当NLP赶上工业物联网

我们正处在一个人工智能，IoT与5G三浪叠加的时期。
对此，吴军老师曾经做过一个颇为形象的描述：未来的社会将是一个超级智能的有机体，如果我们把它对应于人，那么人工智能是大脑，IoT便是神经系统。

IoT中数量巨大的传感器和设备扮演着浩瀚感官细胞的角色，而正在发展起来的5G则相称于是周围神经。
物联网通过智能传感器、打算机识别技能、通信技能把物品连接到网络上，实现物与物之间的协作来完成任务。
在万物实现协作的过程中，将会有大量的数据被生产出来，而这正好给当下依赖于大数据算法而爆发的人工智能供应了新的催化剂。

02 自然措辞处理与工业物联网

工业物联网（IIoT）是指物联网技能在工业环境中的运用，尤其是在涉及云打算的传感器和设备的仪表和掌握方面。

随着云打算和机器学习技能的发展，IIoT行业将实现全新的运作模式，并创造新的收入与业务模型。
自然措辞处理（NLP）技能旨在研究通过打算机设备理解，处理，运用人类的措辞信息，是人工智能研究领域中最为经典，也最具寻衅的一个部分。

近年来，工业界开始利用机器对机器通信来实现无线自动化的掌握，范例的运用处景包括：智能电网，智能制造，预防性和预测性掩护等。
IIoT正在考试测验通过NLP技能为业务赋能，并将在系统掌握，任务追踪，信息检索等任务中得到广泛运用。
我们不妨来看看目前NLP与IIoT都碰撞出了什么样的火花。

03 工业物联网中的自然措辞处理技能1. 智能系统掌握

目前，基于语音交互的IoT设备中控系统，是工业化物联网的一个新方向。
语音交互可以为物联网的运用环境带来诸多好处，包括快速实行繁芜的操作任务，以及替代具有触控风险的操作任务。

一方面，语音交互普遍被认为是穿透力最强的交互办法，特殊是在处理繁芜工单管理的操作时，传统的操作每每须要许多步骤，繁琐且低效，而通过语音交互就可以一步触达。

另一方面，在施工作业的场景下，依然常常须要作业职员亲自到现场进行操作，这就不免会有施工风险的隐患。
这时，非打仗式的语音交互就展现出不可替代的上风。

若要实现上面描述的语音交互运用，就离不开前辈的智能技能支持。
而这当中最为核心的部分，当属基于NLP技能的智能问答系统。
通过深度学习算法，结合自然语音理解模型，对话管理，语音识别等技能模块的组合，实现语音交互的功能。
将语义理解能力接入工业互联网设备中，实现对设备的远程声控与智能管控。

这样的技能与基于语音识别的指令掌握不同，它能让设备真正听懂用户，深度理解用户的需求，从而跳过繁琐的步骤，实现灵巧的智能化系统掌握。
此外，语音掌握模块可以对接机器翻译模块，实现对不同措辞的文本内容进行翻译的事情。
在IIoT场景下可以做事于跨措辞类的文本处理和语音指令操作。

霍尼韦尔推出的Honeywell-BPS楼宇中控做事，便是一个比较有代表性的运用案例。
该做事为客户供应了一个开放性的楼宇物联网平台。
搜集了海量楼宇运营数据，并将各种电子系统的接入，以实现设备互通。
结合语音交互技能和自然措辞理解技能，实现无打仗语音中控能力，从而提高楼宇运营效率，降落运营本钱。

2. 工业生产运营

工业生产运营是另一个已经被NLP成功切入的IIoT场景，这里涉及到信息数据的采集与数据知识的运用两个方面。

物联网采集层的感知设备作为社交网络资源，基于NLP实现的可交互式的物联网做事框架，针对物联网运用打造一个独立的交互平台， 实现用户与物联网设备之间以自然措辞为交互办法的数据查询、命令设置、定期申报请示等功能。

NLP技能可以让机器像人脑一样具备阅读理解能力，快速提炼并呈现出文本中的关键知识点，这样的能力能够被广泛运用于存在大量数据和文本资源的工程当中。
从海量工业文档数据中挖掘信息，实现工程任务追踪，并优化生产决策流程。

工业生产知识数据还可以通过提炼知识信息创建可视化的知识网络。
而机器学习可以增强这一功能，并进一步处理和剖析检索到的信息，明确数据的干系性，从而快速高效地查找非常情形。
帮助作业职员高效、准确地完成特定的任务，优化人机协作的模式。

信息检索和知识图谱是实现上述场景的关键技能。
信息检索是用户进行信息查询和获取的紧张办法，是查找信息的方法和手段。
盛行的信息检索模型包括布尔模型、向量空间模型、概率模型和措辞模型，从数据集中找到知足信息需求的非构造化性子的内容。

知识图谱能够有效的将系统当中的知识类信息进行整理与关联，从而实现信息数据之间的相互联结与沟通。
针对包含专业技能和知识类文本数据组建图数据库，从而实现繁芜的检索功能和智能赞助决策功能。
通过图数据库提升文本信息的检索质量，可利用与公共能源管理监控，制造决策赞助，以及知识类智能问答等场景。

提及智能化IIoT的运营，就不得不提到阿里云推出的工业大脑。
阿里工业大脑为客户供应了从工业制造莅临盆营销的一整套智能化做事。
在生产环节，阿里工业大脑利用结合NLP算法和工业知识图谱对各种设备状态与整体生产过程数据进行记录，供应智能设备康健管理、工艺参数实时推举等功能，旨在提升工业生产的效率。

04 总结

物联网不仅连接电子设备，还连接我们每一个人。
想象一个设备与人类可以协同事情的天下，各种设备将能够理解我们的疑问、感想熏染我们的需求并供应干系相应。
不过，这方面的需求在工业场景下还非常模糊。

目前，很多技能的能力和运用深度还远没有达到工业化落地的程度，这导致在很多场景下的技能运用还很不成熟。
虽然NLP技能在提升IIoT事情效率和安全性能方面已经有了不错的表现，但是大多数场景依然不是刚性需求。

在可见的未来，我们相信人工智能和NLP技能都将得到持续的发展。
届时，技能将为人们供应更加可信，更加有效的做事。
结合打算机视觉技能，RFID无线射频识别技能，在IIoT下，会有越来越多的刚性需求被知足。

NLP技能，将对IIoT行业进行更全面赋能。
可能的做事形态包括远程中控，语音交互，和操作判断等。
各种物联网设备将更高效的与人类连接，同时更好的与彼此连接，终极将供应给用户更美好的产品和做事，朝着高便利低功耗的方向发展。

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