6、主动物联网多环境模型中的知识共享

主动物联网多环境模型中的知识共享

1. 引言

如今，全球已有超过 120 亿台互联的物联网设备。这些设备配备了传感器、计算和通信能力，广泛分布于各个角落，协同工作以简化我们的日常生活。目前，控制物联网设备相对简单，因为它们通常被设计为执行特定的简单命令。然而，随着该领域的发展，未来物联网设备将遍布家庭、工作场所、车辆等，一切都将成为物联网环境。人们在不同环境中移动时，会与设备进行交互，其上下文、需求和行为也会随之改变。这就要求物联网环境能够随时随地主动响应用户需求。

但管理大量物联网设备以实现个性化服务变得极为复杂和耗时，尤其是在用户更换环境或有新需求时，可能需要手动与每个设备进行交互。在新环境中，用户缺乏相关经验和个性化设置，额外的操作会让用户觉得物联网带来的好处并不明显。

为解决这些问题，需要一些能够从用户行为和上下文信息中学习的方法，实现日常操作的自动化，避免在可预测的琐碎手动操作上浪费时间。市场上虽有一些能提供设备控制的系统，如亚马逊 Echo、谷歌 Nest 或苹果 HomePod 语音助手，但它们大多不支持自动学习，只是可编程的执行器。部分学习系统虽能利用物联网设备产生的数据学习行为并实现自动化，但通常需要较长的训练时间，且大多只适用于单一环境。

因此，需要一种开箱即用的自动化和个性化方法，让设备从早期就能高效使用，避免手动操作和配置。同时，所学知识应具有可重用性，以便在环境、条件或偏好变化时仍能实现个性化服务。本文提出了一种在物联网参与者之间共享知识的方法，利用知识蒸馏技术，使学习模型获取的知识能被其他用户重用，避免从头开始学习。

2. 动机

用户期望物联网环境能实现自动化和主动响应，以满足他们的需求和