人（rén）脸（liǎn）识（shí）别（bié）、语（yǔ）音识别（bié）是人（rén）工智能（néng）应用很为人熟知的两个（gè）领域。智（zhì）能音箱、人脸门（mén）禁也已经走进不少人的生（shēng）活。去年大火的无（wú）人货（huò）柜，则用（yòng）到了（le）“物品识别”技术（shù）。接下来，人工智能推（tuī）广（guǎng）应用（yòng）会怎（zěn）么走（zǒu）？靠算法的（de）不断提升吗？

海康威视高级（jí）副总裁徐习明说：“今天的人工智能还是一种弱人工智能。基于深度学习的算（suàn）法精度会（huì）无限逼近100%，但（dàn）永远无法达到。随着‘准确率’提升，很后竞争的更多是场景（jǐng）落（luò）地能力（lì）。”

码隆科技首席科（kē）学家黄伟（wěi）林（lín）也认同这个（gè）说法。码隆科（kē）技是（shì）一家聚焦（jiāo）于“物品”图像识别（bié）的公司，无人（rén）货（huò）柜是其主要应（yīng）用场景（jǐng）之一。“在物品识别（bié）领域，目（mù）前（qián）难（nán）点（diǎn）在于跟垂直（zhí）领域内企（qǐ）业的需求不断（duàn）磨（mó）合，这是一个长（zhǎng）期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作（zuò）下来可（kě）能（néng）难度很大，或（huò）者不是刚需。”

“现实购（gòu）买场景（jǐng）复杂（zá），商品品类太多，增加了数据（jù）标注以及类别定义的（de）难度。”黄伟林说，“我（wǒ）们先聚焦于难度小或者（zhě）刚需的环节（jiē）。比（bǐ）如减少‘货损’是刚需，我们就（jiù）在收银环节帮助识（shí）别（bié）货（huò）物与（yǔ）条码能否对应（yīng）；无人零（líng）售柜（guì）则由于商品品类有（yǒu）限，识别难度降低。”

黄（huáng）伟林（lín）说：“目（mù）前（qián）来看（kàn），大家更多是想找（zhǎo）一个好的应用场景，不断（duàn）迭代算（suàn）法和（hé）数据（jù），教（jiāo）育市（shì）场，培养（yǎng）用户。”

除了人脸识别、语音识别等主（zhǔ）流外，一些小众细分领域也开始出现（xiàn）。“我们把设（shè）备（bèi）放到工厂之后，就（jiù）能根据设备发出（chū）的噪声，判断设备的磨损情况或者其他故障。是（shì）不是要加润滑油？车床刀具磨损（sǔn）程（chéng）度如何，什么时候更换？等等。”硕橙科技创（chuàng）始人（rén）谭熠说。

人工智能（néng）还能参与到创意（yì）活动中来（lái）。据了解，已经有音乐人（rén）工智能伴奏系统（tǒng）在（zài）中国亮相。人工智能通过（guò）数据分（fèn）析（xī）与（yǔ）学习（xí），找到相对固（gù）定模板，然后（hòu）通过套用模板进（jìn）行“创作”和演出。

随（suí）着应用场（chǎng）景增（zēng）多，如何判断不同领域（yù）与人工智能的结合成熟（shú）度？

“有一些指标，首先（xiān）是基础设施情况，包括（kuò）算法（fǎ）的成熟度、行业数（shù）据完善程度等。”上海临港国际人工（gōng）智能研究院很近发布了《2018年（nián）度人工智能产业格局及创新实（shí）践研究报告》，据（jù）其副院长（zhǎng）李笙凯介（jiè）绍（shào）：“一些领域如（rú）农业、教育，行业（yè）解决方案的（de）个性化程度比较高，工业领域则（zé）面临设备核（hé）心数（shù）据获（huò）取难（nán）的问题，医疗领域也缺乏对应（yīng）的病（bìng）因和图像检查等数据（jù），因此较难应用人工智能。”

而金融等（děng）领域由（yóu）于基础设施（shī）完善，积累了（le）大量的用户行为数据（jù）、表现数（shù）据，与人工智能（néng）结（jié）合（hé）较好。“目前来看，应用很成（chéng）熟的领域依次（cì）是广（guǎng）告（gào）营销、金融、公共安全、家（jiā）居、零售、交通、医疗等。”李笙凯说（shuō）。

随（suí）着（zhe）人工智能在智能安防、智能驾（jià）驶、无人零售等领域落（luò）地生根（gēn），细分（fèn）领域内领军企业如商汤、地平线等公司已获（huò）得较高估值。在市场（chǎng）充满（mǎn）机会的同（tóng）时，李（lǐ）笙凯也提醒：“由（yóu）于时间尚短，各应（yīng）用的市场仍需经过长期（qī）验证。”