知识具有多维度核心特性：其一，客观性与主观性的统一，知识的形成基于客观事物的存在与规律，但认知主体的经验、视角会影响其表述与边界；其二，不确定性，受客观世界的复杂性与认知能力限制，部分知识以概率或模糊形式存在，如气象预报的降水概率；其三，可传递性，知识可通过语言、文字、数据等载体在个体或群体间传播复用；其四，可应用性，知识能转化为决实际问题的能力，如机械知识指导设备维修；其五，层次性，知识从基础概念到复杂理论呈现层级结构，如从“细胞”到“生物体”的生命科学体系。
常见的知识表示方法包括：谓词逻辑表示法，通过谓词、个体词和量词构建逻辑表达式，如“Is_Plant(Grass)”表示“草是植物”；产生式规则表示法，以“IF-THEN”规则形式存储知识，广泛应用于医疗诊断系统；框架表示法，以框架为单元，包含槽和槽值描述事物属性，如“汽车框架”设有“品牌”“排量”“价格”等槽；语义网络表示法，用节点表概念、边表关系，如“手机”-“具备”-“摄像头”；本体表示法，定义概念分类、属性及约束，实现跨领域知识共享，如电商本体中的“商品”与“类目”关系；案例表示法，以过往问题决方案为单元，如法律案例库中的裁判实例。
不同表示方法各有适配场景：逻辑表示法严谨但灵活性不足，框架表示法适合结构化事物描述，语义网络直观呈现概念关联。理知识的本质、特性与表示方法，是知识工程与人工智能应用的基础支撑。