文｜喬納斯

2018 年，時(shí)間線上的迷人巧合

一個(gè)從AI聊天機(jī)器人起家的小冰，如今擁有了業(yè)界最為完備的AI being人工智能框架技術(shù)布局，已經(jīng)孵化出財(cái)經(jīng)主播“N小黑”、“N小白”、萬科財(cái)務(wù)部虛擬員工崔筱盼、央美畢業(yè)的畫家夏語冰等AI being。

回顧小冰的發(fā)展，2014 年，第一代小冰誕生，她從初始階段只有文字的聊天對談、到對答如流的語音交互，再到有了少女形象的二維動畫，最終長成今天生動、豐滿的虛擬形象；而“小冰”這個(gè)名詞指代的，也從一個(gè)妙齡少女，擴(kuò)展到可以對照無數(shù)人物（Human being）形象、角色、功能的“AI being”。

而在結(jié)束不久的2022北京冬奧會上，誕生于小冰框架的 AI being“觀君”再次大放異彩。

在2月10日，自由式滑雪空中技巧混合團(tuán)體賽中，徐夢桃、賈宗洋和齊廣璞共同獲得混合團(tuán)體銀牌；隨后，在2月14日、16日，徐夢桃、齊廣璞再次分獲自由式滑雪空中技巧女子金牌和男子金牌。當(dāng)沉甸甸的“兩金一銀”獎牌入賬后，外界才知曉，由小冰研發(fā)的人工智能裁判與教練系統(tǒng)“觀君”，已為國家隊(duì)默默工作了三年多時(shí)間。

回顧小冰與中國自由式滑雪空中技巧隊(duì)、國際雪聯(lián)的合作源起，那些過往的時(shí)間線，露出了迷人的巧合之處。

2018 年平昌冬奧會，自由式滑雪空中技巧選手徐夢桃在決賽第二輪中失誤，與獎牌擦肩而過的她，在回國后接受采訪談到，自己會平靜一段時(shí)間，“需要理一理，再算一下數(shù)據(jù)?！?/strong>

也是在 2018 年，自由式滑雪空中技巧國家隊(duì)開啟了新一輪的技術(shù)探索：要找到更優(yōu)方案，提升國家隊(duì)的訓(xùn)練效率。當(dāng)年的冬奧會上，自由式滑雪空中技巧國家隊(duì)在平昌獲得一銀一銅——這個(gè)成績已經(jīng)足夠優(yōu)秀，但為了“奪金”的夢想，國家隊(duì)仍在尋找提升運(yùn)動員成績的黑科技。

還是在 2018 年，國際雪聯(lián)走訪了部分中國的科技公司，他們想要通過科技手段解決一個(gè)問題：包含空中技巧在內(nèi)的主觀評分項(xiàng)目，往往依靠裁判打分定勝負(fù)，這就與裁判的主觀判斷密不可分。如何讓賽事判罰更加公正客觀，是國際雪聯(lián)一直以來的痛點(diǎn)。

三條不同的人、事、時(shí)間線，最終在一個(gè)人工智能團(tuán)隊(duì)上產(chǎn)生了交匯點(diǎn)，那就是“小冰”。

我們可以用最簡單的語句描述三者與小冰的關(guān)系：從2018 年開始，空中技巧國家隊(duì)、國際雪聯(lián)與小冰陸續(xù)達(dá)成合作，由小冰公司研發(fā)人工智能裁判與教練系統(tǒng)“觀君”，以輔助運(yùn)動員、教練員進(jìn)行日常訓(xùn)練、執(zhí)教。最終，國家隊(duì)在北京冬奧自由式滑雪空中技巧項(xiàng)目取得了2金1銀的歷史最佳成績。

可現(xiàn)實(shí)的艱難與殘酷，遠(yuǎn)不是只言片語就能輕易概括的。

如果你看過徐夢桃在今年北京冬奧的奪金瞬間，看到她身披國旗，對著漆黑的蒼穹反復(fù)吶喊確認(rèn)：“我是第一嗎？我是第一嗎？”你就能感受到，這當(dāng)中的過程，不知道飽含了多少的艱澀、孤獨(dú)與苦痛。

