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单飞后的小冰,再次与微软结缘!
11月24日上午9点,微软中国与小冰在北京举办联合发布会,宣布双方达成战略合作,将共同致力于为广大 To B 重点行业客户,推出一系列人工智能 + 云计算商业化解决方案。
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?
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。
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。那么,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、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。
第三、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。
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。
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。
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。
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