBirthday | 身份 | | 4 | hasSameEmailDomains | 身份 | | 5 | sameLastName | 身份 | | 6 | hasSamePublicEmailDomain | 身份 | | 7 | photosPersonAge | 身份 | | 8 | isFavorite | 身份 | | 9 | hasSameEduEmailDomain | 身份 | | 10 | hasSameWorkEmailDomain | 身份 | | 11 | hasNickname | 身份 | | 12 | allowListedNameMatch | 身份 | | 13 | ageDifferenceCategory | 身份 | | 14 | nameContainsEmoji | 身份 | | 15 | nicknameContainsEmoji | 身份 | | 16 | sharesHomeAddress | 身份 | | 17 | allowListedNicknameMatch | 身份 | | 18 | photosAgeDifferenceCategory | 身份 | | 19 | iCloudFamilyMember | 身份 | | 20 | personOverallPopularity | 通信 | | 21 | personLongTermPopularity | 通信 | | 22 | personPopularityGivenMonday | 通信 | | 23 | personPopularityGivenTuesday | 通信 | | 24 | personPopularityGivenWednesday | 通信 | | 25 | personPopularityGivenThursday | 通信 | | 26 | personPopularityGivenFriday | 通信 | | 27 | personPopularityGivenSaturday | 通信 | | 28 | personPopularityGivenSunday | 通信 | | 29 | mondayPopularityGivenPerson | 通信 | | 30 | tuesdayPopularityGivenPerson | 通信 | | 31 | wednesdayPopularityGivenPerson | 通信 | | 32 | thursdayPopularityGivenPerson | 通信 | | 33 | fridayPopularityGivenPerson | 通信 | | 34 | saturdayPopularityGivenPerson | 通信 | | 35 | sundayPopularityGivenPerson | 通信 | | 36 | personPosteriorProbabilityGivenMonday | 通信 | | 37 | personPosteriorProbabilityGivenTuesday | 通信 | | 38 | personPosteriorProbabilityGivenWednesday | 通信 | | 39 | personPosteriorProbabilityGivenThursday | 通信 | | 40 | personPosteriorProbabilityGivenFriday | 通信 | | 41 | personPosteriorProbabilityGivenSaturday | 通信 | | 42 | personPosteriorProbabilityGivenSunday | 通信 | | 43 | personPopularityGivenMorning | 通信 | | 44 | personPopularityGivenAfternoon | 通信 | | 45 | personPopularityGivenEvening | 通信 | | 46 | personPopularityGivenNight | 通信 | | 47 | personPopularityGivenHome | 通信 | | 48 | personPopularityGivenWork | 通信 | | 49 | homePopularityGivenPerson | 通信 | | 50 | workPopularityGivenPerson | 通信 | | 51 | personPosteriorProbabilityGivenHome | 通信 | | 52 | personPosteriorProbabilityGivenWork | 通信 | | 53 | personPopularityGivenWeekday | 通信 | | 54 | personPopularityGivenWeekend | 通信 | | 55 | weekdayPopularityGivenPerson | 通信 | | 56 | weekendPopularityGivenPerson | 通信 | | 57 | top1PersonInteractionMechanism | 通信 | | 58 | top2PersonInteractionMechanism | 通信 | | 59 | top3PersonInteractionMechanism | 通信 | | 60 | photosPersonOverallPopularity | 照片 | | 61 | photosPersonLongTermPopularity | 照片 | | 62 | photosPersonPopularityGivenMonday | 照片 | | 63 | mondayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 64 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenMonday | 照片 | | 65 | photosPersonPopularityGivenTuesday | 照片 | | 66 | tuesdayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 67 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenTuesday | 照片 | | 68 | photosPersonPopularityGivenWednesday | 照片 | | 69 | wednesdayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 70 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWednesday | 照片 | | 71 | photosPersonPopularityGivenThursday | 照片 | | 72 | thursdayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 73 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenThursday | 照片 | | 74 | photosPersonPopularityGivenFriday | 照片 | | 75 | fridayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 76 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenFriday | 照片 | | 77 | photosPersonPopularityGivenSaturday | 照片 | | 78 | saturdayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 79 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturday | 照片 | | 80 | photosPersonPopularityGivenSunday | 照片 | | 81 | sundayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 82 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSunday | 照片 | | 83 | photosPersonPopularityGivenMorning | 照片 | | 84 | morningPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 85 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenMorning | 照片 | | 86 | photosPersonPopularityGivenAfternoon | 照片 | | 87 | afternoonPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 88 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenAfternoon | 照片 | | 89 | photosPersonPopularityGivenEvening | 照片 | | 90 | eveningPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 91 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenEvening | 照片 | | 92 | photosPersonPopularityGivenNight | 照片 | | 93 | 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photosPersonPosteriorProbabilityGivenThursdayAfternoon | 照片 | | 109 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenThursdayEvening | 照片 | | 110 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenThursdayNight | 照片 | | 111 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenFridayMorning | 照片 | | 112 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenFridayAfternoon | 照片 | | 113 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenFridayEvening | 照片 | | 114 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenFridayNight | 照片 | | 115 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayMorning | 照片 | | 116 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayAfternoon | 照片 | | 117 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayEvening | 照片 | | 118 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayNight | 照片 | | 119 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSundayMorning | 照片 | | 120 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSundayAfternoon | 照片 | | 121 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSundayEvening | 照片 | | 122 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenSundayNight | 照片 | | 123 | photosPersonPopularityGivenHome | 照片 | | 124 | homePopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 125 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenHome | 照片 | | 126 | photosPersonPopularityGivenWork | 照片 | | 127 | workPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 128 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWork | 照片 | | 129 | photosPersonPopularityGivenWeekday | 照片 | | 130 | weekdayPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 131 