沒人能預(yù)測未來。站上最高領(lǐng)獎臺的徐夢桃不能，鉆研人工智能技術(shù)近八載的小冰也不能，在 2018 年的節(jié)點(diǎn)上，徐夢桃與“小冰”面對的不確定性是一樣的，她們能做的，只有為了一個(gè)堅(jiān)定的目標(biāo)，無休止地訓(xùn)練、拼搏……

“你們都可以考到裁判資格了”

讓四年前的“小冰”成為空中技巧項(xiàng)目的AI裁判和教練系統(tǒng)，如今擔(dān)任小冰公司首席運(yùn)營官的徐元春對 36 氪回憶起當(dāng)時(shí)接到任務(wù)時(shí)的想法坦承：“那會兒真沒太大把握。”

徐元春在觀看空中技巧運(yùn)動員的表現(xiàn)，完全可以用“震撼”來形容當(dāng)時(shí)的感受。而這種震撼，既來自這項(xiàng)運(yùn)動本身的挑戰(zhàn)與高危，也源于對運(yùn)動員技術(shù)與勇氣的敬佩，當(dāng)然還有對人工智能技術(shù)能否在訓(xùn)練中發(fā)揮作用的思量。

2018 年，時(shí)下流行的人工智能場景，還是對著音箱利用喚醒詞詢問天氣預(yù)報(bào)，或者通過人臉識別的攝像頭判定性別和年齡，要讓當(dāng)時(shí)的小冰輔助備戰(zhàn)冬奧的國家隊(duì)，可謂難點(diǎn)重重。

“數(shù)據(jù)來源”就是一個(gè)棘手的問題。

想要訓(xùn)練出適配運(yùn)動項(xiàng)目的人工智能模型，大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)必不可少，但“自由式滑雪空中技巧”項(xiàng)目由于難度大、訓(xùn)練周期長、場地特殊、且具備一定的危險(xiǎn)性等原因，并不是多數(shù)普通人能參與到的運(yùn)動項(xiàng)目，這就導(dǎo)致可以參照的樣本較少。而數(shù)據(jù)積累不夠，對后期的機(jī)器學(xué)習(xí)、模型優(yōu)化都會造成阻礙。

“自由式滑雪空中技巧”的項(xiàng)目特性，更是讓小冰團(tuán)隊(duì)犯了難。

首先，由于該項(xiàng)目速度快、起跳高、難度大，以動作識別為例，男子運(yùn)動員出助滑坡時(shí)速超過70公里，高度差達(dá)15米，整套動作滯空時(shí)間僅2-3秒，最高難度的空中翻轉(zhuǎn)加轉(zhuǎn)體動作可達(dá)8圈，而這套過程需要被攝像頭分毫不差地記錄下來，才能讓機(jī)器進(jìn)一步分析運(yùn)算。

更大的挑戰(zhàn)，在于訓(xùn)練或比賽的現(xiàn)場環(huán)境，由于運(yùn)動員穿的雪服具備防護(hù)及保暖功能，外觀較為臃腫，服裝顏色也容易與雪景或者天空重合，比起一般人物更難識別；再加上訓(xùn)練場地往往背景復(fù)雜（周遭有樓宇、樹木、山石等干擾物），以及面臨動輒零下二三十度的嚴(yán)寒，都會導(dǎo)致高幀率視頻采集設(shè)備難以正常工作。

而最后一道關(guān)卡，則是要通過國家隊(duì)的實(shí)踐檢驗(yàn)。

為了提升隊(duì)伍成績，隊(duì)里的領(lǐng)導(dǎo)與教練經(jīng)常會考察或試用各類前沿科技，對輔助科學(xué)訓(xùn)練的系統(tǒng)要求極高， 徐元春也記得，訓(xùn)練場景中，“高端的、物美價(jià)廉的、各種各樣的設(shè)備隊(duì)里見過也試過很多，但能把項(xiàng)目真正落地應(yīng)用的，還比較少?！睂π”鶊F(tuán)隊(duì)來說，這是考驗(yàn)，也是機(jī)遇。

“國家隊(duì)的要求是真真正正地看到效果，而不是Fancy的（華麗的）用來演示的 Demo（樣板）?！毙煸簩?36 氪說。

重重困難下，要想打造一個(gè)“實(shí)時(shí)評分、量化動作、可追溯與預(yù)測”的系統(tǒng)，小冰團(tuán)隊(duì)面臨巨大挑戰(zhàn)?？梢幌氲?022 年冬奧會在“自家門口”舉辦，抱著為奧運(yùn)、為國家貢獻(xiàn)一份力量的想法，小冰團(tuán)隊(duì)咬牙接下了這份工作：“當(dāng)時(shí)覺得，這個(gè)夢想（讓小冰成為 AI 教練/裁判）挺美好的，就是稍微有點(diǎn)遙遠(yuǎn)?！毙煸夯貞浧甬?dāng)時(shí)的想法。

