人脸识别、语音（yīn）识别是（shì）人工智（zhì）能应用很为人熟知的两个领域（yù）。智能音箱、人脸门禁也已经（jīng）走（zǒu）进不少人的生活。去年大火的（de）无人（rén）货柜，则用到了“物品识别”技（jì）术。接（jiē）下来，人工智能（néng）推广应用会怎么走？靠算法的不断提（tí）升吗（ma）？

海（hǎi）康威（wēi）视高（gāo）级副（fù）总裁徐习明说：“今天的人工智能还是一（yī）种弱（ruò）人工智（zhì）能（néng）。基于深度学习的算法精度会无限逼（bī）近100%，但永远无法达到。随着‘准确（què）率’提（tí）升，很（hěn）后竞（jìng）争的更多是场景落地能力（lì）。”

码隆科技首席科（kē）学家黄（huáng）伟林（lín）也认同这个说法。码隆科技是一家聚（jù）焦于“物品”图像识（shí）别（bié）的（de）公司，无人货（huò）柜（guì）是其（qí）主要应用场景之一。“在物品（pǐn）识别领域，目前难点在于（yú）跟垂（chuí）直领域内企业的需求不断磨合（hé），这（zhè）是一（yī）个（gè）长期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作下来可能（néng）难度很大，或（huò）者不是（shì）刚需。”

“现（xiàn）实购买（mǎi）场景复（fù）杂，商品品类太多，增加了（le）数据标注以（yǐ）及类别定义的难度（dù）。”黄伟（wěi）林说，“我们先聚焦于（yú）难度小（xiǎo）或者刚（gāng）需的环（huán）节。比如减少‘货损（sǔn）’是刚需，我们就在（zài）收银（yín）环节帮助识别货物与条码能否对应；无（wú）人零（líng）售（shòu）柜则由于商品品类有限（xiàn），识别难（nán）度降低（dī）。”

黄伟林说：“目前来看，大家更多是想找一个好的应用场景，不断迭代算（suàn）法和数据，教育市场，培养用户。”

除了（le）人脸识别、语音识别等（děng）主（zhǔ）流外，一些小众细分领域也开（kāi）始出现。“我（wǒ）们把设备放到工厂之后，就能根据设备发出的噪声，判断（duàn）设备的磨损（sǔn）情况或者其他（tā）故（gù）障。是不是要加润（rùn）滑油？车（chē）床刀具磨损程度如何，什么时候更换？等等。”硕橙科技创始人谭熠说。

人工（gōng）智能还能参与（yǔ）到创意活动中来（lái）。据了解，已经有（yǒu）音乐人工智（zhì）能伴奏系（xì）统在中国亮相。人工智能通过数（shù）据（jù）分（fèn）析与学习，找到相对固定模板，然后通过套用模板进行“创（chuàng）作”和演出。

随着应用场景（jǐng）增多，如何判断不同领域与人（rén）工智（zhì）能的结合成熟度？

“有一些指标，首先是基础设施情况，包括算法的成熟度、行业数据完（wán）善程度等。”上海（hǎi）临港国际人工智能研究院很近发布（bù）了《2018年度人工（gōng）智能产业格局及创新（xīn）实践研（yán）究报告（gào）》，据其副院长李笙凯介绍：“一些领域如农业、教育，行业解决方（fāng）案的个性化程（chéng）度比较高，工业（yè）领（lǐng）域则（zé）面临设备核（hé）心（xīn）数据获取难的问题，医疗（liáo）领域也缺乏对应的病因和图（tú）像检查等（děng）数据，因此较难应用人（rén）工智能。”

而金融等领（lǐng）域由（yóu）于基础设施完（wán）善，积（jī）累了大量的用户行为数据、表现（xiàn）数（shù）据，与人工（gōng）智能结（jié）合较（jiào）好（hǎo）。“目前来看，应用很成熟（shú）的领域依（yī）次是广告营销、金融（róng）、公共安全（quán）、家居、零售、交（jiāo）通、医疗等。”李笙凯说（shuō）。

随着（zhe）人工智能在智能安防、智能驾驶、无人零售等领域落地生根，细分领域（yù）内领军企业如商汤、地平线等公（gōng）司已（yǐ）获得较高估值。在市场充满机会的同时，李笙（shēng）凯也（yě）提（tí）醒：“由（yóu）于时（shí）间尚短（duǎn），各应用的市场仍需经过长（zhǎng）期验证。”