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekday | 照片 | | 132 | photosPersonPopularityGivenWeekend | 照片 | | 133 | weekendPopularityGivenPhotosPerson | 照片 | | 134 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekend | 照片 | | 135 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekdayMorning | 照片 | | 136 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekdayAfternoon | 照片 | | 137 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekdayEvening | 照片 | | 138 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekdayNight | 照片 | | 139 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekendMorning | 照片 | | 140 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekendAfternoon | 照片 | | 141 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekendEvening | 照片 | | 142 | photosPersonPosteriorProbabilityGivenWeekendNight | 照片 | | 143 | hasWeekendWeekdayPhotosFeatures | 照片 | 这是 `EntityTagging_Family.mlmodelc` 读入的全部输入，按它 `metadata.json` 声明的顺序。`EntityTagging_FamilyAndFriends` 以同样顺序读同样这 144 个，每一个都是数字。分组沿用了 schema 自己的三段：20 个关于"这个人是谁"，40 个关于"你在什么时候、以什么方式和他通信"，84 个关于"你们一起出现在哪些照片里"。这 20 个里有两个（`photosPersonAge`、`photosAgeDifferenceCategory`）也是从照片读的。名字是 Apple 的，分组标签是我们的。 身份组是那个干净的故事：同姓、同一个家庭住址、一个 iCloud 家人标记——而它是小的一半。模型的主体是另外两组：你给谁发消息、谁出现在你的照片里，以星期几和一天中的时段为条件，然后以两者同时为条件。`photosPersonPosteriorProbabilityGivenSaturdayNight` 是一个出厂分类器里的出厂特征名，而这个分类器的工作就是判断某人是不是你的家人。 **删掉某个东西，不等于到处都删掉。** 活着的图会遗忘。删掉一个联系人，没有任何东西重新推导他；下一次运行整表替换。 但库在活表旁边还留了第二张表 `expired_stable_graph`。被撤回的行搬过去，保留它的置信度与来源。它在那儿留多久，我们从能看到的部分还不清楚。看起来大约 48 小时后消失（库维护一个剪枝水位，近期的一份表快照最早也只到那里）；但在我自己的 Mac 上，我还能读到非常旧的记录。 **而且一个结论可以活得比它的证据更久。** 在我这台 Mac 上，记分卡仍然给两个前一天已被图丢弃的人打了分，而这两个人只来自一次日历邀请。好吧，如果你不想让伴侣发现你删过某些联系人、以及他们的"亲密度"，最好也把 `expired_stable_graph` 里的行删掉（可惜只能手动）。不过我相信你没什么好藏的（开个玩笑）。 ## 四、看看你自己的数据 这些敏感吗？我们留给你判断，"敏感"对不同人意味着不同的事（不过我觉得这里可选的挺多）。但关键在于：它没有一样是孤立存在的。它被造出来就是为了被关联、被交叉比对；节点放在那里就是为了被连起来。 下图里的每个节点都是库里的一行，连线是库自己给出的关系：一条实线可能是"共同参加的一次日历事件"、"一条雇佣陈述"、"由存储的群组命名"，虚线则是"一条没人手动录入、由亲密度分数算出来的关系"。 | 节点 | 库里的判定 | 12 个月互动 | 进/出 | 通话 | 首次→末次联系 | 会议（参加/组织） | 发出邀请 | 电话/邮箱 | 库里的事实数 | 合并进 | | --------------- | --------------------------- | ------- | ------------- | -- | ----------------------- | --------- | ---- | ----- | ------ | ---------------------------------------------------------- | | (Me) | 我 · 这台 Mac 的主人 | 18,432 | 9,761 / 8,671 | 96 | 2025-09-16 → 2026-09-15 | 312 / 88 | 41 | 2 / 3 | 147 | cnContact, faFamilyCircle, inPerson, phPerson, tel, mailto | | Tomas Quill | 家人（打分）· 父亲 · 0.9607／9 项信号一致 | 2,590 | 1,372 / 1,218 | 13 | 2025-09-18 → 2026-09-14 | 40 / 7 | 5 | 1 / 1 | 31 | cnContact, faFamilyCircle, phPerson, tel | | Nils Quill | 家人（打分）· 哥哥 · 0.5005／9 项信号一致 | 612 | 324 / 288 | 7 | 2025-09-18 → 2026-09-11 | 26 / 9 | 4 | 2 / 1 | 51 | cnContact, phPerson, tel | | Ines Quill | 家人（打分）· 姐姐 · 0.5004／9 项信号一致 | 468 | 249 / 219 | 5 | 2025-09-18 → 2026-09-08 | 36 / 3 | 6 | 1 / 1 | 43 | cnContact, tel | | Priya Sandoval | 家人（打分）· 伴侣 · 0.9607／9 项信号一致 | 2,280 | 1,208 / 1,072 | 12 | 2025-10-15 → 2026-09-09 | 28 / 6 | 3 | 1 / 2 | 18 | cnContact, faFamilyCircle, phPerson, tel | | Jonah