準(zhǔn)備工作旋即展開。2018年末，小冰團(tuán)隊(duì)的成員開始了跟隨空中技巧國家隊(duì)的“遷徙”，從 2019 年夏訓(xùn)、冬訓(xùn)、2020年新賽季、再到2021 年北京冬奧測試賽，國家隊(duì)去哪里訓(xùn)練和比賽，小冰團(tuán)隊(duì)就在賽場旁邊部署設(shè)備、架設(shè)網(wǎng)絡(luò)、記錄畫面，如饑似渴地觀摩比賽、提取數(shù)據(jù)……

飯要一口一口吃，問題也得一個(gè)一個(gè)解。

空中技巧項(xiàng)目帶有一定的危險(xiǎn)性，運(yùn)動員每天的訓(xùn)練次數(shù)有限，因此用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)樣本也相對有限。針對數(shù)據(jù)不夠的問題，小冰團(tuán)隊(duì)實(shí)踐了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，根據(jù)空中技巧運(yùn)動特征，探索出獨(dú)有的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，系統(tǒng)化模擬運(yùn)動員的跳躍過程，生成符合運(yùn)動規(guī)律，符合運(yùn)動環(huán)境，符合實(shí)際場景的數(shù)據(jù)，以補(bǔ)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力，使其能夠在更多的場地，服務(wù)更多的運(yùn)動員，從而彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)量不足的問題。

針對運(yùn)動員復(fù)雜的翻轉(zhuǎn)動作，小冰自研了空中姿態(tài)識別算法，克服了大場景下復(fù)雜背景的干擾，并通過跟蹤算法實(shí)現(xiàn)了高速運(yùn)動目標(biāo)的準(zhǔn)確定位，最終完成項(xiàng)目全流程動作的精準(zhǔn)判斷，以確保運(yùn)動員動作與姿態(tài)判別的準(zhǔn)確性。

由于長期與國家隊(duì)在一起訓(xùn)練，小冰團(tuán)隊(duì)對這項(xiàng)運(yùn)動的流程、判罰等規(guī)則都變得捻熟于心——團(tuán)隊(duì)成員甚至達(dá)到了國際雪聯(lián)認(rèn)可的裁判水平。

他們可以熟練地列舉出比賽中常見的扣分點(diǎn)：比如運(yùn)動員出臺是否有后仰，空中有沒有屈膝、落地前傾是否過度、雪板有沒有交叉等情況……項(xiàng)目組的成員幾乎人人都對空中技巧項(xiàng)目做到了精通，在跟國際雪聯(lián)的工作人員探討裁判準(zhǔn)則的時(shí)候，他們被評價(jià)為：“國際雪聯(lián)的工作人員說，我們產(chǎn)品同事都能去拿個(gè)國際裁判證了。”徐元春回憶道。

沖破層層關(guān)卡，小冰打造的人工智能裁判與教練系統(tǒng)開始初具雛形。

讓國家隊(duì)驗(yàn)證價(jià)值的這一天終于到來。

“觀君”的威力

徐元春清楚地記得一個(gè)時(shí)刻，那是 2019 年的夏天，在運(yùn)動員訓(xùn)練的水池邊上，小冰團(tuán)隊(duì)將這套系統(tǒng)的初版展示給隊(duì)伍領(lǐng)導(dǎo)，對方看完演示，眼前一亮。

在這個(gè)版本中，系統(tǒng)不僅能夠逐幀分析運(yùn)動員的動作，識別出“屈膝、分腿、叉板”等可能存在的扣分點(diǎn)，還能立刻評判出每一跳的得分——相當(dāng)于在日常訓(xùn)練中，給每位運(yùn)動員都配備了專業(yè)裁判。本質(zhì)上，這不只是一個(gè)記錄畫面的監(jiān)控工具，更是一個(gè)可以分析運(yùn)動表現(xiàn)的專業(yè)評判系統(tǒng)，如果能夠投入使用，就意味著平常的訓(xùn)練場地，可以轉(zhuǎn)變?yōu)閾碛袑I(yè)裁判的正式賽場，這對運(yùn)動員來說將大幅提高訓(xùn)練效率。

