現在，越來越多的語音識別設備使用問題回答來為用戶輸入提供反饋。最常見的例子是流行的家庭助理，如亞馬遜Alexa，Google Home和Apple HomePod。這些設備都是通過語音激活和控制的，并且能夠回答各種問題。因此，語音助手可以提高用戶的生產力，因為他們可以幫助人們在旅途中快速獲取相關信息。

　　對于醫療保健行業來說，問題解答具有更高的價值。托馬斯杰佛遜大學醫院已將此想法付諸實踐，并與IBM Watson IoT合作創造了環境，患者可以使用自然語言在其房間內管理智能門房。數字門房能夠回答問題，甚至根據患者的喜好調整環境條件，例如光線和溫度。

　　在問題回答背后還有一個NLP概念 - 信息檢索。使用這個NLP任務，系統可以從不同文本資源中提取相關信息，例如科學論文，文檔和提要。此外，機器學習可以增強此功能，并進一步處理檢索到的信息分析，確定相關性和模式，快速高效地查找異常情況。

　　在物聯網領域，結合NLP和機器學習可以讓智能設備提供相關答案。在這種情況下，連接的汽車是一個非常值得注意的例子。由于NLP和機器學習方面的改進，汽車行業正在迅速改變，為駕駛者提供智能導航，強大的安全功能和汽車語音控制。

　　理解文本的能力本身就是一種寶藏，但人類的言語比純文本要復雜得多。通常，當我們說話時，我們會充滿激情地豐富我們的講話。使用情感分析(也稱為情緒AI)，設備可以檢測情緒并更好地理解情境。

　　情緒分析有助于我們識別，提取和研究主觀信息，如說話人的情緒反應。這些功能為各行各業的智能設備打開了全新的空間。首先，情緒分析對于營銷人員來說是一個很好的工具。我們知道如何挽救我們的話語，但情緒難以隱藏。通過分析對產品的情緒反應，營銷人員可以根據數據驅動的結果分析他們的成功和失敗。

　　一般而言，這些功能既可以為企業創造競爭優勢，又可以為客戶提供個性化的產品和服務。此外，由于情感分析和趨勢監測，各種連接設備終于可以找到答案并提供消費者需要和想要的產品和服務。

　　國內最大的物聯卡交易平臺（http://whsspr.com）表示，正如你所看到的，物聯網不僅連接事物，而且連接技術。想象一下，設備與人類協同工作，了解他們的疑問，感受他們的需求并提供相關響應的世界。在這一點上，只有通過改進人工智能才能實現這樣的場景，這種技術可以實現情境理解并使智能設備能夠真正解決我們的問題。