人工智慧將率先應用在這七個領域

10月中旬，烏鎮智庫聯合網易科技、網易智能發布了《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告（2016）》系列報告。報告介紹了人工智慧的一系列熱點問題，包括企業分布規模、投融資情況、研究成果、細分領域等，對人工智慧進行了全面剖析。

在報告中，我們注意到目前人工智慧企業的主要應用領域分別是：

個人助理（智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人） 產品舉例：微軟小冰、百度度秘、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等

安防（智能監控、安保機器人） 產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州雲海

自駕領域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業應用） 產品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、賓士、京東等

醫療健康（醫療健康的監測診斷、智能醫療設備） 產品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳雲智能、Promontory等

電商零售（倉儲物流、智能導購和客服） 產品舉例：阿里、京東、亞馬遜

金融（智能投顧、智能客服、安防監控、金融監管） 產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho

教育（智能評測、個性化輔導、兒童陪伴） 產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、雲知聲

回憶起今年三四月的時候，我們人工智慧創業公司還是一直活在各種試探和神話階段：《深度學習為何成了計算機視覺研究的標配？》《深度學習在語音識別上不再難有用武之地》；《可怕！引起巨大爭議的新技術Face2Face》……當時各種小心翼翼地試探，一度讓我們以為離AI實用化的那天還早著，但自從「純粹的人工智慧是沒有商業模式的」這一論斷塵埃落地，我們開始接受現實並在以下領域各自為陣：

為什麼偏偏是這些領域，AI科技評論君準備從3方面來總結成因。

其一，相關專利多

翻閱報告，我們注意到在人工智慧申請專利細分領域Top5中，中美相關專利幾乎都集中在機器人（電商銷售等）、神經網路、圖像識別、語音識別（個人助理、金融等）上。不同的是，中國人工智慧專利Top5中另外還有個是計算機視覺（安防、自駕領域等），美國則是機器學習（金融等）。

從申請專利數目佔比不難看出，佔比最多的機器人、神經網路、圖像識別、語音識別等即是相關應用領域最需要的主要技術。

其二，應用場景夠「土」卻夠剛需

線性資本王淮最近表示：

我們投資人關注的應用場景，搞了一堆數據，搞了一堆處理，完了之後不能解決商業實質解決的問題。要麼比別人的商業決策更快，要麼讓決策質量更高。如果做不到這個，這個東西沒人願意買單，你沒有辦法依賴你剛才在數據處理技術上面建立的優勢去實現我們稱之為產品到商品的轉變過程，如果這點沒實現的話，這家公司是不可投的，再牛也沒用。

應用（場景）我也不展開，我們投的東西一定要有潛在的應用場景，要有一個緊密的結合。因為人工智慧領域有個特點，它跟學術關聯性比較高。所以我們看待這個問題的時候典型的是這麼一個面，科研出發，然後到技術是一步，技術到產品是另外一步，然後產品只有有機會變成商品，而不是我們投的已經商品化，有機會變成商品，你要賣得出去而且有一定的量，這才是真正有機會成功的。

從Top30全球人工智慧企業融資額也可以看出，上榜的中國企業都是相關應用領域企業。比如醫療健康領域中的碳雲智能、個人助理領域中的出門問問、以及教育領域中的雲知聲。

人工智慧雖然和學術關聯性較高，但是如果沒有潛在的應用場景，技術再先進也只是停留在研究階段。從技術出發，尋找到合適的應用場景，把技術變成產品，才有可能把產品變成商品。

其三，可選擇領域不多

從以往案例來看，當下人工智慧領域其實可選擇的應用領域也實在不多。

曾任百度深度學習研究院IDL主任的余凱在離開百度之後選擇了創立地平線機器人，以ADAS系統切入人工智慧領域創業。另一個，曾任英特爾中國研究院的第一位「首席工程師」的吳甘沙選擇創立馭勢科技，以自動駕駛技術進入人工智慧創業領域。

另外從報告中我們也注意到，許多擁有行業領先技術的公司最終也選擇了在幾個「毫無驚喜」的應用領域中實現技術落地。比如科大訊飛選擇了個人助理、教育等領域，Google選擇在自駕領域以及個人助理等，亞馬遜選擇個人助理、自駕以及電商等領域。

小結

縱觀整份《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告（2016）》，其對於人工智慧中投融資情況、研究成果、細分領域都做了詳實的分析解釋。

對於當下人工智慧的應用領域領域，我們可以看到由於相關專利數目影響、實際應用場景受限以及可選擇領域不多等原因，目前人工智慧的主要應用還是集中在個人助理、安防、自駕領域、醫療健康、電商零售、金融、教育這七個方面。

文章來源：中移動互聯