4月27日至30日，2023中国家电及消费电子博览会(AWE2023)在上海新国际博览中心盛大启幕。作为亚洲规模最大，全球前三甲家电及消费电子展览会，AWE向来备受国内外一众家电厂商的重视，而探境作为人工智能领域冉冉升起的“芯”星，携最新的离线NLP解决方案闪亮登场。

自然语言处理(Natural Language Processing)对于人机交互的好处毋须赘述，但让人疑惑的是即使NLP技术已与家电紧密结合，但智能家电的市场占有率仍然较低，且产品粘性也远不及预期。

这是因为多数家电厂商采用的在线NLP技术，必须依赖于云端算力，配置维护难度极高，如Wi-Fi经常断网、下载各类APP、要进行各种繁琐操作等，复杂程度让人望而却步，其响应速度及隐私泄漏等问题也是饱受诟病。

而端侧NLP方案可为用户带来更好体验。端侧NLP技术，即不依赖云端算力，通过端侧芯片来实现自然语言理解的方案。它让自然语义从云端下移到了端侧，用户与家电之间的交互就像日常对话，并且不需要依赖APP或中控，无需配置，通电即用。与云端相比，端侧NLP还拥有更快的响应速度和更好的隐私保护，属于更为普世的“百姓智能”。

据了解，探境离线NLP算法采用了与ChatGPT同源的transformer AI算法，挖掘出自然语言表达中所蕴含的信息，全面提升模型对于领域内语言信息的理解能力，提供更合理的反馈和决策支持。

探境离线NLP方案是基于芯片的端侧方案，也就是将NLP模型部署到终端设备上，模型可以在本地设备上进行推理，减少了通信延迟和数据传输成本，具有低功耗、高性能、低延迟、数据隐私保护、网络独立性、可扩展性等优势。

以空调为例，若用户想要打开空调为例，可以随意表达自己的意图，“帮我开一下空调”、“把空调开开吧”、“我要开空调”无需记忆固定的命令词，即可实现对空调的开机控制，此外，像制冷、制热等模式控制、风速、风向控制等，均可以通过自然语义实现，整个过程像日常对话一样，更具人性化。

即使是在有噪声干扰的情况下，探境NLP也能够准确识别。这要得益于探境专为终端智能设计的AI语音算法，能够有效解决远场识别、低误唤醒率、噪声干扰、地域口音、词语泛化等痛点。

同时，借助于跨语种语音表征引擎CLAIR与海量语料支持的弱监督预训练技术，让无论是浓重的方言口音，或轻灵稚嫩的童音，也都可以轻轻松松识别到。

“我要最小风速下的制冷模式”，“帮我调到最小风制冷”，“制冷风吹最小风”。对NLP有所涉猎的读者，可以在视频中敏锐察觉到探境NLP的这类控制方式，在语音方案层面，它被称为多意图识别(multi‑intent)。

“帮我倒杯水拿到桌子上”，“去买点白菜再买点土豆”在生活场景中，这样的一句话中包含多个意思的表达方式十分常见。

多意图识别，即针对匹配的多个意图进行处理，对识别出的用户多个意图来动态调整后续的话术流程，减少对话轮次，显而易见，这样贴地气的方案，能够为家电厂商实现更多功能与场景的赋能，为用户带来更加人性与智能的体验。

然而在端侧方案中，能够贴心的为用户提供这样的方案却十分稀少。因为这意味着对于语音识别和语义识别的双重挑战。多意图的语音组合种类多，识别难度大，同时交互内容中含有的信息更丰富，容易误识别或者漏识别，相对于单意图，同一句话多意图之间要考虑逻辑关系，处理更复杂。

正因如此，说离线NLP是自然语言识别方案从在线到离线的一次进化，那么离线NLP从单一意图到多意图识别则是质的跳跃。

事实上，“温度+时间”、“亮度+时间”、“水量+温度”、“电机转速+时间+温度”…在现实生活场景中，用户需要进行多意图组合控制的产品不胜枚举，多意图方案可以应用到饮水机、风扇、空气炸锅等各类小家电品类。

笔者在现场体验后发现，无论用户表达的是“开灯”、“开一下灯”、“帮我开开灯”还是“太亮了，调暗一点”、 “暖色光最亮”等，皆可实现想要的光线效果。

尤其难能可贵的是，探境离线NLP多意图识别方案，已在空调、照明等多个领域实现落地，是真正经过大规模商业化验证的成熟离线NLP方案。对于厂家而言，不必再顾虑技术验证及市场接受度，直接与采用探境软硬化一体的Turn-key方案就在短时间内实现家电产品的智能化。

如中国家电网总编吕盛华所言：“智能化是家电行业发展的重要趋势之一，通过人机交互、智能控制，全场景智慧生活离消费者越来越近，这或将改写家电市场现状和行业格局，而这背后的决定因素，不是家电厂商，不是产业链，而是用户。”

对于探境而言，离线NLP的历史使命就是赋能家电厂家，背后是贴合用户真实诉求，去伪求真，为家电厂商提供适合用户需求的方案，才能一起改写家电行业的交互未来，共同走向新的“破茧时刻”。