一、引言
随着全球化进程的加速和科技的迅猛发展，智能应用已经渗透到我们生活的方方面面。
语言壁垒成为了制约智能应用进一步拓展的一大难题。
不同的国家和地区有着各自的语言特色和文化背景，这使得智能应用在跨语言、跨文化环境中的推广和应用变得异常复杂。
为了助力智能应用的高速发展，我们必须正视语言壁垒问题，寻求有效的解决方案。
二、语言壁垒对智能应用的影响
1. 阻碍智能应用的普及
语言壁垒使得智能应用无法在全球范围内普及。
很多智能产品在使用过程中需要用户输入指令或者进行语音交互，如果无法理解和处理不同语言，那么这些智能产品就无法在全球化背景下发挥最大的作用。
2. 降低用户体验
当智能应用无法准确理解和识别用户的语言时，会导致用户无法顺利完成操作，甚至产生误解和困惑。
这不仅降低了用户的使用体验，还可能引发用户的不满和投诉。
3. 制约智能应用的创新发展
语言壁垒还制约了智能应用的创新发展。
在智能应用领域，创新是驱动发展的关键。
由于语言壁垒的存在，研发人员在开发过程中需要投入大量时间和精力来处理多语言问题，这势必会影响研发效率和创新步伐。
三、突破语言壁垒的必要性
1. 提升智能应用的全球竞争力
突破语言壁垒，可以让智能应用更好地适应全球化市场，提升其在全球范围内的竞争力。
通过解决多语言问题，智能应用可以拓展其应用范围，吸引更多用户，从而在全球范围内取得更大的市场份额。
2. 促进智能技术的创新与发展
突破语言壁垒有助于促进智能技术的创新与发展。
在解决多语言问题的过程中，我们可以发现新的技术需求和研发方向，推动智能技术的不断进步。
突破语言壁垒还可以降低研发成本，提高研发效率，为智能技术的创新与发展创造更好的条件。
3. 推动全球化进程
突破语言壁垒对于推动全球化进程具有重要意义。
在全球化的背景下，各国之间的交流与合作日益密切。
通过解决语言壁垒问题，我们可以消除国际交流与合作中的障碍，促进不同国家之间的文化交融与经济发展。
四、突破语言壁垒的策略与措施
1. 研发多语言智能处理技术
为了突破语言壁垒，我们需要研发多语言智能处理技术。
这包括语音识别、自然语言处理等技术。
通过不断提高这些技术的识别率和准确性，我们可以让智能应用更好地理解和处理不同语言，从而提升用户体验和全球竞争力。
2. 构建全球化语言环境
构建全球化语言环境是突破语言壁垒的重要途径。
这需要我们加强国际合作与交流，推动各国共同参与到智能应用的研发与推广中来。
通过共享语言资源、建立多语言数据库等方式，我们可以为智能应用提供一个全球化的语言环境。
3. 培养多语言人才
为了突破语言壁垒，我们还需要培养更多的多语言人才。
这些人才需要具备丰富的语言学知识和实践经验，能够熟练掌握多种语言，并在智能应用中发挥重要作用。
通过加强教育培养和人才引进，我们可以为智能应用领域提供源源不断的人才支持。
五、结语
突破语言壁垒对于助力智能应用的高速发展具有重要意义。
我们需要正视语言壁垒问题，采取积极的措施和策略，推动智能技术在全球范围内的普及与应用。
通过研发多语言智能处理技术、构建全球化语言环境、培养多语言人才等方式，我们可以为智能应用的全球普及与创新发展创造更好的条件，推动全球化进程不断向前发展。
搞智慧城市行业 要提升哪些技能
智能交通、电子政务、智慧养老……随着物联网技术的发展，智慧城市建设在政务、医疗、交通等领域都在飞速发展，智慧城市也面临着重要发展机遇。
金鹏信息专家提出，智慧城市建设要回归到为城市服务本身，科技成果落地面临五大瓶颈。
金鹏信息基于“三融五跨一协同”的建设原则，实践新型智慧城市的新目标、新思路、新内涵、新原则、新方法、新要求。
以政务云为基础，一体化大数据中心为核心，城市运营管理中心为抓手，六大领域(政务、交通、健康、公共安全、网格、教育)为先导，“一城一策”，逐步构建智慧城市生态体系。
据悉，“十二五”期间，全国智慧城市建设市场规模超过7000亿元，预计“十三五”期间智慧城市建设市场累计规模可上涨到4万亿元。
随着各类智慧城市参与者的积极涌入，以及政府数据的不断开放，我国智慧城市建设将取得进一步发展。
2016年年底，全球智慧城市市场规模达到400亿美元，智慧城市正在改变人们生活工作的方方面面。
