編輯導(dǎo)語(yǔ)：自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing）簡(jiǎn)稱NLP，是研究思維、語(yǔ)言和行為中的規(guī)律。本文作者從人工智能在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的應(yīng)用情況出發(fā)，梳理介紹了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，希望通過(guò)此文能夠加深你對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)識(shí)。

01 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)

我們正處在一個(gè)人工智能，IoT與5G三浪疊加的時(shí)代。對(duì)此，吳軍老師曾經(jīng)做過(guò)一個(gè)頗為形象的描述：未來(lái)的社會(huì)將是一個(gè)超級(jí)智能的有機(jī)體，如果我們把它對(duì)應(yīng)于人，那么人工智能是大腦，IoT就是神經(jīng)系統(tǒng)。

IoT中數(shù)量巨大的傳感器和設(shè)備扮演著眾多感官細(xì)胞的角色，而正在發(fā)展起來(lái)的5G則相當(dāng)于是周圍神經(jīng)。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)智能傳感器、計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)、通信技術(shù)把物品連接到網(wǎng)絡(luò)上，實(shí)現(xiàn)物與物之間的協(xié)作來(lái)完成任務(wù)。在萬(wàn)物實(shí)現(xiàn)協(xié)作的過(guò)程中，將會(huì)有大量的數(shù)據(jù)被生產(chǎn)出來(lái)，而這恰恰給當(dāng)下依賴于大數(shù)據(jù)算法而爆發(fā)的人工智能提供了新的催化劑。

02 自然語(yǔ)言處理與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）是指物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用，尤其是在涉及云計(jì)算的傳感器和設(shè)備的儀表和控制方面。

隨著云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，IIoT行業(yè)將實(shí)現(xiàn)全新的運(yùn)作模式，并創(chuàng)造新的收入與業(yè)務(wù)模型。自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)旨在研究通過(guò)計(jì)算機(jī)設(shè)備理解，處理，應(yīng)用人類的語(yǔ)言信息，是人工智能研究領(lǐng)域中最為經(jīng)典，也最具挑戰(zhàn)的一個(gè)部分。

近年來(lái)，工業(yè)界開始使用機(jī)器對(duì)機(jī)器通信來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)線自動(dòng)化的控制，典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括：智能電網(wǎng)，智能制造，預(yù)防性和預(yù)測(cè)性維護(hù)等。IIoT正在嘗試通過(guò)NLP技術(shù)為業(yè)務(wù)賦能，并將在系統(tǒng)控制，任務(wù)追蹤，信息檢索等任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。我們不妨來(lái)看看目前NLP與IIoT都碰撞出了什么樣的火花。

03 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的自然語(yǔ)言處理技術(shù)

1. 智能系統(tǒng)控制

目前，基于語(yǔ)音交互的IoT設(shè)備中控系統(tǒng)，是工業(yè)化物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)新方向。語(yǔ)音交互可以為物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用環(huán)境帶來(lái)諸多好處，包括快速執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù)，以及替代具有觸控風(fēng)險(xiǎn)的操作任務(wù)。

一方面，語(yǔ)音交互普遍被認(rèn)為是穿透力最強(qiáng)的交互方式，特別是在處理復(fù)雜工單管理的操作時(shí)，傳統(tǒng)的操作往往需要許多步驟，繁瑣且低效，而通過(guò)語(yǔ)音交互就可以一步觸達(dá)。

另一方面，在施工作業(yè)的場(chǎng)景下，依然經(jīng)常需要作業(yè)人員親自到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行操作，這就不免會(huì)有施工風(fēng)險(xiǎn)的隱患。這時(shí)，非接觸式的語(yǔ)音交互就展現(xiàn)出不可替代的優(yōu)勢(shì)。

若要實(shí)現(xiàn)上面描述的語(yǔ)音交互應(yīng)用，就離不開先進(jìn)的智能技術(shù)支持。而這當(dāng)中最為核心的部分，當(dāng)屬基于NLP技術(shù)的智能問(wèn)答系統(tǒng)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合自然語(yǔ)音理解模型，對(duì)話管理，語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)模塊的組合，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互的功能。將語(yǔ)義理解能力接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的遠(yuǎn)程聲控與智能管控。

這樣的技術(shù)與基于語(yǔ)音識(shí)別的指令控制不同，它能讓設(shè)備真正聽懂用戶，深度理解用戶的需求，從而跳過(guò)繁瑣的步驟，實(shí)現(xiàn)靈活的智能化系統(tǒng)控制。此外，語(yǔ)音控制模塊可以對(duì)接機(jī)器翻譯模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同語(yǔ)言的文本內(nèi)容進(jìn)行翻譯的工作。在IIoT場(chǎng)景下可以服務(wù)于跨語(yǔ)言類的文本處理和語(yǔ)音指令操作。

霍尼韋爾推出的Honeywell-BPS樓宇中控服務(wù)，就是一個(gè)比較有代表性的應(yīng)用案例。該服務(wù)為客戶提供了一個(gè)開放性的樓宇物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。匯集了海量樓宇運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，并將各類電子系統(tǒng)的接入，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備互通。結(jié)合語(yǔ)音交互技術(shù)和自然語(yǔ)言理解技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)接觸語(yǔ)音中控能力，從而提高樓宇運(yùn)營(yíng)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。

