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：全球人工智能發展報告(2016)》系列報告。報告介紹了人工智能的一系列熱點問題，包括企業分布規模、投融資情況、研究成果、細分領域等，對人工智能進行了全面剖析。
在報告中，我們注意到目前人工智能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、神州云海
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、奔馳、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、碳云智能、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、云知聲
回憶起今年三四月的時候，我們人工智能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“純粹的人工智能是沒有商業模式的”這一論斷塵埃落地，我們開始接受現實并在以下領域各自為陣：
為什么偏偏是這些領域，可以從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能申請專利細分領域Top5中，中美相關專利幾乎都集中在機器人(電商銷售等)、神經網絡、圖像識別、語音識別(個人助理、金融等)上。不同的是，中國人工智能專利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)。
從申請專利數目占比不難看出，占比最多的機器人、神經網絡、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，完了之后不能解決商業實質解決的問題。要么比別人的商業決策更快，要么讓決策質量更高。如果做不到這個，這個東西沒人愿意買單，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。因為人工智能領域有個特點，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么一個面，科研出發，然后到技術是一步，技術到產品是另外一步，然后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全球人工智能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云智能、個人助理領域中的出門問問、以及教育領域中的云知聲。
人工智能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，當下人工智能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后選擇了創立地平線機器人，以ADAS系統切入人工智能領域創業。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能創業領域。
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：全球人工智能發展報告(2016)》，其對于人工智能中投融資情況、研究成果、細分領域都做了詳實的分析解釋。
對于當下人工智能的應用領域，我們可以看到由于相關專利數目影響、實際應用場景受限以及 可選擇領域不多等原因，目前人工智能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。
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本文標題：人工智能為什么率先應用在這七個領域？
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