今年至少有20个国家将制定智慧城市的政策，确定投资有限顺序，技术和业务的指引，市场预测，到2019年全球智慧城市市场规模将增长到1万亿美元，2026年该数据将进一步增长到3.48万亿美元。
而我国在智慧城市建设上也不甘落后，在“十三五”期间推进三个批次，共计有277个智慧城市试点，且成效显著。
通过智慧城市建设，实现了数据的“聚—通—用”，通过基础设施的集约共建，数据的聚集、共享与开放、智慧领域的深化、创新运营模式，强力推动了各单位、各部门上云，加快数据的整合、开放，鼓励各部门在大数据新机制下的智慧应用;全面提升城市的凝聚力、带动力，增强城市综合承载力和居民幸福感，构建可持续发展的智慧城市生态体系。
智慧城市最终还是要回到城市本身，建立城市是以人为本服务的，智慧城市应该精准、高质量、优化为人服务回归这个本质上来。
值得关注的是，健康问题、社区安全问题、服务质量问题……城市发展给社区生活带来了诸多问题，智慧城市的发展也体现在社区当中，这些问题离不开智慧城市系统。
在社区健康卫生方面，部分城市利用社区的健康小屋，与社区医院和中心医院建立联网系统。
在社区安全方面，建立了平安社区，例如通过门禁系统防止外来人的非法进入，保障社区居民财产的安全。
或是在家庭监控方面，如果家里的水、煤气泄漏，能够及时传感到社区中心，会有人处理应急解决;或是家人外出时家里的老人孩子发生意外或紧急状况，都能够在手机和服务平台上显示出来。
在交通方面，智慧城市建设的应用最常见的就是实时路况，从事智能交通数据监测的公司拥有海量车辆实时动态的数据，还有大量用户手机客户端的数据以及各个路口、卡口传感器的数据，利用数据可以计算每条道路实时拥堵的情况，再把实时数据提供给导航服务商。
此外，在智慧公交方面，通过各地公交电子站牌结合位置分析，能够利用大数据分析提供实时路况的公交到站信息服务，通过手机APP可以实时查看站点的情况，设置公交到站的提醒。
除了路况查询外，安全驾驶也是智慧城市在交通领域的重要应用，通过海量车辆大数据的分析，平台能够从多个维度上分析车辆和驾驶员驾驶安全的指数，司机用户就可以在他的手机APP上实时查看他的安全驾驶平分及安全驾驶排名，时刻提醒他进行安全驾驶。
要实现智慧城市建设就必须把科技创新资源有效、快速地应用到智慧城市，以此助力城市建设。
然而，目前科技成果转化落地正面临五大难题：首先是如何鉴别科技成果存在难度，技术是否已经成熟，是否还欠缺条件要素，能不能判断、补足这些短板?我们的科技成果有的产业化前景模糊，使得科技成果难以落地。
其次是在企业方面。
许多企业对自己的需求十分模糊，这就需要帮助企业提升需求、深挖需求，然后与科技成果精准对接。
另外，科技成果转化周期十分漫长，要变成落地的产业项目并取得成功，往往周期以年为单位，也许是半年，也许是三年五年，现在的科技成果转化项目，能不能从头到尾一直都为这个转化项目做好服务?此外，科技成果的转化要拥有一个路线，要从目前的需求出发，真正实现科技成果的落地。
大部分科技成果转化项目变成成功的产业项目并非简单的一个成果，甲方和一个需求方存在技术交易的环节，但是在科技成果转化的全程当中，除去技术交易之外，还需要配置大量的资源。
比如企业端，需要上下游几个企业联合做;比如成果端，需要跨界融合各种不同领域的几个技术成果集中到一个项目当中才能做成。
这五个短板说明，科技成果转化需要平台，需要服务平台，需要大批的社会组织，以及大批的高端复合型专业人才，能够为成果转化去服务。
伴随着城市化不断推进，城市人口迅速增长，带来了人口管理、交通拥堵、环境保护、安全、城市资源不足等诸多问题，是每个城市管理者必须面对，需要统筹规划的问题。
城市发展的困境需要“智慧城市”等新的手段来解决。
近几年，智慧城市在全国乃至全世界正如火如荼的开展，智慧城市已然成为城市创新、融合、高效、可持续发展的一剂良药。
通过科学、健康的城市发展创新理念，充分利用物联网、云计算等新一代信息技术，实现对民生、环保、公共安全、城市功能、商务活动等多种城市需求做出智能响应，形成具备可持续、内生动力的安全、便捷、高效、绿色的城市宜居新形态。
金鹏信息新型智慧城市解决方案
水果新零售零售模式有什么好处？
