小单飞后的小冰，再次与微软结缘，拿下融资-豆豆系统

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豆豆系统12月4日消息微软中国与小冰在11月24日北京举办联合发布会，宣布双方达成战略合作，推出一系列人工智能 + 云计算商业化解决方案。将共同致力于为广大 To B 重点行业客户。

小冰公司董事长，原微软全球执行副总裁沈向洋博士表示：大时代的变革呼唤创新。作为面向新交互形式的人工智能技术框架，小冰一直引领着人工智能的技术创新。接下来，小冰公司将与微软中国联手，以全新的战略合作形式，进一步共同推动创新变革，共同为商业化客户创造价值。

仅四个月之后，小冰的商业化之路又迈出了坚实的一步。

7月13日，为加快小冰产品线本土创新步伐，促进其商业生态环境的完善，小冰正式脱离微软母体，自理门户。根据官方披露，分拆内容包括品牌、产品和现有合约；小冰将继续使用微软人工智能技术开展研发，同时微软也将保留对小冰的投资权益。

此消息，意味着小冰正式向业界打响了其商业化进程的第一枪。

当时不少专业人士认为，微软此举旨在为小冰铺路，一方面为其减少母体公司条条框框的限制，提供更大的灵活性和自主性。同时又可以在其背后提供资源支持，在中国市场寻找更多合作机会。因此，对于小冰的商业化前景十分看好。

而此次，微软与小冰宣布达成战略合作，也显然印证了这一点。微软方面表示将充分调动现有资源为小冰公司提供全链条支持。

不过，也有人认为，虽然背后有微软撑腰，小冰商业化落地仍然存在极大的不确定性。

其因素主要集中于两点：一是技术。小冰自诞生之日起，便不同于其他“智能助手”，更注重拟合人类情商（EQ）。二是国内市场，百度、阿里、小米等企业已在智能语音赛道布局多年，占据了大部分市场份额。

从这两点来看，小冰是否能走出自己的商业化模式的确是一个很大的未知数。

那么，面对外界的种种声音，小冰公司董事长沈向洋，及 CEO李笛在这场战略发布会上，又释放出了哪些信号？

小冰商业化的背后

一个产品在本地实现商业化需要具备哪些要素？

在发布会上，沈向洋主要谈了四点：

与本地大数据相结合，不断进行技术创新；打造注重用户体验的产品；了解本地企业及状况，做好针对性运营；结合新技术、新产品，探索新的商业模式在他看来，小冰已经进入商业运营模式的探索阶段，而这得益于其多年来的技术沉淀和产品创新。

此前，小冰一直被外界戏称为不急于盈利的“富二代”，养在“深闺”中的少女，而这些标签来自于其对商业化的态度。

2018年在第六代小冰发布之前，放眼国际已有亚马逊Alexa、苹果Siri，谷歌 Assistant等众多较为成熟的“智能助手”产品。同时，国内的百度小度、小米小爱、阿里天猫精灵等产品也在不断涌现，瓜分市场。

面对激烈的市场竞争环境，相对滞后的小冰，并没有立即启动商业化进程，而是选择继续深耕技术。

2017年小冰第五代产品发布会上，微软小冰产品负责人彭爽谈到：

可能大家不知道的是，从两年前开始很多厂商都来找过我们，希望和小冰在IoT上有所整合，不仅在中国，包括日本也是。但是我们一直都保持克制，几乎全都婉言谢绝了。

小冰的克制，也的确带来了技术上的不断突破。

自2014年开始，小冰几乎保持着每年一代的更新速度。其中第六代、第七代、第八代小冰均进行了大规模技术升级。

2018年8月，第六代小冰全面更新情感计算框架，推出全双工语音交互、多模态交互等技术。

2019年8月，第七代小冰的对话引擎实现从“平等对话”向主导对话方向跨越；同时首次推出小冰框架同源工具包——Avatar Framework，它包含对话、声音、视觉、观点、技能、知识及创造力等工具，可以驱动兼容的3D 人物模型进行实时交互。

2020年8月，第八年小冰推出分层知识图谱技术和篇章内容学习技术，在引导对话时全程完成率突破42%，接近人类表现。

在技术的推动下，小冰也逐步形成了三条产品线。第一个是作为单独个体的小冰。沈向洋表示，

诸如Facebook的Blender、Google的Mina，这些对话式人工智能系统，其对标的技术参数、标准、性能均是以小冰作为参考。

第二个是全球流量最大的跨平台个体—Al beings。它们包括虚拟人、职业人等多种角色，小冰在第八代发布会上，已面向公众推出了虚拟男友、X套件等产品。

最后一个则是利用小冰背后的自然语言、视觉、语音技术为垂直行业赋能，比如金融、汽车、内容生产，甚至是体育方面。值得一提的是，小冰近日首次中标国家体育总局冬运中心的重点项目。在2000年冬奥会上，小冰将为其提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统，这是人工智能在全球竞技类体育领域的首个落地成果。

