文/ 離離

來源/智能相對論（aixdlun）

一個已經從事過歌手、作曲家、詩人、記者、主持人、畫家、設計師、助理等職業的十八歲少女，現在轉行為金融行業及汽車產業提供服務，你會錄用她嗎?

大部份人可能不會，因為這實在不太正常。

但萬得資訊和華爾街見聞舉雙手贊成。

這個少女不是一般人，而是名為小冰的人工智能框架。

11月24日，已經獨立半年的小冰公司重回“娘家”懷抱，在北京宣布與微軟中國達成戰略合作伙伴關系，面向廣大To B重點行業客戶，聯合推出一系列人工智能+云計算商業化解決方案。此方案將采用微軟智能云Azure作為服務中國及全球市場的云計算運營平臺，把人工智能交互體驗融入到關鍵的典型應用場景中。微軟和小冰共同聯合推出的首批解決方案將覆蓋人工智能金融、人工智能汽車及人工智能內容生產等三個垂直領域。

這好像和我們認識的聊天機器人小冰不大一樣。用于社交的人工智能框架怎么會和金融扯上關系?

小冰養成記

起初，小冰的設計目標的確是成為一款能進行開放領域對話的社交聊天機器人。和Apple Siri、Amazon Alexa、Google Assistant等應用場景有限的普通語音助理不同， 研發團隊希望小冰能與用戶形成長期情感聯系，因此選擇了重EQ的共情計算框架模式，讓小冰能動態識別人類的情緒感受和狀態、理解用戶意圖并響應用戶需求，真正做到“不把天聊死”。

一個合格的人工智能語音助手需要具備知識數據庫、記憶建模、圖像和自然語言分析識別、推理、生成和預測等能力，才能滿足用戶在特定場景的需求及指定任務(如點播歌曲)。而想要成為一個高情商AI，小冰必須在此基礎上，從對話中識別用戶的情緒、檢測情緒變化并理解用戶的情感需求，并做出適當的回應。

除了原始的設定，小冰能通過一輪輪對話過程逐漸了解用戶，形成有效的人機互動模式。研發團隊將每次會話交流回合數(Conversation-turns Per Session,CPS)作為社交聊天機器人的衡量標準。指的是聊天機器人和用戶在一輪會話中的平均對話次數。CPS越大，社交聊天機器人的參與度就越好。

對話中，用戶的回答會觸發特定的會話模式或使用功能，由分類器和內容檢索引擎的組成的話題管理器來決定是否觸發功能或切換話題。如小冰提到五月天，根據用戶的反應，自然而然的觸發了音樂點播及演唱會購票預約等手機語音助手的功能。

為了增加CPS、提高用戶的參與度，小冰會提升會話模式的多樣性。每種會話模式是由一種技能管理，能夠應對特定類型的對話片段。而會話模式的選擇與決策是通過對交談內容的分析查詢，根據用詞及語句檢測情緒，進行動態跟蹤，獲取數據形成個人獨特標識，建立用戶檔案。運用移情計算，做到實時的上下文查詢理解、用戶理解及人際響應生成。藉由區分各個用戶的不同背景、個人興趣和需求，提供個性化的情緒及符合用戶興趣的適當回應，建立強大的社交能力，達到“見人說人話，見鬼說鬼話”的效果。

為了更加“擬人化”，研發團隊還為小冰設定了年齡和性別，并創造出可靠、富有同情心、熱情洋溢、幽默、博學、機智等“個性”。目前，根據聊天互動的系統架構，小冰已獲得兩百多種不同的對話技能，這些技能分為圖像評論、內容創建、深度參與和指定任務。而小冰的商業化及“轉行”正是依靠這些技能。

小冰變形記

以圖像評論為例，小冰不僅可以正確識別圖片內容，還能生成帶有個人情緒、立場、態度的評論，造就曾引起話題的顏值測試。這項技能加上基于深度學習的音樂、詩歌、散文、繪畫等內容創建，就完成了“看圖編曲”、“看圖寫詩”等“特技”。

作為一個面向新交互形態的人工智能技術框架，小冰從2014年5月推出至今，一直維持著“年更”的速度。今年八月，第八代小冰帶著分層知識圖譜技術和篇章內容學習技術出現在眾人眼前，其引導對話完成率已達到42%，接近人類表現。

在這個過程中，小冰逐漸形成了三條產品線，三者皆具有不同的商業價值。

第一個是作為單獨個體的對話式AI小冰。如Facebook的Blender、Google的Mina等對話式人工智能系統，其技術參數、標準、性能均是以小冰作為參考，可用作網頁、電話客服或手機內建自動語音助手。對話系統小冰已部署在今日頭條、微博、QQ等多個平臺，同時可通過華為、小米、OPPO、vivo等品牌的智能硬件設備進行召喚。除了主流App和手機品牌，小冰還與網易、米家生態鏈、萬得資訊、羅森、萬科、中國聯通等B端企業達成了合作。

但是，從產品初期設定上就有別于普通智能語音助手的小冰，作為一般語音助手似乎有些“大材小用”，無法完全發揮優勢。且這條賽道上已有Apple Siri、Google Assistant和Amazon Alexa等強勁對手，相對于能夠與自家搜尋引擎無縫連接的Google Assistant和Amazon Alexa，以及蘋果系統內置的Siri，小冰在這些應用場景上似乎并不占優勢。因此，微軟選擇讓小冰嘗試不同的產品方向，開始探索不同的商業道路。

于是，第二個產品線誕生。小冰開始面向個人用戶提供虛擬人類產品線，包括虛擬歌姬、虛擬偶像等多種角色的Al beings，以及人工智能定制工具“X套件”。X套件包括X Writer、X Studio、X Presenter。