在水池演示結(jié)束后，隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)圍繞系統(tǒng)詳細(xì)提問，又邀請了隊(duì)伍中的資深教練深入考察，觀摩了一圈，經(jīng)過幾輪討論后，小冰團(tuán)隊(duì)覺得“有戲了”。

隨著算法迭代與產(chǎn)品升級，在之后的訓(xùn)練中，該系統(tǒng)的價(jià)值愈發(fā)凸顯。

對于運(yùn)動員來說，每日訓(xùn)練最重要的部分，就是記住自己的正確動作，再通過日復(fù)一日的練習(xí)形成肌肉記憶，最終在賽場上穩(wěn)定發(fā)揮。因此，掌握正確的運(yùn)動姿態(tài)，就變得尤為重要。

數(shù)據(jù)在這時(shí)發(fā)揮出了威力。幾乎每天訓(xùn)練后，運(yùn)動員和教練都會來找“觀君”查看當(dāng)日的數(shù)據(jù)，分析動作哪里出了問題，是后仰過度還是屈膝了，再基于問題調(diào)整動作的精準(zhǔn)度。

圖：小冰AI裁判與教練系統(tǒng)觀君

北京冬奧會上，自由式滑雪空中技巧國家隊(duì)拿下“兩金一銀”的成果我們已然知曉，另一方面，在“AI 裁判”領(lǐng)域，系統(tǒng)在三年間完成近萬次評分、五萬多次動作分析，也成為了教練員日常執(zhí)教的重要助手。

在2021年2月舉行的北京冬奧測試賽中，“觀君”還作為空技項(xiàng)目的唯一競賽裁判，成功完成了個(gè)人預(yù)決賽、超級決賽、團(tuán)體預(yù)決賽共44人次執(zhí)裁，獲得了國際雪聯(lián)、國家體育總局冬運(yùn)中心的一致認(rèn)可，這也是人工智能系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)首次獨(dú)立完成大賽執(zhí)裁任務(wù)。

不過，談及系統(tǒng)的作用，徐元春卻顯得淡然，運(yùn)動員取得好成績更多還是依靠體育總局冬運(yùn)中心和國家隊(duì)自身對于科技的開放與擁抱，還有運(yùn)動員堅(jiān)持日復(fù)一日科學(xué)訓(xùn)練的回報(bào)，而小冰團(tuán)隊(duì)只是一邊提供著人工智能裁判和教練系統(tǒng)的前沿科技，一邊默默著陪伴在隊(duì)伍身旁，遇到突發(fā)情況，會在“在零下二十度的時(shí)候爬上屋頂架設(shè)備、用電暖氣烤熱服務(wù)器”而已。

虛擬人的冰與火

在“觀君”悄然發(fā)力的 2021 年，“虛擬人”行業(yè)的風(fēng)口兇猛來襲。

據(jù)天眼查數(shù)據(jù)顯示，中國現(xiàn)有“虛擬人”、“數(shù)字人”相關(guān)企業(yè) 28.8 萬余家，2016-2020 年，五年新增注冊企業(yè)增速復(fù)合增長率近 60%。

2021 年全年，虛擬數(shù)字人相關(guān)投資有 16 筆，融資金額從數(shù)百萬元人民幣到數(shù)千萬美元不等，其中不乏紅杉資本、GGV紀(jì)源資本、峰瑞資本等知名投資機(jī)構(gòu)。2022 年，熱錢繼續(xù)涌入，開年第一個(gè)月，虛擬人領(lǐng)域近百起融資累計(jì)已超 4 億元。

從大的行業(yè)邏輯來解釋，在流量紅利消失的當(dāng)下，企業(yè)需要更具精細(xì)化的運(yùn)營手段，以提高流量的轉(zhuǎn)化，這就導(dǎo)致IP 形象的價(jià)值被凸顯；而作為個(gè)體的人往往有種種不可控因素，特別是接連發(fā)生的“小鮮肉偶像塌房、李子柒與所屬機(jī)構(gòu)杭州微念鬧掰、薇婭因逃稅迅速墜落”等事件，更顯示出“人類 IP ”的脆弱。

