现在，越来越多的语音识别设备使用问题回答来为用户输入提供反馈。最常见的例子是流行的家庭助理，如亚马逊Alexa，Google Home和Apple
HomePod。这些设备都是通过语音激活和控制的，并且能够回答各种问题。因此，语音助手可以提高用户的生产力，因为他们可以帮助人们在旅途中快速获取相关信息。
对于医疗保健行业来说，问题解答具有更高的价值。托马斯杰佛逊大学医院已将此想法付诸实践，并与IBM Watson
IoT合作创造了环境，患者可以使用自然语言在其房间内管理智能门房。数字门房能够回答问题，甚至根据患者的喜好调整环境条件，例如光线和温度。
在问题回答背后还有一个NLP概念 -
信息检索。使用这个NLP任务，系统可以从不同文本资源中提取相关信息，例如科学论文，文档和提要。此外，机器学习可以增强此功能，并进一步处理检索到的信息分析，确定相关性和模式，快速高效地查找异常情况。
在物联网领域，结合NLP和机器学习可以让智能设备提供相关答案。在这种情况下，连接的汽车是一个非常值得注意的例子。由于NLP和机器学习方面的改进，汽车行业正在迅速改变，为驾驶者提供智能导航，强大的安全功能和汽车语音控制。
理解文本的能力本身就是一种宝藏，但人类的言语比纯文本要复杂得多。通常，当我们说话时，我们会充满激情地丰富我们的讲话。使用情感分析(也称为情绪AI)，设备可以检测情绪并更好地理解情境。
情绪分析有助于我们识别，提取和研究主观信息，如说话人的情绪反应。这些功能为各行各业的智能设备打开了全新的空间。首先，情绪分析对于营销人员来说是一个很好的工具。我们知道如何挽救我们的话语，但情绪难以隐藏。通过分析对产品的情绪反应，营销人员可以根据数据驱动的结果分析他们的成功和失败。
一般而言，这些功能既可以为企业创造竞争优势，又可以为客户提供个性化的产品和服务。此外，由于情感分析和趋势监测，各种连接设备终于可以找到答案并提供消费者需要和想要的产品和服务。
国内最大的物联卡交易平台（http://www.1330.cn）表示，正如你所看到的，物联网不仅连接事物，而且连接技术。想象一下，设备与人类协同工作，了解他们的疑问，感受他们的需求并提供相关响应的世界。在这一点上，只有通过改进人工智能才能实现这样的场景，这种技术可以实现情境理解并使智能设备能够真正解决我们的问题。
