人脸识别、语音识别是人工智能应用很（hěn）为人熟知的两个领（lǐng）域。智能音箱、人脸门（mén）禁（jìn）也（yě）已经走进不少人的生（shēng）活。去年大火的无人货柜，则（zé）用（yòng）到（dào）了“物品识别”技术。接（jiē）下来，人（rén）工智能推广应（yīng）用会怎么走？靠算法的不断（duàn）提升吗？

海（hǎi）康威（wēi）视高级副总裁（cái）徐习明说：“今天的人工（gōng）智（zhì）能还是一种弱（ruò）人工智能（néng）。基（jī）于深度学习的算法精度会（huì）无（wú）限逼近100%，但永远（yuǎn）无法达到。随着‘准确率’提升，很后竞争的更多是（shì）场景落地能力。”

码隆科技首席科学家黄伟林也（yě）认同这（zhè）个说法。码隆科技是一家聚焦于“物品”图像识（shí）别的（de）公司，无人货柜（guì）是其（qí）主要应用场景（jǐng）之一（yī）。“在物品（pǐn）识别领域，目前难点在于跟垂直领域（yù）内企业的（de）需（xū）求不断磨（mó）合，这是一个长期的过程。一些场景，预想中觉（jiào）得好（hǎo）做，但操作下来可能难度很大，或者不是刚需。”

“现实购买场景复杂，商品品（pǐn）类太多，增加（jiā）了数据（jù）标注以及类别定义的难度。”黄伟林说，“我们先聚（jù）焦（jiāo）于难度小或者刚需的环节（jiē）。比如减少（shǎo）‘货损’是刚（gāng）需（xū），我们就在收（shōu）银环节帮助识别货物与（yǔ）条码能否对应（yīng）；无人零售柜则（zé）由于商（shāng）品品类有限，识别难度降低。”

黄（huáng）伟（wěi）林说：“目前（qián）来看，大家更多是想找一个（gè）好的应用场（chǎng）景，不断（duàn）迭代算法和数据，教（jiāo）育市（shì）场，培（péi）养用户。”

除（chú）了人脸识别、语音识别（bié）等主流外，一些（xiē）小众（zhòng）细分领域也开始出现。“我们把（bǎ）设备放到工厂之后（hòu），就能（néng）根据设（shè）备发出（chū）的噪声，判断（duàn）设备的磨损情况或者其他故障。是不是要加润滑油？车（chē）床刀具磨损程度如何，什么时（shí）候（hòu）更换？等等（děng）。”硕橙科技创始人谭熠说。

人工（gōng）智（zhì）能还能参与到创（chuàng）意活（huó）动中（zhōng）来。据了解，已经（jīng）有音乐人工智能伴奏系统（tǒng）在中国亮相。人工智能通过数据分析与学习，找到相（xiàng）对固定模板，然后通（tōng）过套用模板进行“创作”和演出。

随着（zhe）应用场景增多，如（rú）何判断不（bú）同领域与人工智（zhì）能的（de）结合成熟度？

“有一些指（zhǐ）标，首先是（shì）基础设施情况，包括（kuò）算（suàn）法的成熟度、行（háng）业数（shù）据完（wán）善程（chéng）度等。”上（shàng）海临港国际人工智能研究（jiū）院很（hěn）近发布（bù）了《2018年度人工智能产业格局及创新实践研究报告》，据其（qí）副院长李笙凯介绍：“一些领域（yù）如农（nóng）业、教（jiāo）育，行业解决（jué）方案的个性化（huà）程度比较高，工（gōng）业（yè）领域则面临（lín）设备核心（xīn）数据获取难的问题（tí），医疗领域也缺乏对应的病因和图像检查等数据，因此较（jiào）难应用人工智能。”

而金融等领域由于基础设（shè）施（shī）完善（shàn），积累了（le）大量的用户（hù）行为（wéi）数据、表（biǎo）现数据，与人工智能结合较好。“目前来看，应用很成熟的领域（yù）依次是（shì）广告营销、金融、公（gōng）共安全、家居、零售、交通、医疗等。”李笙凯（kǎi）说。

随着（zhe）人工智能在智能安（ān）防（fáng）、智能驾驶、无人零售等领（lǐng）域落地生根（gēn），细分领域（yù）内领军企业（yè）如商汤、地（dì）平线等公司已（yǐ）获得较高估值。在市场充满机会的同时，李笙（shēng）凯（kǎi）也（yě）提（tí）醒：“由于时间（jiān）尚短，各应用（yòng）的市场仍需经过长（zhǎng）期验证。”