人脸识（shí）别、语音识别（bié）是人工（gōng）智能应用很（hěn）为人熟知的两个领（lǐng）域。智能音（yīn）箱、人（rén）脸门禁也已经走（zǒu）进不（bú）少人的生（shēng）活。去年大火的无人货柜，则用到了“物品识别”技（jì）术（shù）。接（jiē）下来，人工智能推广应用会怎么走？靠算法的不断提升吗？

海（hǎi）康（kāng）威视（shì）高级副总裁徐习明说（shuō）：“今天的人工智能还是一（yī）种弱人工智能。基于（yú）深度学习的（de）算法精度会无（wú）限逼近100%，但（dàn）永远无法达到。随着‘准确率’提（tí）升（shēng），很后（hòu）竞争的更多是场景落地能力（lì）。”

码（mǎ）隆科技首席科（kē）学家黄伟（wěi）林（lín）也认同这个说法（fǎ）。码隆科技是（shì）一家聚焦于（yú）“物品”图像识别的（de）公司，无人（rén）货（huò）柜是其主要应用场（chǎng）景之一。“在物品识别领（lǐng）域，目（mù）前难点在（zài）于（yú）跟垂直领（lǐng）域内企业的需求不断磨合，这（zhè）是（shì）一个长期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作下来可（kě）能难度很大，或者（zhě）不（bú）是刚（gāng）需。”

“现实购买场景复杂，商品品类太多，增加了数据标注以及类别定义（yì）的难度。”黄伟林说，“我们先聚焦于难度（dù）小或者刚需的环节。比如减少‘货损’是刚需（xū），我（wǒ）们就在收银环节帮（bāng）助（zhù）识（shí）别货（huò）物与条码能（néng）否对应；无人零售柜则由（yóu）于商品品（pǐn）类有（yǒu）限，识别（bié）难（nán）度（dù）降低。”

黄伟林说：“目前（qián）来看，大家更多（duō）是想找一（yī）个好的应用场景，不断迭（dié）代算法和数据，教育市场，培养（yǎng）用户。”

除了人脸识别、语音识别等主流（liú）外，一些小（xiǎo）众细分领域也开（kāi）始出（chū）现。“我们（men）把设备（bèi）放到工厂之后（hòu），就能根（gēn）据设备发出的噪声，判断设备的（de）磨损情况或者其（qí）他故障。是不（bú）是要加润滑油？车床刀具磨损程（chéng）度如何，什（shí）么时（shí）候更换？等（děng）等。”硕橙科（kē）技创始人谭熠说。

人工智能（néng）还（hái）能（néng）参与到（dào）创意活动中来。据了解，已经（jīng）有音乐人工智能（néng）伴奏系统在中国亮相。人工智（zhì）能通过数据分（fèn）析（xī）与学习（xí），找到相对（duì）固定模板，然后通过套用模板进行“创作”和演出。

随着应用（yòng）场景增多，如何（hé）判断不同领域与人工智能的结合成熟度（dù）？

“有一些（xiē）指标（biāo），首先是基础设施（shī）情况，包（bāo）括算（suàn）法的成熟（shú）度、行业数据完善（shàn）程度等。”上海临港（gǎng）国际人（rén）工智能研究院（yuàn）很近发布了《2018年度人工智能（néng）产业格局（jú）及创（chuàng）新实践研究（jiū）报（bào）告》，据其副（fù）院长李笙凯（kǎi）介绍：“一些领（lǐng）域（yù）如农业、教育，行业（yè）解决方案的（de）个性化（huà）程度比较高（gāo），工业（yè）领域（yù）则（zé）面临设备核心数据（jù）获（huò）取（qǔ）难的问题，医（yī）疗领域也缺乏对应的病因和图像（xiàng）检查等数据，因此（cǐ）较（jiào）难应用人工智能。”

而金融等领域（yù）由于基础（chǔ）设（shè）施完善，积累了大量的用户行（háng）为数据、表现数（shù）据（jù），与人工智能结合较好。“目前来看，应用很成熟的（de）领域（yù）依次是广告营销、金融（róng）、公共安全、家居（jū）、零售、交通、医疗等。”李笙凯说（shuō）。

随着人（rén）工智能在智能安防、智能驾驶、无人零售等领域落地生根（gēn），细分领域内领军企（qǐ）业如商汤、地平线等公司（sī）已（yǐ）获得较高估值。在（zài）市场充（chōng）满（mǎn）机会的同时，李（lǐ）笙凯也提醒：“由于时间尚短，各应用的市场仍需经过长期（qī）验证。”