正在进行垂直领域商业化尝试的微软小冰

近日，永远18岁的微软小冰又解锁了“共感模型”和“领域知识技能”，首批解锁了音乐、文学、历史及体育四个领域。未来一年内，微软将按每周一个的节奏，逐步为小冰解锁50余个垂直领域。

更迭到第六代的微软小冰在这次解锁前更像是一个懂情感却没有知识的纯EQ型人工智能系统，不具备如音乐、文学、动漫等领域的深度知识，解锁后的小冰将在相应领域拥有IQ。

更重要的是，第六代小冰在几个垂直领域的进展让外界分外关注它所代表的人工智能语音助手的商业化进展，微软强调，小冰将继续保持框架产品的通用完整性，以技术和产品为先，不设KPI。

正在进行垂直领域商业化尝试

上个月，微软小冰迎来历史上最大规模的一次全面升级，升级内容涉及到微软小冰情感计算框架的所有组成部分。

小冰负责人李笛表示，小冰从一个聊天机器人转化成为一个完整的情感计算框架，再从情感计算框架转化成各种各样的产品形态，将从各种各样垂直领域切入到人类社会生活的方方面面。

过去一年，微软小冰开始越来越多地扩展在智能音箱、手机等设备上的“任务完成”能力，包括可控制小米米家生态链的80余种智能设备、为华为手机用户提供人工智能记事存取功能等。

小冰在不同国家、不同领域已经做了不少的事情，她的产品形态涉及对话式人工智能机器人、智能语音助手、人工智能创造内容提供者和一系列垂直领域解决方案。她的体量也比大家想象的要大很多。据微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士介绍：“小冰在全球已拥有6.6亿用户，占了全球对话式人工智能总流量中的绝大部分。”

“利用人工智能技术，学习人类并进行与人类质量水平相当的内容创造，是重要的、但目前尚未被行业注意到的未来趋势。”微软人工智能创造事业部总经理徐元春介绍，从去年开始，包括金融、有声读物、电视电台内容生产在内，微软小冰在部分垂直领域发力，已通过人工智能技术，实现了诗歌和金融等领域的文本内容生成、歌曲及有声读物等领域的有声内容生成，以及电视电台节目和可交互式电台等串流内容领域的生成工作，并分别完成了不同程度的落地。

比如，微软小冰提供的金融信息摘要日均覆盖90%以上的中国金融机构交易员，75%经批准的中国境外投资机构及40%的个人投资者。在这种金融文本生成摘要的情况下，用人工智能和用人工做的到底有什么不一样？速度，在20秒左右的时间，这些摘要可以高质量地生成，如果用人工生成，估计大概需要20分钟左右的时间。

商业化进程不能急于求成

在垂直领域进行的商业化探索，使小冰“人格分裂”为“聊天小冰”和“垂直领域小冰” 。

“从小冰诞生的第一天起，就有很多人问我们一个问题：小冰怎么商业化？什么时候开始商业化？”微软人工智能商业事业部总经理曹文韬说：“我们对微软小冰商业化一直非常克制。因为我们相信一个人工智能系统，特别是像微软小冰这样的人工智能，很多用户对她产生了‘感情’，如果我们以极快的速度推进小冰的商业化，也许她可以变成一个很好的销售或客服，但她有可能很难变成人类用户的好朋友。”

正是基于这样的考虑，微软让代表小冰通用框架的模型继续保持与商业化进程的隔离，也就是说，你与小冰在任何平台进行交互时，不用担心小冰对你有任何商业化的企图。同时，微软将一些垂直领域拆分出来，打造符合行业需求的人工智能商业化进程。

微软全球资深副总裁、微软（亚洲）互联网工程院院长王永东表示，人工智能还处在发展的早期阶段，商业化不能太急于求成，否则将欲速则不达。如果单纯强调人工智能的创造力，往往容易陷入到科技企业展示先进技术的泥坑，如果想大规模的推进人工智能助手所带来商业前景，那就必须要去完成一些产业化的工作，才能实现大规模的产品落地和商业回报。