2. 工業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)

工業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)是另一個(gè)已經(jīng)被NLP成功切入的IIoT場(chǎng)景，這里涉及到信息數(shù)據(jù)的采集與數(shù)據(jù)知識(shí)的應(yīng)用兩個(gè)方面。

物聯(lián)網(wǎng)采集層的感知設(shè)備作為社交網(wǎng)絡(luò)資源，基于NLP實(shí)現(xiàn)的可交互式的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)框架，針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用打造一個(gè)獨(dú)立的交互平臺(tái)， 實(shí)現(xiàn)用戶與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間以自然語(yǔ)言為交互方式的數(shù)據(jù)查詢、命令設(shè)置、定期匯報(bào)等功能。

NLP技術(shù)可以讓機(jī)器像人腦一樣具備閱讀理解能力，快速提煉并呈現(xiàn)出文本中的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，這樣的能力能夠被廣泛應(yīng)用于存在大量數(shù)據(jù)和文本資源的工程當(dāng)中。從海量工業(yè)文檔數(shù)據(jù)中挖掘信息，實(shí)現(xiàn)工程任務(wù)追蹤，并優(yōu)化生產(chǎn)決策流程。

工業(yè)生產(chǎn)知識(shí)數(shù)據(jù)還可以通過(guò)提煉知識(shí)信息創(chuàng)建可視化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。而機(jī)器學(xué)習(xí)可以增強(qiáng)這一功能，并進(jìn)一步處理和分析檢索到的信息，明確數(shù)據(jù)的相關(guān)性，從而快速高效地查找異常情況。幫助作業(yè)人員高效、準(zhǔn)確地完成特定的任務(wù)，優(yōu)化人機(jī)協(xié)作的模式。

信息檢索和知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)上述場(chǎng)景的關(guān)鍵技術(shù)。信息檢索是用戶進(jìn)行信息查詢和獲取的主要方式，是查找信息的方法和手段。流行的信息檢索模型包括布爾模型、向量空間模型、概率模型和語(yǔ)言模型，從數(shù)據(jù)集中找到滿足信息需求的非結(jié)構(gòu)化性質(zhì)的內(nèi)容。

知識(shí)圖譜能夠有效的將系統(tǒng)當(dāng)中的知識(shí)類信息進(jìn)行整理與關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)之間的相互聯(lián)結(jié)與溝通。針對(duì)包含專業(yè)技術(shù)和知識(shí)類文本數(shù)據(jù)組建圖數(shù)據(jù)庫(kù)，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的檢索功能和智能輔助決策功能。通過(guò)圖數(shù)據(jù)庫(kù)提升文本信息的檢索質(zhì)量，可運(yùn)用與公共能源管理監(jiān)控，制造決策輔助，以及知識(shí)類智能問(wèn)答等場(chǎng)景。

說(shuō)起智能化IIoT的運(yùn)營(yíng)，就不得不提到阿里云推出的工業(yè)大腦。阿里工業(yè)大腦為客戶提供了從工業(yè)制造到生產(chǎn)營(yíng)銷的一整套智能化服務(wù)。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，阿里工業(yè)大腦運(yùn)用結(jié)合NLP算法和工業(yè)知識(shí)圖譜對(duì)各類設(shè)備狀態(tài)與整體生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，提供智能設(shè)備健康管理、工藝參數(shù)實(shí)時(shí)推薦等功能，旨在提升工業(yè)生產(chǎn)的效率。

04 總結(jié)

物聯(lián)網(wǎng)不僅連接電子設(shè)備，還連接我們每一個(gè)人。想象一個(gè)設(shè)備與人類可以協(xié)同工作的世界，各類設(shè)備將能夠理解我們的疑問(wèn)、感受我們的需求并提供相關(guān)響應(yīng)。不過(guò)，這方面的需求在工業(yè)場(chǎng)景下還非常模糊。

目前，很多技術(shù)的能力和應(yīng)用深度還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到工業(yè)化落地的程度，這導(dǎo)致在很多場(chǎng)景下的技術(shù)應(yīng)用還很不成熟。雖然NLP技術(shù)在提升IIoT工作效率和安全性能方面已經(jīng)有了不錯(cuò)的表現(xiàn)，但是大多數(shù)場(chǎng)景依然不是剛性需求。

在可見(jiàn)的未來(lái)，我們相信人工智能和NLP技術(shù)都將得到持續(xù)的發(fā)展。屆時(shí)，技術(shù)將為人們提供更加可信，更加有效的服務(wù)。結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，RFID無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)，在IIoT下，會(huì)有越來(lái)越多的剛性需求被滿足。

NLP技術(shù)，將對(duì)IIoT行業(yè)進(jìn)行更全面賦能。可能的服務(wù)形態(tài)包括遠(yuǎn)程中控，語(yǔ)音交互，和操作判斷等。各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將更高效的與人類連接，同時(shí)更好的與彼此連接，最終將提供給用戶更美好的產(chǎn)品和服務(wù)，朝著高便利低功耗的方向發(fā)展。

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