Ferreira | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.784 | 1,970 | 1,044 / 926 | 11 | 2025-10-10 → 2026-09-14 | 11 / 6 | 4 | 1 / 2 | 18 | cnContact, tel | | Lena Marchetti | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.769 | 1,660 | 879 / 781 | 10 | 2025-10-20 → 2026-09-10 | 20 / 7 | 2 | 1 / 2 | 22 | cnContact, tel | | Sam Okafor | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.741 | 1,350 | 715 / 635 | — | 2025-10-24 → 2026-09-13 | 32 / 3 | 0 | 1 / 1 | 11 | cnContact, tel | | Théo Lindqvist | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.708 | 1,040 | 551 / 489 | — | 2025-10-01 → 2026-09-09 | 27 / 5 | 3 | 1 / 1 | 14 | cnContact, tel | | Greta Eriksen | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.684 | 300 | 159 / 141 | 3 | 2025-10-14 → 2026-07-18 | 32 / 2 | 4 | 1 / 1 | 29 | cnContact, tel, phPerson | | Iris Castellano | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.641 | 729 | 386 / 343 | 2 | 2025-10-03 → 2026-08-13 | 29 / 6 | 3 | 1 / 1 | 13 | cnContact, tel | | Kai Nakamura | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.607 | 447 | 236 / 211 | 2 | 2025-10-14 → 2026-09-15 | 12 / 7 | 0 | 1 / 2 | 19 | cnContact, tel, phPerson | | Ona Salazar | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.574 | 335 | 177 / 158 | 1 | 2025-10-02 → 2026-09-15 | 9 / 2 | 3 | 1 / 2 | 11 | cnContact, tel | | Bo Ferreira | 与我亲近（打分）· 亲密度 0.536 | 183 | 96 / 87 | 4 | 2025-10-19 → 2026-06-28 | 25 / 0 | 4 | 1 / 2 | 24 | cnContact, tel | | Ruth Adeyemi | 认识，但未判为亲近 | 730 | 386 / 344 | — | 2025-10-20 → 2026-09-12 | 2 / 0 | 2 | 1 / 1 | 1 | cnContact, tel | | Ruth Tanaka | 认识，但未判为亲近 | 180 | 91 / 89 | — | 2025-12-05 → 2026-05-03 | 0 / 0 | 0 | 1 / 0 | 3 | cnContact, tel | | Tomas Halloran | 认识，但未判为亲近 | 147 | 74 / 73 | — | 2025-11-28 → 2026-02-21 | 0 / 0 | 1 | 1 / 1 | 2 | cnContact, tel | | Jonah Varga | 认识，但未判为亲近 | 77 | 39 / 38 | — | 2025-10-13 → 2026-05-19 | 2 / 0 | 2 | 1 / 0 | 5 | cnContact, tel | | Nadia Brennan | 认识，但未判为亲近 | 50 | 25 / 25 | — | 2025-12-01 → 2026-02-03 | 5 / 0 | 1 | 1 / 0 | 7 | cnContact, tel | | Oskar Lindqvist | 认识，但未判为亲近 | 81 | 41 / 40 | — | 2025-11-19 → 2026-05-13 | 1 / 0 | 0 | 1 / 0 | 7 | cnContact, tel | | Halima Ceric | 认识，但未判为亲近 | 139 | 70 / 69 | — | 2025-12-15 → 2026-05-03 | 5 / 0 | 1 | 1 / 0 | 5 | cnContact, tel | | Peter Vance | 认识，但未判为亲近 | 61 | 31 / 30 | — | 2025-11-26 → 2026-05-22 | 4 / 0 | 2 | 1 / 0 | 3 | cnContact, tel | | Maya Smith | 家人（打分）· 女儿 · 0.9606／9 项信号一致 | 151 | 77 / 74 | — | 2025-10-21 → 2026-09-03 | 2 / 0 | 0 | 1 / 0 | 4 | cnContact, faFamilyCircle, phPerson, tel | | Milo Fenwick | 认识，但未判为亲近 | 147 | 74 / 73 | — | 2025-11-13 → 2026-06-16 | 1 / 0 | 2 | 1 / 0 | 5 | cnContact, tel | | Agnes Okonjo | 认识，但未判为亲近 | 140 | 71 / 69 | — | 2025-10-21 → 2026-02-09 | 0 / 0 | 0 | 1 / 0 | 4 | cnContact, tel | | Dev Raman | 认识，但未判为亲近 | 178 | 90 / 88 | — | 2025-12-25 → 2026-01-20 | 4 / 0 | 0 | 1 / 1 | 7 | cnContact, tel | | Clara Hovland | 认识，但未判为亲近 | 120 | 61 / 59 | — | 2025-12-10 → 2026-07-22 | 4 / 0 | 2 | 1 / 1 | 4 | cnContact, tel | | Tobias Reiss | 