1、行業(yè)定義及發(fā)展歷程

自然語言處理（NLP）技術是人工智能的一個分支領域，專注于計算機與人類自然語言間的交互研究，旨在使計算機具備理解、生成與處理人類語言（涵蓋文本與語音形式）的能力。NLP 作為一種集計算機科學、人工智能和語言學于一體的交叉技術，具有多樣化、跨學科性、復雜性、交互性和不斷變化性的特點。

自然語言處理（NLP）的發(fā)展歷程可以分為四個主要階段：

（1）萌芽起步階段（20 世紀 50 年代— 60 年代）。NLP 研究始于機器翻譯研究，二戰(zhàn)期間，計算機在密碼破譯方面取得了巨大的成功，人們基于此開展機器翻譯研究。但由于對人類語言、人工智能和機器學習結(jié)構(gòu)認識不足，且計算量和數(shù)據(jù)量有限，最初的系統(tǒng)僅能進行單詞級翻譯查詢及簡單規(guī)則處理，如早期基于規(guī)則的機器翻譯系統(tǒng)。

（2）規(guī)則主導階段（20 世紀 70 年代— 80 年代）。一系列基于規(guī)則手工構(gòu)建的 NLP 系統(tǒng)出現(xiàn)，其復雜性和深度逐步提升，開始涉及語法和引用處理，部分系統(tǒng)可應用于數(shù)據(jù)庫查詢等任務。隨著語言學和基于知識的人工智能發(fā)展，后期新一代系統(tǒng)受益于現(xiàn)代語言理論，明確區(qū)分陳述性語言知識及其處理過程，此階段以手工構(gòu)建的復雜規(guī)則系統(tǒng)為特點，推動了 NLP 在語言理解復雜性方面的進步。

（3）統(tǒng)計學習階段（20 世紀 90 年代— 2012 年）。數(shù)字文本日益豐富，算法研究成為前景方向。初期通過獲取一定量在線文本提取模型，但單詞計數(shù)對語言理解提升有限，后領域轉(zhuǎn)向構(gòu)建注釋語言資源，利用有監(jiān)督機器學習技術構(gòu)建模型，如構(gòu)建標記單詞意義、命名實體實例或語法結(jié)構(gòu)的資源。這一時期重新定位了 NLP 研究方向，使得語言處理更加依賴于統(tǒng)計模型和算法，為后續(xù)深度學習時代的到來積累了數(shù)據(jù)和算法基礎。

（4）深度學習階段（2013 年至今）。深度學習方法的引入徹底改變了 NLP 工作模式。2013 年至 2018 年，深度學習構(gòu)建的模型能更好處理上下文和相似語義，如通過向量空間表示單詞和句子實現(xiàn)語義理解。2018 年起，NLP 成為大型自監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡學習的成功范例，Transformer 模型和預訓練語言模型（如 BERT、GPT）進一步提升了 NLP 的性能，推動 NLP 在各領域廣泛應用并邁向新階段。

2、行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素

國家政策支持與規(guī)范

NLP 在國家政策的強力支持、積極引導與嚴格規(guī)范下蓬勃發(fā)展。政府出臺了一系列扶持人工智能產(chǎn)業(yè)的政策，為 NLP 技術研發(fā)、創(chuàng)新應用提供了堅實的政策保障。例如，《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)劃》強調(diào)要大力推進數(shù)字技術創(chuàng)新應用，其中包括人工智能相關技術在各領域的深度融合，為 NLP 技術在多行業(yè)的落地應用提供了宏觀戰(zhàn)略指引，鼓勵企業(yè)和科研機構(gòu)積極探索 NLP 技術在提升數(shù)字化服務水平和優(yōu)化業(yè)務流程方面的創(chuàng)新實踐。同時，近年來網(wǎng)信辦針對 AIGC 頒布的管理辦法，從內(nèi)容審核、數(shù)據(jù)安全、倫理規(guī)范等多方面對 NLP 技術在內(nèi)容生成領域的應用進行了細致規(guī)定，有效推動行業(yè)在規(guī)范化的軌道上實現(xiàn)規(guī)?；l(fā)展。

傳統(tǒng)行業(yè)智能化需求不斷增加

隨著數(shù)字化進程的加速，金融、醫(yī)療、法律等傳統(tǒng)行業(yè)面臨著海量數(shù)據(jù)處理與業(yè)務流程優(yōu)化的雙重挑戰(zhàn)，對業(yè)務處理智能化水平的要求持續(xù)攀升。在金融領域，NLP 技術已成為提升投研效率與風險管理水平的重要工具。投研人員面對海量的財經(jīng)資訊、公司財報、市場動態(tài)等信息時，具備資訊分類、情感分析、自動文摘、資訊個性化推薦等功能的自然語言處理產(chǎn)品能夠快速篩選出有價值的信息，精準洞察市場趨勢與投資機會，顯著提升決策效率與準確性。在醫(yī)療行業(yè)，NLP 助力病歷錄入實現(xiàn)自動化與結(jié)構(gòu)化，大大減輕醫(yī)生的工作負擔。法律領域則借助 NLP 實現(xiàn)法律文書的快速生成、合同條款的智能審核、案例檢索與分析等功能，有效提升法律工作的效率與準確率，降低人力成本與出錯風險。傳統(tǒng)行業(yè)的這些智能化需求為 NLP 技術提供了廣闊的應用場景與市場空間，成為推動 NLP 產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的強勁動力。

