软件学报:jos:7687 · 记录 #1

当时空数据管理遇到时空AI: 进展、挑战与展望

来源日期 2026-07-08

来源记录日期 2026-07-08

雷达观测 2026-11-05 00:20

摘要

随着时空数据规模的持续增长, 如何高效管理并挖掘其中有用信息已成为重要研究课题. 时空数据管理的核心在于实现数据的高效存储、索引和查询. 然而, 传统数据库技术难以有效应对时空数据高动态等特性. 人工智能(artificial intelligence, AI)技术能够有效捕捉时空数据的分布特征与查询负载等信息, 将其融入时空数据管理可提升系统的智能化水平. 时空AI则致力于将机器学习、深度学习与强化学习等技术应用于时空数据分析, 自动识别数据中的模式、趋势与关联, 并支持时空预测、分类、聚类及异常检测等任务. 然而, 时空AI在数据获取、模型训练到实际应用的全过程中, 均面临数据异构性、准备复杂性及使用门槛高等挑战. 时空数据管理技术可有效缓解上述问题. 围绕以上工作, 工业界和学术界已开展大量研究工作. 首先提出时空数据的分类方法, 将其划分为独立数据与关联数据; 继而系统梳理时空数据管理与时空AI协同的研究进展, 总结其研究背景与关键技术; 最后, 整理该领域常用数据集, 介绍典型应用案例, 探讨面临的主要挑战, 并展望未来发展方向.