人臉識別、語音識別是人工智能應用最為人熟知的兩個領域。

智能音箱、人臉門禁也已經走進不少人的生活。去年大火的無人貨柜，則用到了“物品識別”技術。接下來，人工智能推廣應用會怎么走？靠算法的不斷提升嗎？ 海康威視高級副總裁徐習明說：“今天的人工智能還是一種弱人工智能。基于深度學習的算法精度會無限逼近100%，但永遠無法達到。

隨著‘準確率’提升，最后競爭的更多是場景落地能力。” 

東莞博寧電子科技，成立于2004年，作為中國較早的點膠設備制造商之一，憑借對不同行業的施膠工藝、工作環境、環保標準的專業掌控，為行業突破了許多行業壁壘.多年研發經驗和精湛的技術工藝使博寧電子高速點膠機產品領先同行業多年，不僅結構獨具特色，操作簡便，而且性能卓越，主要表現在點膠速度快、精準，出膠穩定，斷膠干凈，不滴漏膠，為客戶實現了高速度、高精度的電子智能制造方案，大大提高了點膠生產效率和自動化生產水平. 

碼隆科技首席科學家黃偉林也認同這個說法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識別的公司，無人貨柜是其主要應用場景之一。“在物品識別領域，目前難點在于跟垂直領域內企業的需求不斷磨合，這是一個長期的過程。一些場景，預想中覺得好做，但操作下來可能難度很大，或者不是剛需。” “現實購買場景復雜，商品品類太多，增加了數據標注以及類別定義的難度。”黃偉林說，“我們先聚焦于難度小或者剛需的環節。比如減少‘貨損’是剛需，我們就在收銀環節幫助識別貨物與條碼能否對應；無人零售柜則由于商品品類有限，識別難度降低。” 黃偉林說：“目前來看，大家更多是想找一個好的應用場景，不斷迭代算法和數據，教育市場，培養用戶。

” 除了人臉識別、語音識別等主流外，一些小眾細分領域也開始出現。“我們把設備放到工廠之后，就能根據設備發出的噪聲，判斷設備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤滑油？車床刀具磨損程度如何，什么時候更換？等等。”碩橙科技創始人譚熠說。 人工智能還能參與到創意活動中來。據了解，已經有音樂人工智能伴奏系統在中國亮相。人工智能通過數據分析與學習，找到相對固定模板，然后通過套用模板進行“創作”和演出。 隨著應用場景增多，如何判斷不同領域與人工智能的結合成熟度？ “有一些指標，首先是基礎設施情況，包括算法的成熟度、行業數據完善程度等。

”上海臨港國際人工智能研究院最近發布了《2018年度人工智能產業格局及創新實踐研究報告》，據其副院長李笙凱介紹：“一些領域如農業、教育，行業解決方案的個性化程度比較高，工業領域則面臨設備核心數據獲取難的問題，醫療領域也缺乏對應的病因和圖像檢查等數據，因此較難應用人工智能。” 而金融等領域由于基礎設施完善，積累了大量的用戶行為數據、表現數據，與人工智能結合較好。“目前來看，應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫療等。”李笙凱說。 隨著人工智能在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根，細分領域內領軍企業如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機會的同時，李笙凱也提醒：“由于時間尚短，各應用的市場仍需經過長期驗證。” 

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