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10月中旬，乌镇智库联合网易科技、网易智能发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告。报告介绍了人工智能的一系列热点问题，包括企业分布规模、投融资情况、研究成果、细分领域等，对人工智能进行了全面剖析。
在报告中，我们注意到目前人工智能企业的主要应用领域分别是：
个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等
安防（智能监控、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海
自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等
医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） 产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等
电商零售（仓储物流、智能导购和客服） 产品举例：阿里、京东、亚马逊
金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho
教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声
回忆起今年三四月的时候，我们人工智能创业公司还是一直活在各种试探和神话阶段：《深度学习为何成了计算机视觉研究的标配？》《深度学习在语音识别上不再难有用武之地》；《可怕！引起巨大争议的新技术Face2Face》……当时各种小心翼翼地试探，一度让我们以为离AI实用化的那天还早着，但自从“纯粹的人工智能是没有商业模式的”这一论断尘埃落地，我们开始接受现实并在以下领域各自为阵：
为什么偏偏是这些领域，AI科技评论君准备从3方面来总结成因。
翻阅报告，我们注意到在人工智能申请专利细分领域Top5中，中美相关专利几乎都集中在机器人（电商销售等）、神经网络、图像识别、语音识别（个人助理、金融等）上。不同的是，中国人工智能专利Top5中另外还有个是计算机视觉（安防、自驾领域等），美国则是机器学习（金融等）。
从申请专利数目占比不难看出，占比最多的机器人、神经网络、图像识别、语音识别等即是相关应用领域最需要的主要技术。
线性资本王淮最近表示：
我们投资人关注的应用场景，搞了一堆数据，搞了一堆处理，完了之后不能解决商业实质解决的问题。要么比别人的商业决策更快，要么让决策质量更高。如果做不到这个，这个东西没人愿意买单，你没有办法依赖你刚才在数据处理技术上面建立的优势去实现我们称之为产品到商品的转变过程，如果这点没实现的话，这家公司是不可投的，再牛也没用。
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应用（场景）我也不展开，我们投的东西一定要有潜在的应用场景，要有一个紧密的结合。因为人工智能领域有个特点，它跟学术关联性比较高。所以我们看待这个问题的时候典型的是这么一个面，科研出发，然后到技术是一步，技术到产品是另外一步，然后产品只有有机会变成商品，而不是我们投的已经商品化，有机会变成商品，你要卖得出去而且有一定的量，这才是真正有机会成功的。
从Top30全球人工智能企业融资额也可以看出，上榜的中国企业都是相关应用领域企业。比如医疗健康领域中的碳云智能、个人助理领域中的出门问问、以及教育领域中的云知声。
人工智能虽然和学术关联性较高，但是如果没有潜在的应用场景，技术再先进也只是停留在研究阶段。从技术出发，寻找到合适的应用场景，把技术变成产品，才有可能把产品变成商品。
其三，可选择领域不多
从以往案例来看，当下人工智能领域其实可选择的应用领域也实在不多。
曾任百度深度学习研究院IDL主任的余凯在离开百度之后选择了创立地平线机器人，以ADAS系统切入人工智能领域创业。另一个，曾任英特尔中国研究院的第一位“首席工程师”的吴甘沙选择创立驭势科技，以自动驾驶技术进入人工智能创业领域。
另外从报告中我们也注意到，许多拥有行业领先技术的公司最终也选择了在几个“毫无惊喜”的应用领域中实现技术落地。比如科大讯飞选择了个人助理、教育等领域，Google选择在自驾领域以及个人助理等，亚马逊选择个人助理、自驾以及电商等领域。
纵观整份《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》，其对于人工智能中投融资情况、研究成果、细分领域都做了详实的分析解释。
对于当下人工智能的应用领域领域，我们可以看到由于相关专利数目影响、实际应用场景受限以及可选择领域不多等原因，目前人工智能的主要应用还是集中在个人助理、安防、自驾领域、医疗健康、电商零售、金融、教育这七个方面。
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