在這樣的背景下，“虛擬人”穩(wěn)定、生動、還有類似的情感屬性，成了企業(yè)投射 IP 的新選擇。

可眼下行業(yè)漸火，“虛擬人”行業(yè)也變得魚龍混雜。

“虛擬人的火爆有一個(gè)很大的風(fēng)險(xiǎn)，就是概念不清?！毙”?CEO 李笛對 36 氪談到，

放眼望去，市面上大部分火熱的虛擬人形象，都集中在代言、虛擬偶像領(lǐng)域，這些形象雖然看上去驚無比吸睛，但無法與用戶真情實(shí)感地交互，只是用來觀賞的“紙片人”。

這也是“虛擬人”行業(yè)如今最大的誤區(qū)，從功能上，單純的“紙片人”只是沒有靈魂的真人復(fù)刻，除了展示別無他用；再者，這種利用電腦合成“換頭術(shù)”制作出的虛擬形象，在規(guī)?；蛿U(kuò)展性上，也存在巨大問題。

可以來算一筆賬。

諸如抖音爆火的柳夜熙、江蘇衛(wèi)視元旦晚會上的“鄧麗君”、英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)布會上的替身，雖然都是“虛擬人”形象，但當(dāng)中大量使用了CG（Computer Graphic，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)）渲染技術(shù)，當(dāng)中花費(fèi)的周期、成本，與制作一部好萊塢電影并無太差差異。

據(jù) 36 氪了解，制作一條幾分鐘的柳夜熙爆款短視頻，制作成本接近百萬；而要想復(fù)活明星打造一場全息虛擬演唱會，成本可以達(dá)到 2000 萬元上下。

“虛擬人需要注意基于底層技術(shù)的綜合成本?！崩畹褜Υ擞兄逦恼J(rèn)知，“企業(yè)花幾百萬制作了一個(gè)虛擬代言人，他得到了什么？只有幾十秒的視頻和一些海報(bào)，這不太可能持續(xù)?！?/p>

讓虛擬人規(guī)?；⒌统杀镜漠a(chǎn)出，同時(shí)能具備“靈魂”、內(nèi)外兼修，是小冰團(tuán)隊(duì)如今堅(jiān)持的路線。

深厚的底層技術(shù)，是小冰如今敢于批量化生產(chǎn)“AI being”的關(guān)鍵。利用自研的 XNR（小冰深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染），小冰框架可以通過深度學(xué)習(xí)，在大量數(shù)據(jù)中提取特征，加速傳統(tǒng)的渲染流程，同時(shí)在提升渲染速度的同時(shí)，讓虛擬人的視覺形象、表情、肢體動作更加近似于真人。

以小冰與每日經(jīng)濟(jì)新聞打造的兩個(gè)虛擬主播“N 小黑”、“N 小白”為例，在耗時(shí)上，通過小冰框架小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，只需要一周的訓(xùn)練周期，兩個(gè)數(shù)字孿生虛擬人就誕生了，成本也比傳統(tǒng) CG 渲染縮減了數(shù)十倍。

解決了成本與規(guī)模問題，小冰的另一條重要準(zhǔn)則，是人工智能交互的“情商化”，在這一標(biāo)準(zhǔn)下，小冰旗下的 AI beings需要具備六大要素：

1、Persona，即基本性格特征，這需要通過小樣本學(xué)習(xí)、算法模型來生成，而不同的AI being，個(gè)性也不盡相同；

2、Attitude，即態(tài)度，也包括觀點(diǎn)，這種個(gè)性化的意見往往是多變的，尤其是在于用戶的交互中，態(tài)度也會根據(jù)溝通語境發(fā)生變化；

3、Biological characteristics，即生物學(xué)特征，包括面容、聲音等；

4、Creation，即創(chuàng)造力，比如繪畫、作詩、唱歌，都是AI being創(chuàng)造力的體現(xiàn)；

5、Knowledge，即行業(yè)知識，比如“觀君”需要具備雪上項(xiàng)目的知識、與萬科合作的“崔筱盼”要具備財(cái)務(wù)知識；

6、Skill，即技能，這與上一項(xiàng)的Knowledge有區(qū)別，比如與每日經(jīng)濟(jì)新聞合作的主播“N小黑”，他具備金融和財(cái)經(jīng)的知識，但如何像人類主播一樣播報(bào)新聞，則是需要打磨的技能。