经过5年技术积累，所形成完整底层框架和创新产品，让小冰走向商业化有了足够的底气。2018年第六代小冰开始商业化试水，仅一年的时间其营收便超过了1亿元人民币。

根据官方数据显示，小冰框架的交互总量已占全球人工智能交互总量的60%。在全球多个国家，小冰已经覆盖6.6亿在线用户、4.5亿台第三方智能设备和9亿内容观众。

而聚焦国内市场，小冰作为对话式交互系统已部署在今日头条、微信、微博、QQ音乐、网易云音乐等多个第三方平台，同时可以通过华为、小米、OPPO、vivo等品牌的智能硬件设备进行召唤。除了主流App和手机品牌，小冰还与网易、米家生态链、万得资讯、罗森、万科、中国联通等B端企业达成了合作。

值得一提的是，小冰一路走来的种种亮眼表现也吸引了投资者的青睐。发布会上，沈向洋透露，小冰已完成了首次Pre-A轮融资，投资方为北极光创投与网易集团。

抢占垂直领域，需另辟蹊径

首次与微软的战略合作，小冰将赋能行业对准了：金融、汽车和内容生产三个垂直领域。

其原因，一方面是疫情爆发和数字化转型的加速，催生了这些行业新需求、新趋势。微软公司副总裁、微软中国首席运营邹作基举例表示，在零售行业，过去它的线上销售占比仅占5%—10%，但疫情之后，可能激增到了20%—30%，那么，在这个显著的变化中，如何影响线上和线下的流量？零售行业希望通过数据平台做到一体化。

而另一个原因是，小冰基于视觉、语音和文本的人工智能技术能够提供需求上的支持。

从对话式交互系统的应用市场来看，小冰远不是第一个涉足以上三个领域的产品。与同类型的产品相比，后来居上的小冰有什么独到之处？发布会上，“小冰之父”李笛总结了三个比较大的差异化特色：

第一、聚焦于关键岗位。在To B领域，人工智能技术更多被用来缩短工作流程。比如AI辅助人类收集信息，提高A员工到B员工的工作效率。相比之下，小冰更注重在关键岗位中发挥作用。

举个例子，在金融领域，最多的时候会有100家企业同时发布上市公告，其中每个公告100多页，涉及20多种企业类别。对于万得资讯这样的大企业而言，每天10点准时为用户提供上市信息很重要，但同时又很困难，而小冰则可以承担这样的工作。

第二、强调人与人工智能的协同。小冰更注重在人类与AI之间寻找一种最佳的弥合方法，而不是去做硬性的替代或剥离。例如在服装制造行业，小冰的内容创作能力可根据海量纹理数据设计出服装样本，减少人类脑力消耗，只需将更多的精力放在审美层面。

包括服装制造业，小冰的设计能力已在工业设计、数字印刷图案设计、包装设计等多个领域，以及国内100多个领先企业落地应用。

要想在相对比较成熟的市场，开辟新的商业路径，就需要为目标客户提供更全面更根本的解决方案。显然小冰团队深知这一点。在李笛看来，区别于传统AI产品，聚焦关键岗位、人机协同，以及触达C端用户体验出发的小冰，将为各个垂直行业创造巨大价值。

第三、关注穿透To B到To C的体验。李笛认为，从AI的整个商业化进程来看，所有To B的解决方案归根到底都在解决2C的问题。小冰框架同时包含了To B和To C的全能力解决方案，能够更好地帮助不同垂直领域下的同行业者解决现实问题。

举个例子，很多车企都希望帮助用户打造一个智能驾驶舱。一般很多AI产品能够提供的是通过语音交互系统控制车内的设备。相比之下，如果交给小冰去做，它可以为用户提供可感知的陪伴感，让一个人开车的时候，也随时可以得到多人体验。同时它还能调用汽车的感官、视角去创造各种内容。

换句话说，小冰的解决方案能够穿透To B，直接触达To C的场景。李笛表示，对于现有的行业解决方案而言，小冰代表着一种升级换代，这也是小冰一直在做的事。

小结、小冰的商业化进程显然正在提速。短短四个月，小冰公司完成了自立门户、首轮融资、以及与微软的战略合作。而究其背后的驱动力，除了老东家微软的资源支持，小冰公司一直在传递一个信号：底层技术！

相比于同类AI产品，小冰在最初技术定位上就高出一大截：越过IQ，更关注EQ；不做硬件，走平台化战略，打造千千万万个AI beings。而从结果来看，小冰一路稳扎稳打，逐步升级迭代，最终形成了完整的底层框架。而正是这一通用框架，为其商业化探索带来了更多想象空间。

而从目前的1亿元营收和诸多成功案例来看，小冰的商业化路径似乎已取得初步成功，但未来能否接受更大规模应用的考验，还有待进一步验证。

可以看出，面对激烈且相对成熟的市场环境，小冰公司旨在利用技术优势，通过对关键岗位、人机协同，用户体验三个维度的全面升级，为To B客户提供更好的解决方案，实现弯道超车。