3、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

NLP 產(chǎn)業(yè)鏈由上游基礎層，中游技術層和下游應用層共同構(gòu)成。

上游基礎層是整個 NLP 行業(yè)的根基，主要涵蓋硬件設備、數(shù)據(jù)服務、開源模型和云服務。硬件設備方面，為滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)運算需求，需配備高性能服務器、GPU、TPU 等專業(yè)芯片，這些硬件設施為復雜的 NLP 模型訓練提供強大計算力支撐。數(shù)據(jù)服務方面，數(shù)據(jù)采集來源豐富多樣，如網(wǎng)絡爬蟲從海量網(wǎng)頁抓取文本，傳感器收集語音數(shù)據(jù)等，同時還涉及嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)清洗工作，去除重復、錯誤、無關數(shù)據(jù)以確保數(shù)據(jù)精準性，以及專業(yè)的數(shù)據(jù)標注流程，依據(jù)不同 NLP 任務需求，對文本進行詞性、語義、實體等標注，為模型訓練提供高質(zhì)量素材，奠定模型學習與優(yōu)化的基礎。開源模型為行業(yè)發(fā)展提供了便捷的技術起點，眾多科研機構(gòu)和開發(fā)者貢獻的開源 NLP 模型，如 BERT 等，企業(yè)和研究人員可基于這些開源成果進行二次開發(fā)與優(yōu)化，加速技術創(chuàng)新迭代。云服務則以其彈性計算、存儲和網(wǎng)絡資源優(yōu)勢，降低 NLP 技術研發(fā)與應用的門檻。

產(chǎn)業(yè)鏈中游為 NLP 技術與產(chǎn)品研發(fā)、服務。這里匯聚了眾多先進的自然語言處理技術，如基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）、注意力機制（Attention）以及近年來熱門的 Transformer 架構(gòu)等。主要競爭者可分為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和 AI 企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具備較完善的產(chǎn)品生態(tài)、豐富的產(chǎn)品經(jīng)驗和數(shù)據(jù)以及龐大的客戶資源，能夠利用 C 端優(yōu)勢推動產(chǎn)品創(chuàng)新與應用。AI 企業(yè)則具有較強的技術積累，以垂直領域和細分場景為突破口，布局多行業(yè)進行定制化產(chǎn)品開發(fā)。

產(chǎn)業(yè)鏈下游為 NLP 產(chǎn)品的應用領域，可從應用場景與應用行業(yè)兩個維度進行劃分。主要應用場景包括智能語音、智能客服、智能風控、智能監(jiān)管等；主要應用行業(yè)包括金融、電商、出行、政務等。智能語音場景下，NLP 技術實現(xiàn)語音識別、語音合成與語音交互功能，如智能語音助手可準確識別用戶語音指令并給予語音回應，廣泛應用于智能手機、智能家居等設備中。智能客服場景通過理解客戶咨詢意圖，快速解答問題、處理投訴，不僅提高客戶滿意度，還降低企業(yè)人力成本，在電商、金融等行業(yè)應用廣泛。智能風控場景借助 NLP 對海量金融數(shù)據(jù)進行分析，包括新聞輿情、企業(yè)財報、社交言論等，提前預警金融風險，輔助金融機構(gòu)制定風控策略；智能監(jiān)管場景利用 NLP 對監(jiān)管政策文件、企業(yè)合規(guī)報告等文本進行分析解讀，提高監(jiān)管效率與精準度，在金融監(jiān)管、市場監(jiān)管等領域發(fā)揮重要作用。

市場規(guī)模

近年來，隨著人工智能技術整體的蓬勃發(fā)展以及各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的日益迫切，NLP 技術憑借其在文本理解、生成與交互方面的獨特優(yōu)勢，在眾多領域迅速滲透。從智能客服在電商、金融等行業(yè)的廣泛應用，到智能寫作助手在傳媒、廣告等領域助力內(nèi)容創(chuàng)作，都彰顯出 NLP 技術的商業(yè)價值。據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)，2024 年 NLP 市場規(guī)模達 308.5 億元，預計 2030 年將達 2,105.0 億元，年均復合增長率達到 36.5%。

4、行業(yè)發(fā)展趨勢

趨勢一：多模態(tài)融合引領交互革命

隨著技術的持續(xù)演進，NLP 將不再局限于單純的文本處理，而是與圖像、音頻等其他模態(tài)深度融合。在智能設備領域，未來的智能家居系統(tǒng)能通過語音指令（NLP）結(jié)合攝像頭圖像識別（CV），精準理解用戶場景與需求，實現(xiàn)更智能的家居控制。例如，用戶說 " 關掉客廳里有人的那盞燈 "，系統(tǒng)能迅速定位客廳場景中的人物與對應燈具并執(zhí)行操作。在教育科技方面，多模態(tài) NLP 可助力打造沉浸式學習環(huán)境，教材中的文字結(jié)合圖像、音頻講解，NLP 技術根據(jù)學生的學習進度與提問，以語音、文字等多種形式交互反饋，極大提升學習效果與體驗。

趨勢二：模型輕量化與個性化定制并行

一方面，為滿足移動端與邊緣計算設備的需求，NLP 模型將不斷輕量化。通過模型壓縮技術、新型算法架構(gòu)優(yōu)化等手段，降低模型對計算資源與存儲的要求，使得智能語音助手在手機、可穿戴設備等資源受限的終端上也能高效運行，且響應速度更快、能耗更低。另一方面，針對不同行業(yè)、不同用戶群體的個性化定制成為趨勢。企業(yè)可依據(jù)自身業(yè)務數(shù)據(jù)訓練專屬的 NLP 模型，如醫(yī)療企業(yè)構(gòu)建專業(yè)醫(yī)學術語理解與分析模型用于病歷處理與醫(yī)學研究；金融機構(gòu)打造貼合自身風控與投資策略的語言模型用于市場分析與決策，實現(xiàn) NLP 服務的精準化、專業(yè)化，深度賦能各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展。

來源：36氪