人脸（liǎn）识别、语（yǔ）音识（shí）别（bié）是（shì）人工智能应用（yòng）很为（wéi）人熟知的两个领域。智能（néng）音箱（xiāng）、人脸门禁也已经走进不少人的生（shēng）活。去年大火的无人货（huò）柜，则用到了“物品识（shí）别”技术（shù）。接下来，人工（gōng）智能推（tuī）广应用（yòng）会怎么走？靠算法（fǎ）的不（bú）断提升吗？

海康威视（shì）高级副总裁徐（xú）习明（míng）说：“今（jīn）天的（de）人工智能还是（shì）一种弱（ruò）人（rén）工智（zhì）能。基（jī）于深度（dù）学习的算法精度会无（wú）限（xiàn）逼近100%，但永远无法达到。随着‘准确（què）率’提升，很后竞争的更多是场景落地（dì）能力。”

码隆科技首席（xí）科学家黄伟（wěi）林也认同这（zhè）个说法。码隆科（kē）技是一家聚焦（jiāo）于“物品”图像识（shí）别的公（gōng）司（sī），无人货柜是其主要应用场景之（zhī）一。“在（zài）物品识（shí）别领域，目前难（nán）点在于跟垂直领域内企业的需求不断磨合，这是一（yī）个长期的过（guò）程（chéng）。一些场景，预（yù）想中觉（jiào）得好做（zuò），但操作下（xià）来可能难度（dù）很大（dà），或者不是刚需（xū）。”

“现实购买场景复杂，商品品类太（tài）多，增加了数据标注以及类别定义的难度。”黄伟林说，“我们先聚焦于（yú）难度（dù）小或者刚需的（de）环节。比如减少‘货损’是刚需，我（wǒ）们就在收银环节帮助识别货物与条码能（néng）否对应；无（wú）人零售（shòu）柜则由于商（shāng）品品类有限，识别难（nán）度降（jiàng）低。”

黄伟林说（shuō）：“目前来看，大家更多是想找（zhǎo）一（yī）个（gè）好（hǎo）的（de）应（yīng）用场景，不断迭代算法和数据（jù），教育市场，培养用户（hù）。”

除了人脸（liǎn）识别、语（yǔ）音（yīn）识别等主流外，一些小众细分领域也开始出现。“我们（men）把设备（bèi）放（fàng）到工厂（chǎng）之后（hòu），就能根据设备发出的噪声，判断设（shè）备的磨（mó）损情况或者其他故（gù）障。是不是要加润滑油？车床刀具磨（mó）损程度如何，什么时候更（gèng）换？等等。”硕橙科技创始人谭熠说。

人（rén）工智（zhì）能还能参与到创意活（huó）动中来。据了解，已（yǐ）经有音（yīn）乐人（rén）工智能伴奏系（xì）统在中国亮相。人（rén）工智能通过数据分（fèn）析与学习（xí），找到相对固定模板，然后通过套用（yòng）模板进行“创作”和演出。

随着应用场景增多（duō），如何（hé）判（pàn）断（duàn）不（bú）同领域与人工（gōng）智（zhì）能的结合成熟度？

“有（yǒu）一些指标，首先是基础（chǔ）设施情况（kuàng），包括算法（fǎ）的成熟度、行业数据完善（shàn）程（chéng）度等。”上海临港国际人工智能（néng）研究院很近（jìn）发布了（le）《2018年（nián）度人工智能产业格（gé）局及（jí）创新（xīn）实践研究报告》，据其副院长（zhǎng）李笙凯介（jiè）绍：“一些领域（yù）如农业、教育（yù），行业解决方案的个性化程度（dù）比较高，工业领域则面临设备核心数据获取难（nán）的（de）问题（tí），医（yī）疗（liáo）领域也缺乏对（duì）应的病（bìng）因（yīn）和（hé）图像检查等数据，因此较难应用人工智能。”

而金融等领域由于基础（chǔ）设（shè）施完善，积累了大（dà）量的用户行为数据（jù）、表现（xiàn）数据，与人工智（zhì）能结合较好。“目前来（lái）看，应用（yòng）很（hěn）成熟的领域依次是广告（gào）营销、金融（róng）、公共安全（quán）、家居、零售（shòu）、交通、医疗等。”李（lǐ）笙（shēng）凯说。

随着人工智能在智能安防、智能驾驶、无人（rén）零售（shòu）等领域落地生（shēng）根（gēn），细（xì）分领域内（nèi）领军企业（yè）如商汤、地平线等公司已获得较高估值。在市场充满机会的同时，李笙凯也提醒：“由于时间尚短，各应用的市场（chǎng）仍需经过长期验证。”