人脸识别、语音识别是（shì）人工智能应用（yòng）很为人（rén）熟知的两个领域。智（zhì）能音箱（xiāng）、人脸门禁也已（yǐ）经走进（jìn）不少人的生活。去年大火的无（wú）人货柜，则用到了“物（wù）品识别（bié）”技术。接（jiē）下来，人工智能推（tuī）广应（yīng）用会怎么走？靠算法（fǎ）的（de）不断提升吗？

海康威视高（gāo）级副总（zǒng）裁（cái）徐习明（míng）说：“今天的人工智能还是（shì）一种弱人工智能。基于深度学习的算法精度（dù）会无限逼近100%，但永远无法达到。随着（zhe）‘准确率’提升（shēng），很后竞（jìng）争的更（gèng）多是场景落地能力。”

码隆（lóng）科技（jì）首席科学家黄伟林也认（rèn）同这个（gè）说法。码隆科技（jì）是一（yī）家聚焦于“物（wù）品”图像识别（bié）的公司，无人货柜是其主要应（yīng）用场景之一。“在物品识别领域，目前（qián）难（nán）点在于跟垂直领域（yù）内企业的需求不断磨合，这是一个长期的过程（chéng）。一些场（chǎng）景（jǐng），预想中（zhōng）觉得好做，但操（cāo）作下来可能难度很大，或者不是刚需。”

“现实购（gòu）买场景复杂（zá），商品品类太多，增加了数据标（biāo）注以及类别定义的难（nán）度（dù）。”黄伟（wěi）林（lín）说（shuō），“我们先聚（jù）焦于难度小（xiǎo）或者（zhě）刚需的环节。比如减少‘货（huò）损（sǔn）’是（shì）刚需，我（wǒ）们就（jiù）在收银环节帮助（zhù）识别（bié）货物（wù）与（yǔ）条码（mǎ）能（néng）否对（duì）应；无人零（líng）售柜则由于商（shāng）品品（pǐn）类有限，识别难度降（jiàng）低。”

黄伟林说（shuō）：“目前来看，大家更多（duō）是想（xiǎng）找（zhǎo）一个好（hǎo）的应用场景（jǐng），不（bú）断（duàn）迭代算（suàn）法和（hé）数（shù）据，教育市场，培（péi）养用户。”

除了人脸识别、语音识别等主流外，一些小众细分领域也开始出现。“我们把设备（bèi）放到工厂之后，就能根据（jù）设备发出的（de）噪（zào）声，判断设备的磨损情况（kuàng）或者其他故障。是不（bú）是要加润（rùn）滑（huá）油？车（chē）床（chuáng）刀具磨损程度如何，什么时候更换？等等（děng）。”硕橙科（kē）技创始人谭熠说。

人工智能还能参与到创意活动中来。据了解，已经有音乐人工智（zhì）能伴奏系（xì）统在（zài）中国亮相。人工智能通过数（shù）据分析与学习（xí），找到相对（duì）固定（dìng）模板，然后（hòu）通过套用（yòng）模板（bǎn）进行“创作”和演出（chū）。

随着应用场景增多（duō），如何判断不同领域与人工（gōng）智能（néng）的结合成熟度（dù）？

“有一些指标，首先是基础（chǔ）设施情况，包括算法的成熟度（dù）、行业（yè）数据完善程度等（děng）。”上（shàng）海（hǎi）临港国（guó）际人工智能研究院很近发布了《2018年度人工智能产业格局及创新实（shí）践研（yán）究报告》，据（jù）其副院长李笙凯介绍：“一些领域如农（nóng）业、教育，行（háng）业解决方案的（de）个性化程度比较高，工业领域则面临设备核心数据获取难的问题，医疗领域也缺乏对应（yīng）的病因和图像检查等（děng）数据（jù），因（yīn）此（cǐ）较难应用人工智能。”

而金融等领域由于基础设施完善，积累了大（dà）量的（de）用户行为数据、表现数据，与人工智能结（jié）合较好（hǎo）。“目前（qián）来（lái）看，应用很成熟的领域依次是广告营销、金融、公共安（ān）全、家居、零（líng）售、交通、医疗等。”李笙凯说。

随（suí）着人工智能在智（zhì）能安防、智（zhì）能驾驶、无人零售（shòu）等领域（yù）落地生根，细分领域内领军企业如商汤、地平线（xiàn）等公（gōng）司已获得（dé）较高估值。在市场充满（mǎn）机会的同时，李笙凯也提醒：“由于时间尚短，各应用的市（shì）场仍需（xū）经过长期验证（zhèng）。”