X Writer通過人工智能幫助用戶進行文字編輯或文本創作，隨云端更新不斷擴充各類文體。X Studio能合成人聲，可生成面向各類公眾號文章、演講、電臺節目等的主播或歌手。其中，主播應用已在商業化領域覆蓋中國及日本超過50家主流電臺電視臺，累計制作超過8000小時高質量音頻節目內容，此次推出的產品為個人版本，目前尚未出現同類軟件產品。

X Presenter則是通過AI行為自動解析及輔助視覺引導功能，根據用戶輸入的演講稿，自動合成人工智能語音，同時解析并依此生成AI虛擬人類的演講動作、表情、還有口型。其商業版為日本LAWSON驅動的自主舞蹈人工智能，現已上線。

基于上述根據用戶的不同需求設定參數、輸出“客制化AI”的思路，小冰最后一條產品線就是將小冰框架中的自然語言處理、計算機視覺、計算機語音技術運用至垂直行業。也是微軟中國與小冰公司戰略合作發布的重點:小冰框架賦能于金融、汽車與內容生產。

小冰冒險記

“從本地化的創新來看，即使是最了不起的技術也要和當地的數據相結合，特別是在人工智能方面，算力+數據=生產力，這樣才可以做出更加了不起的技術。”小冰公司董事長沈向洋表示。

目前，智能語音業務已進入高速發展期，隨身設備、智能家居、智能車載是智能語音服務應用較為成熟的三個領域，市場滲透率也是連年提升。近年，國內外的科技巨頭紛紛推出智能音箱產品，搶占快速膨脹的智能家居市場。看著日漸擁擠的智能音箱賽道，小冰團隊并沒有跟風投入，而是選擇“作壁上觀”，轉換方向，放眼于其他行業，尋找別的可能性。

小冰公司首席執行官李笛提出小冰本次To B嘗試與其他人工智能公司的不同:“以往的AI落地應用更多是關注流程改造，但是只做流程對效率的提升是有上限的。小冰聚焦在行業關鍵崗位，是要完成只有AI才能完成的關鍵任務，對上限的提升非常明顯。這里面有很多經驗教訓，以金融領域為例，正是因為依托人工智能擔任關鍵崗位，才實現了90%以上的機構投資人對于每天查閱全部26類金融文本摘要的需求。”

在金融業，上市公告的收集和摘取一向需要耗費大量的人力及時間成本。自2017年11月起，小冰與萬得資訊、華爾街見聞等金融信息服務提供商合作，利用小冰的大數據處理及文本分析功能，實現金融專業文本摘要自動化生產。

在萬得資訊，小冰化名萬小冰，通過獲取、分析滬深兩市中標、質押、停復牌、業績、重組、股權收購、員工持股等26類上市企業發布的全部公告，自動生成摘要。在華爾街見聞，小冰化名華小冰，結合華爾街見聞專業團隊對A股市場的理解和多年積累的大數據，實現非標準化金融文本摘要快速生成，還能快速處理長達幾百頁的招股說明書。此外，小冰還可利用知識圖譜、信息技術，為企業提供金融風控服務。

賦能于智能汽車領域的小冰，除了基本的智能駕駛，主要還需借助小冰的“本行”—高情商聊天技巧，扮演一個善解人意的隨行者，同時做到跨平臺啟動汽車功能，還能做到多人駕乘的體驗。目前，小冰已協助華人運通等汽車品牌實現基于全車級語音控制，自然而富有情感的互動場景。

在內容生產場景中的小冰則是我們最熟悉的，可基于文本、聲音和視覺生產內容的歌手兼畫家兼詩人小冰了。目前，設計師小冰的商業化相對成熟，已在工業設計、數字印刷圖案設計、紡織服裝面料設計、包裝設計等領域落地，并實際應用于國內100多個領先企業。小冰與中國紡織信息中心、國家紡織產品開發中心共同推出的人工智能紡織服裝圖案設計平臺也已投入生產。設計師小冰可穩定設計三十余種主流風格，按需創作，圖案設計多樣性達10的 26次方。

市面上的智能語音技術及其產品幾乎是一門心思全部用于解決各行各業“自動客服”問題和不用動手的“聲控”問題，針對現有的需求來細分市場，擴充產品矩陣，覆蓋不同消費需求。如小度在智能音箱的基礎上推出智能屏、智能耳機等各類智能家居產品，希望借此拓展市場，實現人群破圈。其中，智能耳機新推出語音筆記功能，讓用戶在用耳機或手機錄音過程中，完成語音的實時轉寫。小度助手、小米小愛、天貓精靈等多藉由這種縱向發展的商業模式提高市占率。

而“不走尋常路”的小冰則是采取橫向發展策略，在技術發展的同時創造需求，從不同行業不同公司的角度，發現并解決了金融、汽車和內容生產領域等特定崗位的痛點。從第七代開始，在尚未組建正式銷售團隊的商業化試水階段，小冰的收入就超過了1億元。

通過“娘家”微軟提供的各方面資源支持，小冰得以在C端用戶基礎上，順利進入To B市場。強調關鍵崗位的方針，也讓小冰在一眾專注于流程改善的AI產品中別具一格。目前看來，微軟+小冰的商業化探索已踏出成功的第一步，對于許多“落地難”的AI技術及產品，也不失為一條可以參考的路徑。

參考資料:

1. 微軟小冰團隊《The Design and Implementation of XiaoIce,an Empathetic Social Chatbot》

2. 雷鋒網《牽手微軟 拿下融資 小冰的商業化探索又釋放了哪些信號？》

3. 東方網《微軟+小冰賦能金融行業：聚焦行業關鍵崗位，實現差異化效能》

4. 懂懂筆記《小冰初長成AI不深閨》

*本文圖片均來源于網絡

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