人工智能加速期：算法為王還是“場景落地”優先　　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。去年大火的無人貨櫃，則用到了物品識別技術。接下來，人工智能推廣應用會怎麼走?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，最後競爭的更多是場景落地能力。 　　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，無人貨櫃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，但操作起來可能難度很大，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;無人零售櫃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後，

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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，什麼時候更換?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，然後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。　　人口老化趨勢襲卷全球！以中國來說，現在65歲人口已經佔據了總人口的相當大的比例，我國也正在進入高齡社會。 　　然而平均生命延長，健康餘命卻未必會跟著延長，機能退化與慢性疾病纏身的老人會愈來愈多，醫護需求連帶拉高。然而出生率下降，未來勞動人口會減少，提供醫療與長照服務的人數降低，那麼醫護缺口要如何填補？ 　　機器人一定程度上解決了這個問題。隨著機器人科技的發展與高齡化趨勢，機器人將成為醫療、長照的主力，填補醫護的人力缺口。目前機器人已經應用在一些醫護場域了，包含娛樂陪伴、生活支持、居家醫護等，

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提供病患和住戶生活上與精神上的協助。 　　日本發展多樣機器人，

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並應用在醫護機構 　　以日本為例，日本是亞洲老年人口比例最高的的國家，而機器人技術是世界頂尖水平，因此已經發展出許多醫護機器人，並應用在醫護機構裡。 此為醫護機器人Robear 　　例如東京的Shintomi贍養院，軟銀的Pepper帶著老人唱歌，做運動。在該贍養院，

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聊天陪伴類型的機器人受到很大的歡迎，例如Paro和Aibo。Paro機器人是日本產業技術綜合研究所研發的陪伴機器人，它的外表是海豹布偶，專門用于醫院和贍養院；Aibo是Sony的機器狗，是老人們喜愛的機器寵物。 　　多功能的機器人也很有潛力。以Pepper為例，它已經被應用在零售門市和銀行的客服上，而在醫護領域，它則是跟病人說話聊天，此外它也在晚上負責監控，確保病人安全。 　　成本是醫護機器人的最大挑戰，高額售價讓多數人無法負擔 　　然而，醫護機器人有些發展上的阻力。目前的機器人市場還不大，雖然日本政府預測，2020年會成長到543億日元，是2015年的三倍，然而還是無法和成本攤平。 　　成本是醫護機器人的最的挑戰。沒有多少家庭能夠負擔機器人的費用，醫護機構需要接受政府補助，而開發機器人的廠商也是接受政府補助。機器人廠商要能夠獲利，並且達到損益兩平，還有很長的路要走。 　　Cyberdyne是日本機器人零件的制造商，創辦者YoshiyukiSankai對此發表評論：賈伯斯發明個人計算機的時候，根本就還沒有市場，

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認為市場是可以被創造出來的。當市場規模創造出來，規模經濟可以降低機器人的制造成本。 　　醫護機器人尚有成本和性能的挑戰，但將成為醫護的好幫手 　　雖然目前機器人成本高昂，能夠負擔的家庭和機構不多，而且機器人也沒辦法像人類一樣，理解人類細微的表情或行為暗示，以及做精細的動作（例如協助病患刷牙），但這些問題可以隨著科技的進步而解決。重點是機器人可以填補高齡化社會的長照人力缺口；而且根據日本全國性的調查，機器人讓超過三分之一的贍養院老人更加活躍、自主，它們對老人的心理有正面影響。　　養老機器人智能化帶來的思考 　　至于中國，雖然老年人口比例比日本低，但中國的老年人口成長率是在世界範圍內也是很高的，未來也會面臨和日本一樣的醫護缺口問題，而導入醫護機器人是個可行的解決方式。預期，2020年醫護機器人全球產值將逾170億美元，需求將勝過工業用機器人。也許我們真正關心的不僅僅是機器人的售價和智能程度的問題，我們仍然面臨著很多的養老問題，身體上的照顧終究是是無法代替心理上的安慰，

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機器人再智能，終究是冰冷的機器，我認為人工智能即使再發達也不應該漠視了人與人之間的情感。那麼你呢？你會希望醫護機器人陪你養老嗎？，