导读：仅仅把AI用来降本增效太浪费了。AI的真正价值不是优化成本，而是创造新的体验。

产业智能化大潮下，如何将AI技术与行业场景深度结合，是每一家人工智能技术公司的必修课。

2020年11月24日，小冰公司在北京举行发布会，宣布与微软中国达成战略合作伙伴关系，双方面向To B行业联合推出一系列人工智能+云计算商业化解决方案。首批解决方案覆盖人工智能金融、人工智能汽车、人工智能内容生产三个垂直领域。

值得注意的是，自今年7月小冰公司从微软拆分独立后，与微软的合作却更加紧密了。双方共同推出的人工智能商业化解决方案，将采用微软智能云Azure作为服务中国及全球市场的云计算运营平台。而微软中国将为小冰公司提供一系列优势资源，全面联合市场拓展、联合销售，以及合作伙伴生态系统的联合创新。

小冰公司董事长、原微软全球执行副总裁 沈向洋博士

当AI遇见to B行业，技术+场景就一定能擦出火花？AI到底能给各个行业带来什么价值？小冰公司首席执行官、原微软（亚洲）互联网工程院常务副院长李笛向媒体分享了三个故事以及小冰公司布局AI to B背后的思考。

洞察关键岗位：AI要干人干不了的活

在金融行业，万得是国内领先的金融数据信息及软件服务平台，也是最受金融人士欢迎的金融数据库。每天上午10点，最多有上百家企业会同时发布公司公告，万得需要以最快的速度将公告做成摘要推送给海量的机构投资者。此前这些摘要全部由人工整理完成。然而，随着上市公司公告信息的不断增加，人工摘要越来越成为不可能完成的任务。

自2017年11月起，小冰与万得资讯、华尔街见闻等国内主要金融信息服务提供商达成合作，为其用户提供由人工智能技术生成的上市公告文本摘要，覆盖全部26类金融类别。现在，国内90%以上的金融机构交易员及40%以上的个人金融交易者看到的金融摘要，都来自小冰的工作成果。

在小冰公司看来，上市公司公告的文本摘要就是该金融信息服务领域的一个关键岗位。在这个关键岗位上，AI的价值不是将人能做的工作进行降本增效、流程优化，而是发挥AI自身不可或缺的作用，即找准那些没有AI就无法完成的任务。

基于文本摘要这个关键岗位，小冰在金融行业的能力得以向上向下延伸，向上得以构建知识图谱，帮助企业进行金融风控；向下进行内容创造，制作各类金融节目，小冰也成为万得金融电台中最智能的主播。

“我们和同行业方案有一个很大的差异化，就是我们首先关注的是能够在垂直领域卡住哪个关键岗位，在这个关键岗位提供一种没有AI就没有办法实现的效果，然后再去延展其它的关键岗位，而不是更多的利用人工智能技术来进行降本增效。”李笛表示。

小冰公司首席执行官、原微软（亚洲）互联网工程院常务副院长 李笛

从to B穿透到to C：从工具价值到情感价值

车载智能语音助手是目前很常见的人工智能+智慧出行场景之一。语音操控可以完成之前很多驾驶员必须腾出手去做的任务，让驾驶体验更轻松、更便捷。

但是，这样就够了吗？智能中控也许不是人工智能在车载场景的最终答案，人工智能还可以做更多。因此，在人工智能汽车领域，小冰公司提出了“穿透to B客户需求，到达最终用户的to C体验”的理念。

李笛认为，AI技术公司不应像传统to B项目交付那样，完成客户需求即可，还要从客户的客户的角度，从最终用户体验的角度倒推真正有价值的AI应用场景。“一个人开车的时候，AI可以去创造一个同行者，一位知冷暖、懂悲欢的虚拟出行伙伴，为用户提供自然而富有情感的互动。”

此前微软已经与华人运通已达成战略合作，依托微软小冰人工智能技术，在高合汽车上落地全球首个主动式人工智能伙伴HiPhiGo。

HiPhiGo可实现全车级的语音控制，并通过与乘客进行自然而富有情感的互动，成为和车主一起乘车的虚拟好伙伴。而且，依托小冰人工智能创造 (AI Creation)技术，内嵌小冰的高合汽车还可以为车主创造出独一无二的专属诗歌、绘画，甚至是把每天的旅程自动剪辑为小视频，共同见证车主的旅程，带来如影随形的情感化陪伴。

之前，也许很多人从未想过AI在车载场景还有虚拟出行伙伴这种深层次的场景价值，可见新的体验和需求是随着技术进步不断孕育而生的。

另一方面，小冰框架是目前全球范围内最成熟和最大的该类框架，其交互总量约占全球人工智能交互总量的60%。从to B穿透到to C体验的做法，也可以让小冰尝试将不同垂直领域的解决方案打通，将小冰过去零散在多个垂直领域的AI能力进行整合输出。

人与人工智能的协同：AI负责创造，人类负责审美

灵感枯竭、素材缺失一直是平面设计师和工业设计师面临的巨大挑战，尤其是当面对海量商品的设计需求时。

作为中国印染行业20强企业的鲁丰织染有限公司，年产高档印染面料近1亿米，每年的面料图案需求两近万吨。为了满足全球销量的设计需求，鲁丰每年都要花费高额成本，配置大量的设计师来进行图案创作。

现在，鲁丰在设计环节引入了人工智能小冰。小冰通过品牌大数据分析和趋势预测，带来丰富的设计灵感和系列化的设计构思，已经在鲁丰设计开发的初期发挥重大作用。

小冰为鲁丰织染设计的图案纹样

目前，在视觉内容生成领域，小冰的设计能力已在工业设计、数字印刷图案设计、纺织服装面料设计、包装设计等领域落地。目前，小冰能够稳定设计三十余种主流风格，并实现按需创作，其图案的设计多样性达到10的26次方，而且图案永不重复。

今年7月，体育用品企业特步集团与微软小冰共同推出定制化服装设计生产及零售平台。小冰与特步联合定制的T恤，从专属设计到消费者收货，只需3-5天，价格在100元左右，兼具时效性和性价比。而且小冰与特步的合作，打通了阿里犀牛智造柔性生产线，满足消费者个性化定制的生产需求。

“智能制造解决怎么做的问题，提高劳动效率。智能设计解决做什么的问题，提升产品价值。毫无疑问，智能设计是智能制造的基础，这正是小冰独特的创造力价值所在。”国家纺织产品开发中心主任李斌红对小冰量产化的设计能力表示高度认可。

2019年5月，借助小冰人工智能框架，中国纺织信息中心、国家纺织产品开发中心与微软（亚洲）人工智能工程院共同搭建的纺织服装生产线正式上线，生产的产品已在SELECTED、依文、万事利的店内上架销售。

在李笛看来，在各个垂直领域的解决方案里，小冰公司更关注人和人工智能的协同。小冰永不枯竭的设计能力不是为了让人类设计师下岗，而是为人类提供更多灵感和审美素材。设计师小冰一方面解决了海量定制化设计内容供需的巨大矛盾，一方面可以让人类设计师的精力可以集中在审美的部分，延长其创作周期。

AI to B的赛道很宽，相比目前人们能够想到的具体场景，也许更多的AI场景还有待挖掘。在这一过程中，不同的AI企业，商业化道路有很大不同，这背后是不同的企业对AI价值的本质思考。

本文为「智能进化论」原创作品。