当NLP遇上工业物联网

编辑导语:自然语言处理(Natural Language Processing)简称NLP,是研究思维、语言和行为中的规律。本文作者从人工智能在工业物联网环境中的应用情况出发,梳理介绍了工业物联网领域中自然语言处理技术的应用与发展,希望X此文能够加深你对工业物联网的认识。

01 人工智能与物联网

我们正处在一个人工智能,IoT与5G三浪叠加的时代。对此,吴junX曾经做过一个颇为形象的描述:未来的X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就是X系统。

IoT中数量巨大的传感器和设备扮演着众多感guān细胞的角sè,而正在发展起来的5G则相当于是周围X。物联网X智能传感器、计算机识别技术、通信技术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,而这恰恰给当下依赖于大数据算fǎ而bào发的人工智能X了新的催化剂。

02 自然语言处理与工业物联网

工业物联网(IIoT)是指物联网技术在工业环境中的应用,尤其是在涉及云计算的传感器和设备的仪表和X方面。

随着云计算和机器学xí技术的发展,IIoT行业将实现全新的运作模式,并创造新的收入与X模型。自然语言处理(NLP)技术旨在研究X计算机设备理解,处理,应用人类的语言信息,是人工智能研究领域中最为经典,也最具挑战的一个部分。

近年来,工业界开始使用机器对机器通信来实现无线自动化的X,典型的应用场景包括:智能电网,智能X,预防性和X性维护等。IIoT正在尝试XNLP技术为X赋能,并将在系统X,任务追踪,信息检索等任务中得到广泛应用。我们不妨来看看目前NLP与IIoT都碰撞出了什么样的火huā。

03 工业物联网中的自然语言处理技术

1. 智能系统X

目前,基于X交互的IoT设备中控系统,是工业化物联网的一个新方向。X交互可以为物联网的应用环境带来诸多好处,包括快速执行复杂的cāo作任务,以及替代具有触控风险的cāo作任务。

一方面,X交互普遍被认为是穿透力最强的交互方式,特别是在处理复杂工单管理的cāo作时,传统的cāo作往往需要许多步骤,繁琐且低效,而XX交互就可以一步触达。

另一方面,在施工作业的场景下,依然经常需要作业人员qīn自到现场进行cāo作,这就不免会有施工风险的隐患。这时,非X式的X交互就展现出不可替代的优势。

若要实现上面描述的X交互应用,就离不开先进的智能技术支持。而这当中最为核心的部分,当属基于NLP技术的智能问答系统。X深度学xí算fǎ,结合自然X理解模型,对话管理,X识别等技术模块的组合,实现X交互的功能。将语义理解能力接入工业X设备中,实现对设备的远程声控与智能管控。

这样的技术与基于X识别的指令X不同,它能让设备真正听懂用户,深度理解用户的需qiú,从而跳过繁琐的步骤,实现灵活的智能化系统X。此外,XX模块可以对接机器翻译模块,实现对不同语言的文本内容进行翻译的工作。在IIoT场景下可以X于跨语言类的文本处理和X指令cāo作。

霍尼韦尔推出的Honeywell-BPS楼宇中控X,就是一个比较有X性的应用案例。该X为客户X了一个开放性的楼宇物联网平台。汇集了海量楼宇运营数据,并将各类电子系统的接入,以实现设备互通。结合X交互技术和自然语言理解技术,实现无XX中控能力,从而提高楼宇运营效率,降低运营成本。

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应用两个方面。

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X框架,zhēn对物联网应用打造一个X的交互平台, 实现用户与物联网设备之间以自然语言为交互方式的数据查询、命令设置、定期汇报等功能。

NLP技术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应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liú程。

工业生产知识数据还可以X提炼知识信息创建可视化的知识网络。而机器学xí可以增强这一功能,并进一步处理和分析检索到的信息,明确数据的相关性,从而快速高效地查找异常情况。帮助作业人员高效、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术。信息检索是用户进行信息查询和获取的主要方式,是查找信息的方fǎ和手段。liú行的信息检索模型包括布尔模型、向量空间模型、概率模型和语言模型,从数据集中找到满足信息需qiú的非结构化性质的内容。

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。zhēn对包hánX技术和知识类文本数据组建图数据库,从而实现复杂的检索功能和智能辅助决策功能。X图数据库提升文本信息的检索质量,可运用与公共能源管理监控,X决策辅助,以及知识类智能问答等场景。

说起智能化IIoT的运营,就不得不提到X云推出的工业大脑。X工业大脑为客户X了从工业X到生产营销的一整套智能化X。在生产环节,X工业大脑运用结合NLP算fǎ和工业知识图谱对各类设备状态与整体生产过程数据进行记录,X智能设备健康管理、工艺参数实时推荐等功能,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工作的世界,各类设备将能够理解我们的疑问、感受我们的需qiú并X相关响应。不过,这方面的需qiú在工业场景下还非常模糊。

目前,很多技术的能力和应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术应用还很不成熟。虽然NLP技术在提升IIoT工作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qiú。

在可见的未来,我们相信人工智能和NLP技术都将得到持续的发展。届时,技术将为人们X更加可信,更加有效的X。结合计算机视觉技术,RFID无线射频识别技术,在IIoT下,会有越来越多的刚性需qiú被满足。

NLP技术,将对IIoT行业进行更全面赋能。可能的X形态包括远程中控,X交互,和cāo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,最终将X给用户更美好的产品和X,朝着高便利低功耗的方向发展。

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