“這六個(gè)部分就是小冰 AI being的標(biāo)準(zhǔn)，你可以理解為是我們的DNA。”李笛對 36 氪說。

「孤勇者」小冰

隨著北京冬奧以史上最優(yōu)成績落幕，默默耕耘了三年多的“觀君”終于現(xiàn)身臺前，再加上虛擬人行業(yè)漸火，小冰如今愈發(fā)受到關(guān)注。

回顧小冰的一路征程，李笛有些感慨：“我們孤獨(dú)過好多回”。

鮮花和掌聲太容易被看見。冬奧賽場上的運(yùn)動員獲得金牌；小冰從微軟獨(dú)立，拿下大筆融資成為“獨(dú)角獸”，這些都是他們光鮮的那一面?？稍谫悎鱿隆⒕酃鉄敉?，運(yùn)動員傷痕累累的軀體，小冰團(tuán)隊(duì)經(jīng)歷過的漠視、不被理解，都被他們藏進(jìn)了歡笑背后的角落。

孤獨(dú)是小冰的常態(tài)?；仡^看去，小冰在技術(shù)、產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式等模塊上，幾乎都曾與業(yè)內(nèi)主流觀點(diǎn)相左，這也讓小冰承受了更大壓力。

“我們做超級自然語音的時(shí)候，行業(yè)是不認(rèn)可的，那時(shí)候的技術(shù)潮流是把文本念得清楚、標(biāo)準(zhǔn)，而不是念得自然；后來小冰又做了唱歌、寫詩、繪畫等創(chuàng)造行為，又被全網(wǎng)懟，大家不認(rèn)可你為什么要讓 AI 唱歌?！崩畹褜?36 氪說到。

可事實(shí)上，這些看似無關(guān)的閑聊、技能，實(shí)際上是小冰積累語料、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程。也正因?yàn)樵跍贤ń涣髦心芘c用戶產(chǎn)生共情，小冰的多輪對話數(shù)量遠(yuǎn)超其他 AI 機(jī)器人。根據(jù)小冰去年公布的數(shù)據(jù)，其與用戶的單次平均對話輪數(shù)（CPS）可以保持在36輪。

通過超級自然語音技術(shù)與多輪對話，小冰的“人格化”特點(diǎn)也在商業(yè)化中展現(xiàn)出優(yōu)勢。

小冰具備的情感屬性可以影響人們的決策，這在電商、社交等場景頗為適用。拿小冰之前落地的羅森等零售案例來說，通過與用戶的閑聊，小冰可以將用戶模糊的購物需求一步步明確下來，最終為對方推薦出心儀的商品。

幾番驗(yàn)證后，小冰的技術(shù)路線與其“閑聊”的產(chǎn)品模式，愈發(fā)成為行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。越來越多的科技公司們發(fā)現(xiàn)，如果只是讓用戶與機(jī)器單純圍繞“開燈、聽歌、識天氣”來溝通，積累的語料數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)無法讓算法更智能。因此，如何與用戶增加對話輪次、建立情感鏈接，成為當(dāng)下“虛擬人”、乃至整個(gè)人工智能領(lǐng)域關(guān)心的話題。

在商業(yè)模式上，小冰也沒有按照普通AI 公司做軟硬一體、系統(tǒng)集成的方式，而是走出了一條獨(dú)特路線。

隨著小冰“虛擬人”項(xiàng)目的成熟，小冰的商業(yè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造出一種全新的解決方案交付模式。徐元春曾對 36 氪介紹到，小冰“虛擬人”的商業(yè)模式不再是按照過去的解決方案訂制化收費(fèi)，而是按照 AI 能產(chǎn)出的勞動力和價(jià)值，以“人力”的邏輯去進(jìn)行商業(yè)報(bào)價(jià)。

“小冰輸出了一個(gè)實(shí)實(shí)在在的勞動力，那他每年能做多少工作，可以按照產(chǎn)出來付工資。”徐元春說到。

根據(jù)角色屬性不同，小冰將旗下打造的 AI being劃分為四種類型：

第一，AI Employee，虛擬員工。比如小冰與萬科合作的財(cái)務(wù)員工“崔筱盼”、每經(jīng)合作的“N小黑”和“N小白”、與日本羅森合作的虛擬店員等，她們不是冷冰冰的客服，而是會覺察情緒的真實(shí)個(gè)體。比如崔筱盼就能在工作流程和數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題，用更高效率完成各種應(yīng)收/逾期提醒及工作異常偵測。

