36氪研究院 | 2024年中国人工智能之自然语言处理（NLP）技术洞察

1、行业定义及发展历程

自然语言处理（NLP）技术是人工智能的一个分支领域，专注于计算机与人类自然语言间的交互研究，旨在使计算机具备理解、生成与处理人类语言（涵盖文本与语音形式）的能力。NLP作为一种集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉技术，具有多样化、跨学科性、复杂性、交互性和不断变化性的特点。

自然语言处理（NLP）的发展历程可以分为四个主要阶段：

（1）萌芽起步阶段（20世纪50年代—60年代）。NLP研究始于机器翻译研究，二战期间，计算机在密码破译方面取得了巨大的成功，人们基于此开展机器翻译研究。但由于对人类语言、人工智能和机器学习结构认识不足，且计算量和数据量有限，最初的系统仅能进行单词级翻译查询及简单规则处理，如早期基于规则的机器翻译系统。

（2）规则主导阶段（20世纪70年代—80年代）。一系列基于规则手工构建的NLP系统出现，其复杂性和深度逐步提升，开始涉及语法和引用处理，部分系统可应用于数据库查询等任务。随着语言学和基于知识的人工智能发展，后期新一代系统受益于现代语言理论，明确区分陈述性语言知识及其处理过程，此阶段以手工构建的复杂规则系统为特点，推动了NLP在语言理解复杂性方面的进步。

（3）统计学习阶段（20世纪90年代—2012年）。数字文本日益丰富，算法研究成为前景方向。初期通过获取一定量在线文本提取模型，但单词计数对语言理解提升有限，后领域转向构建注释语言资源，利用有监督机器学习技术构建模型，如构建标记单词意义、命名实体实例或语法结构的资源。这一时期重新定位了NLP研究方向，使得语言处理更加依赖于统计模型和算法，为后续深度学习时代的到来积累了数据和算法基础。

（4）深度学习阶段（2013 年至今）。深度学习方法的引入彻底改变了NLP工作模式。2013年至2018年，深度学习构建的模型能更好处理上下文和相似语义，如通过向量空间表示单词和句子实现语义理解。2018年起，NLP成为大型自监督神经网络学习的成功范例，Transformer模型和预训练语言模型（如BERT、GPT）进一步提升了NLP的性能‌，推动NLP在各领域广泛应用并迈向新阶段。

2、行业发展驱动因素 国家政策支持与规范

NLP在国家政策的强力支持、积极引导与严格规范下蓬勃发展。政府出台了一系列扶持人工智能产业的政策，为NLP技术研发、创新应用提供了坚实的政策保障。例如，《数字中国建设整体布局规划》强调要大力推进数字技术创新应用，其中包括人工智能相关技术在各领域的深度融合，为NLP技术在多行业的落地应用提供了宏观战略指引，鼓励企业和科研机构积极探索NLP技术在提升数字化服务水平和优化业务流程方面的创新实践。同时，近年来网信办针对AIGC颁布的管理办法，从内容审核、数据安全、伦理规范等多方面对NLP技术在内容生成领域的应用进行了细致规定，有效推动行业在规范化的轨道上实现规模化发展。

传统行业智能化需求不断增加

随着数字化进程的加速，金融、医疗、法律等传统行业面临着海量数据处理与业务流程优化的双重挑战，对业务处理智能化水平的要求持续攀升。在金融领域，NLP技术已成为提升投研效率与风险管理水平的重要工具。投研人员面对海量的财经资讯、公司财报、市场动态等信息时，具备资讯分类、情感分析、自动文摘、资讯个性化推荐等功能的自然语言处理产品能够快速筛选出有价值的信息，精准洞察市场趋势与投资机会，显著提升决策效率与准确性。在医疗行业，NLP助力病历录入实现自动化与结构化，大大减轻医生的工作负担。法律领域则借助NLP实现法律文书的快速生成、合同条款的智能审核、案例检索与分析等功能，有效提升法律工作的效率与准确率，降低人力成本与出错风险。传统行业的这些智能化需求为NLP技术提供了广阔的应用场景与市场空间，成为推动NLP产业持续发展的强劲动力。