一切以人为本，真产品、实价格、零距离!是所有人都理想的，厂家到我家，也都是人们追求的。
恰逢此时，全息产业空间给出了全新的解决方案，既集365行产业源头优质厂家，直接面对全球5000万家庭，实现消费定制，同时让厂家用产量供给获股、用户用消费获股、平台用用服务获股，直接实现我有、我需的智能交互，水果产业空间也应运而生。
线上线下一起飞，事实证明，水果店好的经营模式就是线上线下的联动。
用户在线下进行体验后，直接在线上购买，可以扩大用户的半径，突破三公里生意，而且消费的场景也发生了变化。
之前很多都是家庭消费，现在办公室白领消费越来越多，通过手机随时随地下单，还可以作为礼品赠送，这就是对比传统实体店的优势。
因为有周边的实体店，所以配送的时间短，可能三十分钟就能送货上门，还不需要花费大量价钱做冷链，这就是对比传统电商大的优势。
您认为自然语言理解有哪一些难点?举例说明
用自然语言与计算机进行交流,获取合适的信息,得到满意的服务,是人们长期以来所追求的.自然语言理解是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法是自然语言理解(Natural Language Understanding)的缩写. 随着计算机技术和人工智能总体技术的发展,自然语言理解不断取得进展.机器翻译是自然语言理解最早的研究领域.由于早期研究中理论和技术的局限,所开发的机译系统的技术水平较低,不能满足实际应用的要求.到了1970年代初期,对语言理解对话系统的研究取得进展.进入1980年代之后,自然语言理解的应用研究广泛开展,机器学习研究又十分活跃,并出现了许多具有较高水平的实用化系统.这些系统是自然语言理解研究的重要成果,表明自然语言理解在理论上和应用上取得了突破性进展. 在中国,语音和语言处理技术的研发略晚于国外.清华大学智能技术与系统国家重点实验室属下的语音技术中心1979年创立（原名语音实验室）,至今已有25年的历史.在以清华大学语音技术中心为代表的顶尖的学术机构的带动下,中国的语音和语言处理技术得到很大发展. 相对于规范语言,对自然语言的理解具有更大的难度.这是因为自然语言包含大量的口语语言现象,诸如：省略、指代、更正、重复、强调、倒序等等.涉及到语音的口语对话系统将还包括噪音、含混不清、口头语、吃音、音变等等口语语音现象. 而相对于基于关键词的技术,自然语言理解技术的优势是：（1）直接：在信息查询时,用户可以不必进行多级菜单的选取而直奔主题.（2）灵活：用户查询不必严格按照某些关键词进行询问,只要用户的叙述在语义上与要查询的一致. 一个技术优越而适用性好的自然语言理解系统,应该具备支持上下文相关分析（包括省略分析）、话题自由变换、人机混合主导以及口语对话等技术特点. 上下文相关分析是指系统在理解当前语句时可以联想用户以前所说的话,进行综合分析,因此即使有时用户所说的话有一定的省略,系统照样可以理解. 话题自由变换是指系统允许用户在多个话题之间不断转换,系统照样可以记住以前的谈话内容,比如用户在问航班起飞时间时,突然问目的地与本地的时差,然后再确认要先前询问的航班,而目前的一些系统,对话往往只能局限于某一个话题,一旦用户变换话题,系统将无所适从. 人机混合主导则是完全的自然对话,用户可以转换话题后在回到原来的话题（像人一样）；用户可以答非机问（多回答或少回答）；……而系统都可以根据实际情况提取语义信息,如果用户询问的信息足够,那么系统直接回答问题；而如果用户询问的信息不全或者用户迟疑太久,那么系统则主动询问来获取足够的信息.而不具备人机混合主导性能的系统只能等用户发问,如果用户根本不知道问什么,那么系统将一直待机等待. 口语对话是自然语言理解技术实现的难点,但是也是应用系统适用性的关键点.口语中,人们的语言很随意,可以省略、更正、倒叙等等,这些口语现象是传统的单单基于词法分析的理解系统所难以解决的,而引入基于关键语义的技术却可以很好地解决. 从目前的理论和技术现状看,通用的、高质量的自然语言处理系统,仍然是较长期的努力目标,但是针对一定应用,具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现.
