人脸识别、语音识别是人工智能应用很（hěn）为人熟知（zhī）的两个领域。智能音箱（xiāng）、人脸门禁（jìn）也已经走进不少人的生活。去年大火（huǒ）的无（wú）人货（huò）柜，则用（yòng）到了（le）“物（wù）品识别（bié）”技术。接下来，人工智能（néng）推广应用会怎么走？靠算法的（de）不断提升吗？

海康威视高级副总（zǒng）裁（cái）徐习（xí）明说：“今天的人工智能（néng）还（hái）是（shì）一种弱人工智能（néng）。基（jī）于（yú）深度学（xué）习的算法精（jīng）度（dù）会（huì）无限逼近100%，但永（yǒng）远无法达到。随着‘准确率（lǜ）’提升，很后竞争的更多是场景（jǐng）落地能（néng）力。”

码隆科（kē）技首席科学家黄伟林也（yě）认同这（zhè）个说（shuō）法。码隆科技是（shì）一家聚焦于（yú）“物品”图像（xiàng）识（shí）别的公司，无人货（huò）柜是其主要应用场景之一。“在物品识别（bié）领域，目前难点（diǎn）在（zài）于跟垂直领域内企业（yè）的需求不断磨合，这是（shì）一个长期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作下来可能（néng）难（nán）度很大，或者不是刚（gāng）需。”

“现实购买场景复杂（zá），商品品类太多，增加了数据标（biāo）注以（yǐ）及类别定义的难度。”黄伟林说，“我（wǒ）们先聚焦（jiāo）于难度（dù）小或（huò）者刚（gāng）需的环节。比如减（jiǎn）少‘货损’是（shì）刚需，我们就在收银环（huán）节帮助识别（bié）货物与条码能否对应；无人零售柜则由于商品品类有限，识别难（nán）度降低（dī）。”

黄伟林说（shuō）：“目前来看，大家更多是（shì）想找一个好的应用场（chǎng）景，不断迭代算法和数（shù）据（jù），教育（yù）市场，培养（yǎng）用（yòng）户。”

除了人脸识别、语音识别等（děng）主流外，一些小众细分领域也开始出现。“我们把（bǎ）设备放到工厂（chǎng）之后，就能根据设（shè）备发出（chū）的噪声，判断设备（bèi）的磨损情（qíng）况或者其他故（gù）障。是不是要（yào）加润（rùn）滑油（yóu）？车床刀具磨损程度如何，什么时候更换？等（děng）等（děng）。”硕橙（chéng）科技创始人谭熠说。

人工智能还能参与到创意活动中来。据（jù）了解，已经有音乐（lè）人工智能（néng）伴奏（zòu）系统在中国亮相。人工（gōng）智（zhì）能通过数据分析与学习（xí），找到相对固定模板，然后（hòu）通过套用模板进行“创作”和演出。

随（suí）着应（yīng）用场（chǎng）景增多，如何判断不同领域与（yǔ）人工智（zhì）能的结合（hé）成熟度？

“有一些指标，首先是基础设（shè）施情况，包括算法的（de）成（chéng）熟度、行（háng）业数据完善程度等。”上海临港国际人工（gōng）智（zhì）能研究院很近发布了《2018年（nián）度人工智能产业（yè）格局及（jí）创新实践研究报告（gào）》，据其副院长李笙凯介（jiè）绍（shào）：“一些领域如农业、教育，行业解决方（fāng）案的（de）个性化程度比较高，工业领域则面（miàn）临设备核心数据（jù）获（huò）取（qǔ）难（nán）的问题，医疗领域也缺乏对应的病因和图像检查（chá）等数（shù）据，因此较（jiào）难应用人工智能。”

而（ér）金融（róng）等领域由于基础设施完善，积累了（le）大量的用（yòng）户行为数据、表现数据，与人工智能结合较好。“目前来看（kàn），应（yīng）用很成（chéng）熟的领（lǐng）域依次是广告营（yíng）销、金融、公共安全、家居、零售、交（jiāo）通、医疗等（děng）。”李笙（shēng）凯说。

随着人工智能（néng）在智能安防、智能驾驶、无（wú）人零售（shòu）等领域落地生根，细分领域内领军（jun1）企业如商汤、地（dì）平线等公司已（yǐ）获得（dé）较高（gāo）估值。在市（shì）场充满机会的同时，李笙凯也提醒（xǐng）：“由于（yú）时间（jiān）尚（shàng）短，各应用的市场仍需经过长期（qī）验证。”