认识，但未判为亲近 | 138 | 70 / 68 | — | 2025-11-26 → 2026-01-25 | 6 / 0 | 2 | 1 / 0 | 7 | cnContact, tel | | Selma Duarte | 认识，但未判为亲近 | 201 | 102 / 99 | — | 2025-11-03 → 2026-02-06 | 6 / 0 | 0 | 1 / 0 | 4 | cnContact, tel | | Arto Kekkonen | 认识，但未判为亲近 | 209 | 106 / 103 | — | 2025-10-05 → 2026-01-01 | 3 / 0 | 0 | 1 / 0 | 3 | cnContact, tel | | Freya Ballard | 认识，但未判为亲近 | 207 | 105 / 102 | — | 2025-10-06 → 2026-05-07 | 4 / 0 | 2 | 1 / 0 | 8 | cnContact, tel | | Nikhil Sundaram | 认识，但未判为亲近 | 117 | 59 / 58 | — | 2025-10-28 → 2026-06-13 | 1 / 0 | 2 | 1 / 1 | 4 | cnContact, tel | | Marta Bielik | 认识，但未判为亲近 | 235 | 119 / 116 | — | 2025-11-06 → 2026-04-16 | 0 / 0 | 2 | 1 / 1 | 2 | cnContact, tel | | Owen Trevelyan | 认识，但未判为亲近 | 79 | 40 / 39 | — | 2025-12-26 → 2026-07-19 | 6 / 0 | 2 | 1 / 0 | 1 | cnContact, tel | | Ida Sorensen | 认识，但未判为亲近 | 194 | 98 / 96 | — | 2025-12-26 → 2026-05-14 | 1 / 0 | 1 | 1 / 1 | 5 | cnContact, tel | | Rafael Pinto | 认识，但未判为亲近 | 188 | 95 / 93 | — | 2025-11-19 → 2026-07-14 | 0 / 0 | 1 | 1 / 1 | 6 | cnContact, tel | | Noor Haddad | 认识，但未判为亲近 | 156 | 79 / 77 | — | 2025-12-24 → 2026-01-15 | 2 / 0 | 1 | 1 / 0 | 7 | cnContact, tel | | Callum Ferris | 认识，但未判为亲近 | 179 | 91 / 88 | — | 2025-12-02 → 2026-05-22 | 5 / 0 | 1 | 1 / 0 | 9 | cnContact, tel | | Ingrid Saetre | 认识，但未判为亲近 | 129 | 65 / 64 | — | 2025-10-27 → 2026-07-10 | 6 / 0 | 1 | 1 / 0 | 1 | cnContact, tel | | Hugo Marchetti | 认识，但未判为亲近 | 101 | 51 / 50 | — | 2025-10-28 → 2026-05-26 | 5 / 0 | 1 | 1 / 1 | 3 | cnContact, tel | | Alma Vicente | 认识，但未判为亲近 | 146 | 74 / 72 | — | 2025-10-06 → 2026-04-19 | 4 / 0 | 1 | 1 / 1 | 3 | cnContact, tel | | Ben Osei | 认识，但未判为亲近 | 212 | 108 / 104 | — | 2025-10-24 → 2026-08-21 | 3 / 0 | 0 | 1 / 0 | 9 | cnContact, tel | | Sofia Almeida | 认识，但未判为亲近 | 48 | 24 / 24 | — | 2025-10-08 → 2026-04-17 | 6 / 0 | 2 | 1 / 0 | 7 | cnContact, tel | | Lars Ekdahl | 认识，但未判为亲近 | 222 | 113 / 109 | — | 2025-10-17 → 2026-03-16 | 6 / 0 | 2 | 1 / 1 | 2 | cnContact, tel | | Mina Farouk | 认识，但未判为亲近 | 92 | 46 / 46 | — | 2025-10-20 → 2026-09-07 | 5 / 0 | 1 | 1 / 1 | 4 | cnContact, tel | | Jasper Whitlow | 认识，但未判为亲近 | 35 | 17 / 18 | — | 2025-10-21 → 2026-04-28 | 5 / 0 | 2 | 1 / 0 | 6 | cnContact, tel | | Elena Costa | 认识，但未判为亲近 | 160 | 81 / 79 | — | 2025-11-05 → 2026-09-15 | 6 / 0 | 2 | 1 / 1 | 5 | cnContact, tel | | Andrei Pavel | 认识，但未判为亲近 | 154 | 78 / 76 | — | 2025-12-05 → 2026-06-04 | 6 / 0 | 1 | 1 / 1 | 3 | cnContact, tel | | Tess Rowntree | 认识，但未判为亲近 | 199 | 101 / 98 | — | 2025-11-11 → 2026-06-28 | 0 / 0 | 0 | 1 / 1 | 3 | cnContact, tel | | Karim Belkacem | 认识，但未判为亲近 | 68 | 34 / 34 | — | 2025-12-13 → 2026-03-06 | 3 / 0 | 2 | 1 / 0 | 8 | cnContact, tel | | Verity Shaw | 认识，但未判为亲近 | 88 | 44 / 44 | — | 2025-11-06 → 2026-01-02 | 3 / 0 | 1 | 1 / 1 | 8 | cnContact, tel | | Nils Ahlberg | 认识，但未判为亲近 | 236 | 120 / 116 | — | 2025-12-20 → 2026-02-22 | 6 / 0 | 0 | 1 / 1 | 9 | cnContact, tel | | Leo Smith | 家人（打分）· 儿子 · 0.5006／9 项信号一致 | 11 | 5 / 6 | — | 2025-11-11 → 2026-06-26 | 2 / 0 | 1 | 1 / 1 | 5 | cnContact, faFamilyCircle, phPerson, tel | | Otto Freeman | 认识，但未判为亲近 | 52 | 26 / 26 | — | 2025-10-14 → 2026-08-01 | 1 / 0 | 2 | 1 / 0 | 1 | cnContact, tel | | Amara Diallo | 认识，但未判为亲近 | 136 | 69 / 67 | — | 2025-12-06 → 2026-02-15 | 2 / 0 | 1 | 1 / 1 | 5 | cnContact, tel | | Gil Rosenthal | 认识，但未判为亲近 | 185 | 94 / 91 | — | 2025-12-14 → 2026-08-02 | 2 / 0 | 2 | 1 / 1 | 6 | cnContact, tel | | Fenna de Vries | 认识，但未判为亲近 | 116 | 59 / 57 | — | 2025-10-17 → 2026-07-01 | 4 / 0 | 1 | 1 / 0 | 8 | cnContact, tel | | Rory Macallan | 认识，但未判为亲近 | 172 | 87 / 85 | — | 2025-12-24 → 2026-02-09 | 4 / 0 | 1 | 1 / 0 | 5 | cnContact, tel | | Sanne Bakker | 认识，但未判为亲近 | 36 | 18 / 18 | — | 2025-11-13 → 2026-04-08 | 2 / 0 | 2 | 1 / 0 | 3 | cnContact, tel | | Luca Ferretti | 认识，但未判为亲近 | 174 | 88 / 86 | — | 2025-12-18 → 2026-01-12 | 1 / 0 | 2 | 1 / 1 | 1 | cnContact, tel | | Esme Carrington | 认识，但未判为亲近 | 136 | 69 / 67 | — | 2025-10-12 → 2026-02-27 | 6 / 0 | 1 | 1 / 0 | 1 | cnContact, tel | | Yusuf Demir | 认识，但未判为亲近 | 118 | 60 / 58 | — | 2025-12-21 → 2026-04-19 | 5 / 0 | 1 | 1 / 1 | 9 | cnContact, tel | | Britt Halvorsen | 认识，但未判为亲近 | 106 | 54 / 52 | — | 2025-12-16 → 2026-06-13 | 2 / 0 | 2 | 1 / 0 | 2 | cnContact, tel | | Nora Vasquez | 认识，但未判为亲近 | 211 | 107 / 104 | — | 2025-11-02 → 2026-03-04 | 3 / 0 | 2 | 1 / 0 | 1 | cnContact, tel | | Emil Krahn | 认识，但未判为亲近 | 16 | 8 / 8 | — | 2025-12-24 → 2026-04-16 | 4 / 0 | 1 | 1 / 1 | 7 | cnContact, tel | | Dahlia Mensah | 认识，但未判为亲近 | 141 | 71 / 70 | — | 2025-10-06 → 2026-03-15 | 5 / 0 | 1 | 1 / 1 | 5 | cnContact, tel | | Ward Pelletier | 认识，但未判为亲近 | 49 | 24 / 25 | — | 2025-10-21 → 2026-07-16 | 4 / 0 | 2 | 1 / 1 | 7 | cnContact, tel | | Sunniva Aas | 认识，但未判为亲近 | 112 | 57 / 55 | — | 2025-12-25 → 2026-01-19 | 3 / 0 | 0 | 1 / 0 | 9 | cnContact, tel | | Joon Park | 认识，但未判为亲近 | 42 | 21 / 21 | — | 2025-11-19 → 2026-04-12 | 4 / 0 | 0 | 1 / 1 | 1 | cnContact, tel | | Cleo Maddox | 认识，但未判为亲近 | 125 | 63 / 62 | — | 2025-12-17 → 2026-03-02 | 1 / 0 | 0 | 1 / 1 | 6 | cnContact, tel | | Hana Petrova | 认识，但未判为亲近 | 49 | 24 / 25 | — | 2025-10-24 → 2026-04-21 | 5 / 0 | 1 | 1 / 1 | 2 | cnContact, tel | | Bram Jansen | 认识，但未判为亲近 | 169 | 86 / 83 | — | 2025-10-08 → 2026-03-15 | 1 / 0 | 2 | 1 / 0 | 4 | cnContact, tel | | Tiernan Walsh | 认识，但未判为亲近 | 231 | 117 / 114 | — | 2025-10-22 → 2026-01-18 | 1 / 0 | 0 | 1 / 0 | 8 | cnContact, tel | | Zofia Mazur | 认识，但未判为亲近 | 166 | 84 / 82 | — | 2025-11-22 → 2026-07-09 | 4 / 0 | 2 | 1 / 0 | 8 | cnContact, tel | | (unnamed) | 认识，但未判为亲近 | 203 | 103 / 100 | — | 2025-10-07 → 2026-07-27 | 4 / 0 | 2 | 1 / 0 | 2 | tel | | (unnamed) | 认识，但未判为亲近 | 128 | 65 / 63 | — | 2025-11-27 → 2026-05-21 | 2 / 0 | 1 | 1 / 0 | 6 | tel | | (unnamed) | 认识，但未判为亲近 | 18 | 9 / 9 | — | 2025-11-27 → 2026-01-28 | 3 / 0 | 2 | 1 / 0 | 1 | tel | 点一个节点，图下面就是这个人在库里存着的记录（是行本身，不是摘要）。那 61 个淡色的节点是最出人意料的部分：库知道、但还没安置好的人——他们之所以在里面，只因为给你写过一次消息，或者出现在别人的邀请名单上。 更重要的一点是：这不只是关于你（这台 Mac 的使用者）。你周围的人也在里面：你的家人、你的朋友、"任何"通过你的设备和你聊过的人。没有人被问过，而库把他们连到你，也通过他们共享的事件和群组，把他们彼此连起来。**一段关系是比它推导所依据的那些行高一级的情报。** 比如，交叉比对过我自己的库，我（好吧，是一个替我干活的模型）可以轻松推出下面这些： - **家里有个孩子，以及大致年龄。** 家庭成员类型和一个家庭圈给出了这个家庭；记分卡的孩子、儿子/女儿列给出了孩子在这个家里的位置。