1.一种对象之间关系智能认知的方法，其特征在于，包括：
通过对象关系提取模型对输入的信息进行对象识别；其中，所述对象关系提取模型是基于智能深度映射DeepMap架构生成的；
提取识别出的对象的属性；
基于各对象的属性匹配各对象之间的关系。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，输入的信息包括：文本信息、图像信息、感知信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象具体为机器对于外界可识别或抽象出的认知单元；所述对象具有可匹配和可划分的边界；所述对象可以基于一特征进行分类；
所述对象包括以下一种或多种的任意组合：有边界的实物设备，设备组件，逻辑对象,聚合对象。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关系包括以下一种或多种的任意组合：拥有关系，组合关系，间接抽象关系，时间位移关系。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
基于新接收的输入信息对原有的对象之间的关系进行关系调整；其中，所述关系调整包括对原有的关系进行删除、对原有的关系进行修改、以及增加对象之间新的关系；
还包括：根据反馈信息对原有的对象之间的关系进行动态平衡调整。
6.一种对象之间关系智能认知的设备，其特征在于，包括：
识别模块，用于通过对象关系提取模型对输入的信息进行对象识别；其中，所述对象关系提取模型是基于智能深度映射DeepMap架构生成的；
提取模块，用于提取识别出的对象的属性；
匹配模块，用于基于各对象的属性匹配各对象之间的关系。
7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，输入的信息包括：文本信息、图像信息、感知信息。
8.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述对象具体为机器对于外界可识别或抽象出的认知单元；所述对象具有可匹配和可划分的边界；所述对象可以基于一特征进行分类；
所述对象包括以下一种或多种的任意组合：有边界的实物设备，设备组件，逻辑对象,聚合对象。
9.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述关系包括以下一种或多种的任意组合：拥有关系，组合关系，间接抽象关系，时间位移关系。
10.如权利要求6所述的设备，其特征在于，还包括：调整模块和反馈模块；其中，
所述调整模块用于：基于新接收的输入信息对原有的对象之间的关系进行关系调整；其中，所述关系调整包括对原有的关系进行删除、对原有的关系进行修改、以及增加对象之间新的关系；
所述反馈模块用于：根据反馈信息对原有的对象之间的关系进行动态平衡调整。