3、行业发展现状 产业链结构

NLP产业链由上游基础层，中游技术层和下游应用层共同构成。

上游基础层是整个NLP行业的根基，主要涵盖硬件设备、数据服务、开源模型和云服务。硬件设备方面，为满足大规模数据运算需求，需配备高性能服务器、GPU、TPU等专业芯片，这些硬件设施为复杂的NLP模型训练提供强大计算力支撑。数据服务方面，数据采集来源丰富多样，如网络爬虫从海量网页抓取文本，传感器收集语音数据等，同时还涉及严谨的数据清洗工作，去除重复、错误、无关数据以确保数据精准性，以及专业的数据标注流程，依据不同NLP任务需求，对文本进行词性、语义、实体等标注，为模型训练提供高质量素材，奠定模型学习与优化的基础。开源模型为行业发展提供了便捷的技术起点，众多科研机构和开发者贡献的开源NLP模型，如BERT等，企业和研究人员可基于这些开源成果进行二次开发与优化，加速技术创新迭代。云服务则以其弹性计算、存储和网络资源优势，降低NLP技术研发与应用的门槛。

产业链中游为NLP技术与产品研发、服务。这里汇聚了众多先进的自然语言处理技术，如基于深度学习的神经网络模型，包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制（Attention）以及近年来热门的Transformer架构等。主要竞争者可分为互联网企业和AI企业，互联网企业具备较完善的产品生态、丰富的产品经验和数据以及庞大的客户资源，能够利用C端优势推动产品创新与应用。AI企业则具有较强的技术积累，以垂直领域和细分场景为突破口，布局多行业进行定制化产品开发。

产业链下游为 NLP产品的应用领域，可从应用场景与应用行业两个维度进行划分。主要应用场景包括智能语音、智能客服、智能风控、智能监管等；主要应用行业包括金融、电商、出行、政务等。智能语音场景下，NLP技术实现语音识别、语音合成与语音交互功能，如智能语音助手可准确识别用户语音指令并给予语音回应，广泛应用于智能手机、智能家居等设备中。智能客服场景通过理解客户咨询意图，快速解答问题、处理投诉，不仅提高客户满意度，还降低企业人力成本，在电商、金融等行业应用广泛。智能风控场景借助NLP对海量金融数据进行分析，包括新闻舆情、企业财报、社交言论等，提前预警金融风险，辅助金融机构制定风控策略；智能监管场景利用NLP对监管政策文件、企业合规报告等文本进行分析解读，提高监管效率与精准度，在金融监管、市场监管等领域发挥重要作用。

市场规模

近年来，随着人工智能技术整体的蓬勃发展以及各行业数字化转型需求的日益迫切，NLP技术凭借其在文本理解、生成与交互方面的独特优势，在众多领域迅速渗透。从智能客服在电商、金融等行业的广泛应用，到智能写作助手在传媒、广告等领域助力内容创作，都彰显出NLP技术的商业价值。据赛迪顾问数据，2024年NLP市场规模达308.5亿元，预计2030年将达2,105.0亿元，年均复合增长率达到36.5%。

4、行业发展趋势 趋势一：多模态融合引领交互革命

随着技术的持续演进，NLP将不再局限于单纯的文本处理，而是与图像、音频等其他模态深度融合。在智能设备领域，未来的智能家居系统能通过语音指令（NLP）结合摄像头图像识别（CV），精准理解用户场景与需求，实现更智能的家居控制。例如，用户说 “关掉客厅里有人的那盏灯”，系统能迅速定位客厅场景中的人物与对应灯具并执行操作。在教育科技方面，多模态NLP可助力打造沉浸式学习环境，教材中的文字结合图像、音频讲解，NLP技术根据学生的学习进度与提问，以语音、文字等多种形式交互反馈，极大提升学习效果与体验。

趋势二：模型轻量化与个性化定制并行

一方面，为满足移动端与边缘计算设备的需求，NLP模型将不断轻量化。通过模型压缩技术、新型算法架构优化等手段，降低模型对计算资源与存储的要求，使得智能语音助手在手机、可穿戴设备等资源受限的终端上也能高效运行，且响应速度更快、能耗更低。另一方面，针对不同行业、不同用户群体的个性化定制成为趋势。企业可依据自身业务数据训练专属的NLP模型，如医疗企业构建专业医学术语理解与分析模型用于病历处理与医学研究；金融机构打造贴合自身风控与投资策略的语言模型用于市场分析与决策，实现NLP服务的精准化、专业化，深度赋能各行业数字化转型与创新发展。