旁边还坐着一个年龄，从家人共享拷贝而来；库里有些出生日期会带着系统自己的"推算"标记，虽然我们不清楚系统所谓推算具体指什么。 - **孩子上的是哪家托儿所，以及能打进去的两个号码。** 从联系人卡片拷贝。注意缺的东西：日历里没有"送孩子上学"的事件，所以库握着机构和电话，却没有孩子被送去的那个钟点。这仍然够你用一个他手机本来就信任的号码打过去。 - **这家人这几天几点到几点会在哪。** 一个日历事件、一个地点、两个存储的时间槽，以及一个写着家庭名字的标题（所以即使参与人行是空的，名单也在那串字里）。 - **家里谁会到场。** 记分卡点出被判定为家人的人，一个"家庭"实体把他们绑在一起，一个家人共享圈说明他们中哪些在同一个家庭组里。 - **以及，在同一个文件里，这台机器上装了什么**——细到密码管理器。 很容易看出，如果这个隐私的单点故障落到错的人手里，它可以怎样被武器化。我们在第二篇里把这个（假设的）场景演了一遍。好消息是，这些知识本来应该留在你的机器上，由完全磁盘访问权限保护；尽管它可以被其他服务消费（但我们并不完全清楚哪些、以何种方式能访问）。 现实是，这个库里的信息量确实非同寻常：每次我们深挖守护进程推断什么、怎么推断，都会打开几条新的调查线。任何你不想让人知道的事——关于你或你的家人——很可能就在里面某处，而我们认为你有权知道它在不在。你实际得到的是：没有文档、没有办法检视这个库、也没有通用的办法去纠正一个错误的推断。 所以我们给你两样工具。第一是 iKnow，一个本地看板，浏览你自己的图，什么都不离开你的 Mac（下一节带你看一遍）。第二是给想深挖的人：iKnow 仓库里带一份写给你自己的智能体的手册，告诉它数据库在哪、怎么读，让它去找你想找的东西。（请指向自托管的模型，不要用云端的。） ## 五、iKnow iKnow 是一个用 Python 标准库实现的网页看板；没有 npm，没有 CDN。 它被设计成直接跑在你的 Mac 上、也就是数据库所在的地方。运行时它绑定 `127.0.0.1`，在文件系统中定位这些数据库（需要相应权限），以只读方式打开，边查边收集信息，最后呈现成一个看板。不写任何东西，不记任何日志；数据从存储出发、经回环网络、进浏览器标签页；如果你愿意，可以在完全断网的机器上跑。 我们在 macOS 26.6.2 与 26.7.1 上测过，在 27.0.1 上只做了部分测试。 iKnow 有十几个页面。 ### 从这里开始 **你的 Mac 知道什么。** 落地页：围绕你的人际图。下面依次是照片里的脸、你的家人、你的账号句柄、你的通信对象，以及你接下来会在哪。 它的图和本文开头那张是同一个家庭，只是由工具自己的渲染器画的： ![第一屏。(Me) 标记的白色节点是这台 Mac 的主人；其余是库与它相连的人、雇主和群聊，颜色表示库对每个节点的判定。橙色是按分数算出的家人，蓝色是超过阈值的亲密度分数，边缘淡色的名字是库知道但尚未安置的人。](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/11/apple-kg-0.jpg) 这里没有任何东西是记录里没有的摘要：每个节点都是一行，点开就显示那一行（本文开头那张图也一样）。 图是总览，而总览容易让人耸耸肩。图后面的页面则不会。 **社交图。** 库通过共享的会议、群聊和一个亲密度分数，把谁连到谁。每个圈可以展开到它的成员，以及它背后的证据。 ### 它推断出了什么 **亲属记分卡。** 守护进程推断出的家庭绑定。 落地页上的卡片只保留了它点名的人： ![六个人、六种关系，副标题说这些没有一个是被手动录入的。](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/11/apple-kg-1.jpg) 对分数来说这话成立；但作为分数输入的东西，有些确实是你录入的（联系人卡片上的关系、紧急联系人、家人共享）。母亲、父亲、女儿都是 0.960——这是这些列能到的最高值；哥哥、儿子、姐姐是 0.500。 下面那部分是我觉得最难辩驳的。九项独立检查（伴侣列、综合分数、家庭群组实体、家人共享令牌、iCloud 家人标记、十二个月最频繁联系人、照片人脸聚类、通讯录记录、可达的账号句柄），卡片数的是有多少项落到同一个人身上。母亲 **8/9**；父亲 7，还有伴侣 Priya Sandoval 也是 7——而她不在上面那张名单里：iKnow 列的是"会归并进另一列"的关系（母亲与父亲归并进"父母"），而"伴侣"不归并进任何列。即便如此，连线还是找到了伴侣。 卡片只是一张表的摘要，iKnow 也把整张表画了出来： ![按 familyAndFriends（最宽的那个分数）排序。顶部七个人各自点亮了自己那一列以及归并进的列（母亲/父亲→父母，姐妹/兄弟→兄弟姐妹，儿子/女儿→子女），伴侣同时是同事。再往下是朋友和其余同事。他们之下几乎所有人都是同样两个格子：family 上一个重复值、familyAndFriends 上一个重复值——这是分类器"没什么可说"时写下的。有两列（alumni 与 unknown）从未被用到。](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/11/apple-kg-2.jpg) 这两张截图里的分数是编的，而且比真实情况宽松。在我们拆解的那台 Mac 上，只有"母亲"到了最高档；其他被它打了分的人，只是在每一个家庭标签上同时得到一票小分，父亲和哥哥一模一样。这套样例保留的是这张表的"粒度"：它只会写少数几个值（0.125、0.25、0.5、0.96），大多数人停在某个默认值上。 **人脸索引。** 照片里每个人都有一个人脸聚类。 它的共现图没有用到任何一条通讯录、消息或日历记录，只由你的照片构成： ![两张脸出现在同一张照片里就连一条线，这是唯一的输入：1,643 张"包含两张以上人脸"的照片里，聚出 8,904 张脸。标签是每个聚类本地标识的片段，因为没有名字可显示。主人是枢纽。左边那一团是家人，右下那一组是工作，两者从不同框。](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/11/apple-kg-3.jpg) 每个节点戴着它聚类的主脸，从照片库读出，并被 iKnow 自己的"共享屏幕"开关模糊掉。模糊之下没有人：样例没有照片库，每一张脸都是为它画出来的合成肖像。 这正是这一页自己要说的：图指向了这些人脸聚类，却几乎叫不出其中任何一个的名字（在样例里是 29 个中的 3 个）。它不需要。谁站在谁旁边、多频繁、哪些群体从不碰面——一个字的名字都不用，全都在那里；而任何了解这个家庭的人，一秒钟就能把名字贴回去。 **猜的还是给的。** 你录入的东西和 Mac 自己算出来的东西，住在同一张表里。把它们分开的只有一个置信度。 ### 它记录了什么 **一年的联系。** 你和谁说过话、什么时候说的，以及一个字的消息内容都没有（它也不需要任何内容就能知道你在睡觉）。 