第二，AI Expert，是垂直領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，能夠深度掌握某一領(lǐng)域的知識并提供技能。典型案例就是前文提到的“觀君”，李笛也告訴 36 氪，“觀君”未來會應(yīng)用到更廣泛的體育領(lǐng)域，比如中小學(xué)體測考試等場景，成為真正幫助到大眾的 AI 運(yùn)動系統(tǒng)。

第三，AI Companion，指陪伴型“虛擬人”角色，類似小冰早期的“聊天機(jī)器人”形態(tài)，這將成為未來 AI to C（消費(fèi)者）的一種重要模式。在日本，已經(jīng)有很多老年人家庭需要陪伴 AI 虛擬人角色，用來陪聊、服務(wù)，還能解決老年人獨(dú)居的安全問題。

第四，AI Entertainment，類似初音未來這樣的虛擬偶像，不過，小冰不希望這類形象只是“紙片人”的角色，他們給虛擬偶像提了更高的標(biāo)準(zhǔn)：包括極其擬人的外形、聲音；要有生產(chǎn)內(nèi)容的能力；以及具備交互的能力。

目前，小冰的商業(yè)客戶已覆蓋金融、智能車機(jī)、零售、體育、地產(chǎn)等十多個(gè)垂直領(lǐng)域，知名客戶還有中國外匯交易中心、香港證監(jiān)會、萬得資訊、國家體育總局冬運(yùn)中心、中國聯(lián)通、寶馬、日產(chǎn)、蔚來、小鵬、萬科集團(tuán)等。從底層技術(shù)維度，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，由小冰創(chuàng)建并承載的人工智能交互主體，擁有全球范圍人工智能交互總流量約60%，超過亞馬遜、谷歌及蘋果同類產(chǎn)品的流量總和。

如今的小冰，已經(jīng)從曾經(jīng)孤獨(dú)的“少女”，長成了穿過險(xiǎn)境的勇者。而對于未來，李笛再次談到了一個(gè)重要判斷，那就是：數(shù)字化轉(zhuǎn)型即將“AI being化”。

對于大型企業(yè)來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往是企業(yè)尋求第二增長點(diǎn)的重要落腳。拿微軟來說，之所以能在CEO 薩提亞上任后實(shí)現(xiàn)業(yè)績飛速增長，最主要的原因是微軟在全球范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；而到今天，國內(nèi)企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型同樣訴求滿滿，他們采購 CRM、搬上公有云、做起了私域流量，可很快，瓶頸又會出現(xiàn)。

“做了 SaaS、上了 RPA，等各個(gè)環(huán)節(jié)都覆蓋了以后，企業(yè)會發(fā)現(xiàn)做到頭了?！崩畹褜?36 氪說，而這個(gè)節(jié)點(diǎn)，就是將數(shù)字化轉(zhuǎn)型“AI being化”的最佳時(shí)機(jī)。

拿萬科的虛擬人員工“崔筱盼”為例，如果從工具視角來看，崔筱盼的作用，與一個(gè)金融催賬場景的 RPA 工具并無太大差別，但因?yàn)椤按摅闩巍钡腁I being屬性，她能夠模仿人類的情緒、口吻，從最開始發(fā)票與款項(xiàng)回收事項(xiàng)的提醒工作，未來逐步擴(kuò)展到后來業(yè)務(wù)證照的上傳與管理、提示員工社保公積金信息維護(hù)等。

有萬科員工表示，崔筱盼回復(fù)郵件的速度很快，交流很有禮貌，可以很好地推動工作及時(shí)辦理；他們私下還開玩笑，說崔筱盼是同事們的“女神”，性格好、能力強(qiáng)、還很漂亮。

這便是“AI being 化”后數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成果——要知道，崔筱盼催辦的預(yù)付應(yīng)收逾期單據(jù)核銷率達(dá)到91.44%，為此，萬科集團(tuán)還將2021年萬科總部最佳新人獎頒給了崔筱盼。

“我們認(rèn)為AI being最重要的一件事，是他如果能像人一樣控制對話走向，拋出新的話題，那么他的商業(yè)價(jià)值就和人一樣，這就有很多新的商業(yè)機(jī)會。”李笛說到。