27、边缘智能中的系统级知识表示：挑战与解决方案

边缘智能中的系统级知识表示：挑战与解决方案

在当今的物联网（IoT）领域，随着技术的飞速发展，边缘智能变得越来越重要。边缘智能涉及在云边缘进行人工智能（AI）处理，以应对物联网中不断增加的复杂性。本文将深入探讨知识表示（KR）在物联网中的作用，以及边缘智能所面临的各种挑战和相应的解决方案。

知识表示的层次

知识表示可以从多个层次进行理解，不同的层次对应着不同的知识抽象程度和应用场景。以下是常见的知识表示层次：
1. 实现层（Implementational） ：包括原子、指针、列表等数据结构以及其他编程符号。
2. 逻辑层（Logical） ：涉及符号逻辑命题、谓词、变量、量词和布尔运算。
3. 认知层（Epistemic） ：包含概念类型及其子类型、继承和结构化关系。
4. 概念层（Conceptual） ：关注语义关系、语言角色、对象和动作。
5. 语言层（Linguistic） ：处理自然语言中的任意概念、单词和表达式。

为了应对物联网中出现的复杂性，系统级知识表示被提出，它考虑了知识表示的整个频谱，以满足物联网中人工智能更广泛的知识表示需求。

边缘智能的复杂性

随着传感技术的不断进步，传感器变得越来越多、功能越来越强大，能够捕捉到越来越详细的信息，从而产生了指数级增长的数据。这些数据来自各种不同的传感器类型、传输协议、加密层和数据模型。物联网的复杂性可以通过以下因素来估计：
- 传感