落地页上这张卡片最容易引起反应，而它里面一点推断都没有： ![一年的联系：按人拆开、分进和出、带通话次数与最后出现日期，横跨五个消息应用——而且正如副标题所说，没有一个字的消息内容。](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/11/apple-kg-4.jpg) 这里面没有内容是内容。全是元数据，而它足够了。 最后一行值得读两遍：**它能读作"睡眠"的那些小时。** iKnow 把这条线也画了出来，同一份日志折叠到一周： ![每个格子统计一年里某个工作日某个小时内的消息与通话。工作周在里面，晚上和周末的懒觉也在里面；从 1 点到 7 点那条淡带，每晚都在。没有人存过睡眠时间表，最安静的六个小时是从时间戳里免费掉出来的。](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/11/apple-kg-5.jpg) 这就是这个库的普遍形状：里面几乎没有什么是"必须被采集"的，因为几乎一切都只是某件被采集的事的后果。 **日历。** 唯一知道你会去哪的那一层：几点、哪个房间、谁参加、拨入号码是多少。 **你撤回过的。** 撤回一条事实并不会删除它。行搬进一张过期表，保留置信度与来源。 ### 机器部分 **存储。** 文件本身：它建模了什么，以及两行真实数据展开后能牵出的一切。 **设备指纹。** Mac 上装的每个应用都明文写在里面，旁边还有一个 token——它是那个应用标识的**无盐 SHA-256**，所以这一页在你的浏览器里把它重算一遍，你可以亲眼看着它对上。 **还有谁在读它。** 图是第一份拷贝，不是唯一一份。这一页画出订阅它的那些视图、它们发布到的数据库、重复同样事实的那些表、从与 Mac 配对的硬件进来的流，以及已经搭好但还没跑起来的机器。 **关于 macOS 27 的说明。** macOS 27 于 2026 年 9 月 14 日发布。升级到 27.0.1 之后，图撤回了大部分从通讯录、日历、Siri 建议、家人共享和应用目录建起来的行，并在随后一天里重建。iKnow 的一些页面在 macOS 27 上可能还不能完整工作。 ## 六、继续深挖 这是「棋局」系列的第二篇。第一篇是本文，第二篇是《把个性化武器化：从知识图谱到敲诈》。 引用格式（BibTeX）： ``` @misc{8rank:apple-intelligence-personal-knowledge-graph, author = {Dario Pasquini and Micha{\l} Bazyli}, title = {{Anatomy of Apple's Personal Knowledge Graph}}, year = {2026}, month = oct, howpublished = {\url{https://8rank.ai/game/apple-intelligence-personal-knowledge-graph}}, } ``` ## 我们的整理 原文是一篇取证式拆解，读的时候容易陷进 181 个类别里。抽出来其实是四件事： | 你以为的 | 实际的 | | ------- | ---------------------------------------------------------------------------- | | 关系图靠你填 | 你填的只是输入之一。九项检查里，"伴侣"这一列根本不归并进任何名单，但连线还是找到了伴侣（7/9） | | 删掉就没了 | 行搬进 expired\_stable\_graph，置信度与来源都留着；作者在自己 Mac 上还能读到很旧的记录，而记分卡仍给前一天被丢弃的两个人打分 | | 元数据不算隐私 | 一年里谁在几点和你联系过，就足以推出"从 1 点到 7 点最安静"＝睡眠时段。原文那句"没有一个字的消息内容"后面紧跟的正是这条 | | 名字最关键 | 人脸索引在一个名字都没有的情况下已经分出"家人一团、工作一组、从不碰面"。作者只在 29 个聚类里叫出 3 个名字 | 三条可以自己动手验证的判据： 1. **先问"能不能查询"**。`~/Library/IntelligencePlatform` 下 51 个明文 SQLite，受 TCC 完全磁盘访问保护——也就是说，任何拿到这个权限的进程都能读，而且读的时候不需要解密。 2. **再看"谁能读到"**。原文里"还有谁在读它"那一页列了订阅方、发布到的库、重复同样事实的表，以及从配对硬件进来的流。要判断风险，这一页比 181 个类别有用。 3. **最后看"错了能不能改"**。原文明确说：没有文档、没有检视手段、没有通用的纠错办法。这条比任何单个字段都重要——一个你改不了的推断，会一直参与后面的推断。 边界：这是一篇安全研究，不是对 Apple 的完整审计。作者自己说采集环境是 macOS 26.6.2，27.0.1 只做了部分测试；三张表里标"未找到机制"的有 75 个类别、93 个谓词，"可能已实现（未验证）"的另有 16 + 24 个——也就是说，词表声明的东西有相当一部分我们并不知道是否真的在用。iKnow 的截图数据是合成的（作者在正文里两次说明），分数比真实情况宽松。这篇文章的价值在于"结构被确认存在"，不在于"每个字段都被填满"。 ## 相关阅读 - [你的 Agent 并不自主：你就是它的循环](https://www.hubwiz.com/blog/agent-harness-loops-graphs-seven-levels/)——harness 的"围墙不是指令"，与本文"权限才是墙"是同一件事 - [让 AI 读懂博途工程：上下文从哪来](https://www.hubwiz.com/blog/tia-context-guide/)——工业现场侧的同一类问题：图的边界比模型能力更决定结果 - [你的博客读者已经不是人：llms.txt 和 .md 才是它的入口](https://www.hubwiz.com/blog/blog-readable-by-ai-agents/)——机器读者时代的入口问题 ## 来源 8rank.ai，Dario Pasquini 与 Michał Bazyli，《Anatomy of Apple's Personal Knowledge Graph》，2026-10-28：[https://8rank.ai/game/apple-intelligence-personal-knowledge-graph](https://8rank.ai/game/apple-intelligence-personal-knowledge-graph?ref=hubwiz.com)。正文 6 张截图与原文一致（原文以内嵌数据形式承载，已转存站内）；三张本体表按原文逐行翻译，id 与标签保留 Apple 原文。 本文由 [汇智网 · Software 2.0](https://www.hubwiz.com/blog/) 编译整理，转载请注明出处。 > **这是「AI 基建 / 评测 / 安全」专题的一部分。**完整地图见：[AI 基建 / 评测 / 安全完全指南](https://www.hubwiz.com/blog/ai-infra-stack/)