相比于唇语识别的技术路径，人们更关心，它将用于何处。

不妨先说回那位让女王糟糕的婆媳关系浮出水面的读唇人，她叫杰西卡·里斯，是英国知名的“读唇女王”，自幼失聪的她却对唇语颇为敏感，就像侦探电影经常上演的那样，杰西卡的“奇异功能”被官方所看重，英国皇家检察院曾雇佣她成为英国唯一的“官方读唇证人”，试图通过她去解读警方用监控摄像机拍下来的嫌犯录像，从而提供关键证据。只可惜，杰西卡却在后来遭遇了信誉危机，英国专家对其读唇能力测试之后，证明她的读唇其实经常出错。

而如前所述，在唇语识别上，机器已远超人类——并向95%以上的精准度狂奔而去，这意味着，杰西卡没能做到的事，人们完全可以更加放心地交给机器。要知道，公安系统中视频信息量颇为庞大，且在安全态势和案情分析中发挥巨大作用，但它们很多都以“默片”方式存在(毕竟人物活动地点离摄像头都有一定距离)，只看得清嘴型，却不知说些什么。

除了公共安全，在“私人”安全上，唇语识别技术也大有可为。你知道，当万物互联时代即将来临，身份识别的下一篇章势必由指纹，人脸，虹膜等生物识别技术替代，从而将人们与机器的信任关系提升一个安全系数。最直接的例子当然是安防。

如今，在上述常见的生物认证之外，“唇语密码”也可作为重要方式：识别系统从嘴唇图像列序中提取形状，质地和动作等特征，通过训练建立模型并确定临界值，最终决定接受或拒绝密码。毕竟，唇语拥有非常高的不可复制性(两个人说同一句话，嘴唇动作特征完全不一样)，且不同于指纹和人脸这些静态生物特征被盗取后无法重置，人们可以随意改变唇语密码。

除此之外，唇语识别在很多领域都可以带来巨大福祉，诚如牛津大学研究员Yannis Assael所言：“我们相信AI唇读是一种非常实用的辅助性技术，比如更智能的助听器，不便出声的公共场合，以及在嘈杂环境下精准的语音识别等。”举例而言：通过唇语识别，让无法开口说话的残障人士“开口说话”;让听力障碍者和不少老年人更清晰地听懂他人;而在军事情报领域，唇语识别让远距离获取情报成为可能。

可以预见，在未来，当古老的读唇术被人工智能发挥到极致，希望世界会变得更好。