人（rén）脸（liǎn）识别、语音识别是人工智能应用很为人熟（shú）知（zhī）的（de）两个领（lǐng）域。智能音箱、人脸门禁也已经走进不少人的生活。去年大（dà）火的无人货柜，则（zé）用到了（le）“物品（pǐn）识（shí）别”技术。接下来（lái），人工智能推广应用会怎么（me）走？靠算法的不断提升（shēng）吗？

海（hǎi）康威（wēi）视高级（jí）副总裁徐习明说：“今天的人工智能还是一种弱（ruò）人（rén）工智能。基（jī）于深（shēn）度学习的算法（fǎ）精度（dù）会无限逼近100%，但永远无法达到（dào）。随着‘准（zhǔn）确率’提升，很后竞争的更多是场（chǎng）景落地（dì）能力。”

码隆科技首席（xí）科学（xué）家黄伟（wěi）林也认同这个说法。码隆科（kē）技是（shì）一家（jiā）聚焦于“物品”图像识别的公司，无人货柜是其主（zhǔ）要应用场景之一。“在物品识别领域，目前难点（diǎn）在于跟垂直领域内企（qǐ）业的需求（qiú）不断（duàn）磨合，这是一个长期的过程。一些场景，预想（xiǎng）中觉得好（hǎo）做（zuò），但操作下来可能难度很大，或者不是刚需。”

“现实购买场景（jǐng）复杂，商品品类太多，增（zēng）加了数据标（biāo）注以及类（lèi）别定义的（de）难度。”黄伟林说，“我们先聚焦于难度小或（huò）者刚需的环（huán）节。比如减少‘货损’是刚需，我们（men）就在收（shōu）银环节（jiē）帮助（zhù）识别货（huò）物与条（tiáo）码能否对应（yīng）；无（wú）人（rén）零售柜则由于商品（pǐn）品类（lèi）有限，识别难度降低。”

黄伟林说：“目前（qián）来看，大家（jiā）更多是想（xiǎng）找一（yī）个好的应用（yòng）场景，不断迭代算法（fǎ）和（hé）数（shù）据，教育（yù）市（shì）场，培（péi）养用户。”

除了（le）人脸（liǎn）识别、语音识（shí）别等主流外，一些小众细分（fèn）领域（yù）也开始出现。“我们把（bǎ）设备放到工厂之后，就能根据设备发出的噪声，判断设备的磨损情况或者（zhě）其他故（gù）障。是不是要加润滑油？车（chē）床刀具（jù）磨损程度如何（hé），什么时候更换？等等。”硕（shuò）橙（chéng）科技创始人谭熠说。

人工智能还（hái）能参与到创（chuàng）意活动中来。据了解，已经有（yǒu）音乐人工智能伴奏系（xì）统在中国亮相。人工智（zhì）能通过数据分析与学习（xí），找到相对固定模板，然后通过套用（yòng）模（mó）板进行“创作”和演出。

随着（zhe）应用场景增多，如何判断不同（tóng）领（lǐng）域与（yǔ）人工智能的结（jié）合成熟度？

“有（yǒu）一（yī）些指标，首（shǒu）先是基础设施（shī）情况，包括算法的成熟度（dù）、行（háng）业数（shù）据完善程度（dù）等（děng）。”上海临港国际人工智能研究院很近（jìn）发布了《2018年度人（rén）工智能产业（yè）格局及创（chuàng）新实践研究报告》，据其副院长李笙凯介绍：“一些领域如农业（yè）、教育，行（háng）业（yè）解决方案的个性化程度比较高，工业领域则面（miàn）临设备核心数据获取难的问题，医疗领域也缺（quē）乏（fá）对（duì）应的病因和图像检查等数据，因此较难（nán）应用人工智能（néng）。”

而（ér）金融等（děng）领域由于基础设施完（wán）善，积累（lèi）了大量的用户行为数据、表现数据（jù），与人工智能结（jié）合较好。“目前来看，应用（yòng）很（hěn）成熟（shú）的领域依次是广告（gào）营销、金融、公共安全、家居、零售、交（jiāo）通、医疗（liáo）等。”李笙凯（kǎi）说。

随着人工智能在智能安防（fáng）、智能驾驶、无人（rén）零售等领域落地生根，细（xì）分领域内领军企业（yè）如商汤、地平线等公（gōng）司已获得较高估（gū）值（zhí）。在市场充满机（jī）会的同时，李笙凯也提醒（xǐng）：“由于时间尚短，各应用的市场仍需经过长期验证。”