人脸识别、语音识（shí）别是人工（gōng）智能应用很为人熟知的两个（gè）领域。智（zhì）能（néng）音箱、人脸门（mén）禁也（yě）已经走进不少人的生活。去年大火的无人（rén）货柜，则用（yòng）到了“物品识别”技术。接下（xià）来，人工智能推广（guǎng）应用会（huì）怎（zěn）么走（zǒu）？靠算法的不断提（tí）升吗？

海康威视高级（jí）副总裁徐习明说：“今天的人工智能（néng）还是一种弱人工智能。基（jī）于深度学习的算法（fǎ）精度会无限逼近100%，但永远无法达到（dào）。随着‘准确率’提（tí）升，很后竞争的更多是场景落地能（néng）力。”

码隆科技首席科学家（jiā）黄伟（wěi）林也认同这个说法。码隆科技是一家聚焦于（yú）“物品”图像识（shí）别的公（gōng）司（sī），无人货柜（guì）是其主（zhǔ）要应用场景（jǐng）之（zhī）一。“在物品识（shí）别领（lǐng）域（yù），目前难（nán）点在于跟垂直领域内企（qǐ）业（yè）的需求不断磨合，这是一个（gè）长期的过程。一些场（chǎng）景（jǐng），预（yù）想中觉得好（hǎo）做（zuò），但操作下来可能难度很大，或者（zhě）不是刚（gāng）需。”

“现实购（gòu）买场景复杂，商品品（pǐn）类太多，增加了（le）数据标注以及（jí）类别定义的难度（dù）。”黄伟（wěi）林（lín）说，“我（wǒ）们（men）先聚焦于难度小（xiǎo）或者刚需的环节。比如减少‘货损（sǔn）’是（shì）刚需（xū），我们就在收银（yín）环节帮助识（shí）别货（huò）物与条码（mǎ）能（néng）否对应；无人零售柜则由于商品品类有限，识别难度（dù）降低。”

黄伟林说：“目前来看（kàn），大（dà）家更多是（shì）想找一个好的应用场景，不断迭代（dài）算法和数（shù）据，教（jiāo）育市场，培养用户。”

除了人脸识别、语音识别等主（zhǔ）流外，一些小众细分领域也开始（shǐ）出现。“我们把设备（bèi）放到工厂（chǎng）之后（hòu），就（jiù）能根（gēn）据设备发出的噪（zào）声，判断设备的磨损情（qíng）况或（huò）者其他故障。是不是要加润滑油？车床（chuáng）刀具（jù）磨（mó）损（sǔn）程度如（rú）何，什么时候更（gèng）换？等（děng）等。”硕橙科技创始人谭熠说（shuō）。

人工智能还能参（cān）与到创意（yì）活动（dòng）中来。据了解，已经有音乐（lè）人工智能伴奏系统在中国（guó）亮相。人工智（zhì）能通过数据分析与学（xué）习，找到相对（duì）固（gù）定模板（bǎn），然后通过套用模板进行（háng）“创作”和演出。

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

“有一些指标，首（shǒu）先是基础设施情（qíng）况，包括算法的成熟（shú）度、行业数据（jù）完（wán）善程（chéng）度等（děng）。”上海临港国际人工智能研究院很近发布了《2018年度人工智能产（chǎn）业格局（jú）及创新实践（jiàn）研（yán）究报告》，据其副院长李笙（shēng）凯介绍：“一些领域如农业、教育，行业解决方案的个性化程度（dù）比较高，工业（yè）领域则面临设备核心数据（jù）获取难的问（wèn）题，医（yī）疗领域也缺（quē）乏对应的病（bìng）因和图像检查等数据（jù），因此较难应用人（rén）工智能。”

而金融等（děng）领域由于基础设施完善，积累了大量的用户行（háng）为数据（jù）、表现数据，与人工（gōng）智能结合较好。“目（mù）前来看，应用很（hěn）成（chéng）熟的领域依次是广告（gào）营销（xiāo）、金融（róng）、公共（gòng）安全、家居、零售（shòu）、交通、医疗等。”李笙凯说。

随（suí）着人（rén）工智能（néng）在智能安防、智能驾驶、无人零（líng）售等领域落地（dì）生根，细分领域内领军（jun1）企（qǐ）业如商（shāng）汤、地平线等公（gōng）司已获得（dé）较高（gāo）估值。在市场（chǎng）充满机会的同时，李笙凯也（yě）提（tí）醒：“由于时间尚（shàng）短，各应用的市场仍需经过（guò）长（zhǎng）期验（yàn）证（zhèng）。”