首页“未来人工智能交互主体的数量可能会超过人类的数量，我们距离这个目标还有多远?”
“已经不远了，现在几乎就是临界点。”沈向洋回答。
小冰宣布独立之后不到一个月，第八代小冰问世，发布了两项重要产品线——小冰框架虚拟人类产品线和 X 套件。虽然第八代小冰在技术上都有了新的突破和升级，但业界最关心的仍然是小冰脱离微软之后，如何独立生存，如何商业化，发展前景的问题。
小冰公司董事长、原微软全球执行副总裁沈向洋表示，小冰独立背后没有什么故事，出发点非常简单，就是希望可以在日本、中国等亚洲市场，在产品线研发和市场化方面更加的发力，更加本土化。
“小冰从微软独立出来，背后没有什么故事，没有那么复杂。”沈向洋表示。他认为，小冰能够在微软这颗大树下成长起来，非常不容易，非常感谢微软这么多年对小冰团队的投入、培养和帮助，以后也还会继续得到微软的关心和帮助。
所以，小冰在独立之后并没有太大的变化，唯一需要的可能需要组建销售团队，因为涉及到小冰的商业化。
据了解，从第七代小冰开始，在尚未组建正式销售团队的商业化试水阶段，小冰收入已超过1亿元人民币。
“商业化这方面，商业化试水，我们其实一直比较谨慎。比如我现在马上去做垂直领域，很有可能会让未来的发展受到局限性，这个其实不是今天人工智能要做的。”小冰团队总负责人，原微软(亚洲)互联网工程院副院长李笛解释道。
据其透露，目前小冰在金融、汽车以及内容产业等垂直行业收入比较强。虽然目前大部分都是在2B领域商业化的试探，但沈向洋和李笛都认为2C领域是未来。
“我们自己觉得2C的话是一个无比巨大的市场，我再三强调，未来这些人工智能主体的数目会远远超过人类的数目，未来的商业模型是以这样的AI人口数目为主的。”沈向洋认为。
在被问到何时人工智能主题数目会超过人类数目时，沈向洋表示，从某种意义来说，现在几乎是临界点了，差不多从现在开始，人工智能的数量就会超过人类的数量。
不过，2C领域，李笛认为一定要“晚收”，因为2C的产品首先需要得到用户真正的认可。
“一旦你有庞大的人口数目以后，剩下商业化的问题非常简单，短期的话，框架起来以后，我们看到很多这样的机会，但是一直以来，整个团队在商业化这边相对比较克制。”沈向洋表示。
对于独立后，小冰的商业化模式问题，沈向洋认为问题不是很大，因为现在可以独立运营的话，可以出去融资，会有更多的渠道给予小冰更多的帮助。更重要的是，独立之后，小冰团队将会有越来越多的精力来解决商业化的问题。
谈及独立的小冰，沈向洋表示更多是创业者心态，“成立新公司后创业不易，且行且珍惜。”
以下为媒体对话小冰公司董事长，原微软全球执行副总裁沈向洋以及小冰团队总负责人，原微软(亚洲)互联网工程院副院长李笛部分内容：
小冰独立：将投入更多精力在商业化方面
问题：独立出来的小冰和之前有怎样的变化，包括像独立之后，因为现在也已经官宣了，包括独立之后，会有怎样不同的感受?
沈向洋：大家估计7月都注意到了这样一个新闻，微软剥离原来小冰的业务，成立一个小冰独立的公司，希望接下来可以在日本、中国等亚洲市场，在产品线研发和市场化上更加的发力，出发点很简单。
感慨的话，就是你成立一家新的公司以后，创业不易，且行且珍惜，我们也没有真正以这样的形式做这样的一个创业团队，我们的优势，我们这么多年的经验，过去6年在微软这个大树下，我们成长起来了，我们也非常的不容易，有这样一个机会，再次感谢微软这么多年对这个团队的投入、培养、帮助，以后也会继续得到微软的关心和帮助。
问题：独立之后组织结构、人才上有没有什么变化?
李笛：过去运营也是在自己手里，各方面的运作也都在他自己手里，所以小冰这个团队相对比较独立和完整。当小冰彻底独立的时候，需要补的东西，比如组建销售团队，这个涉及到商业化进程。
沈向洋：我们有很多东西其实需要学习，我个人看我们其实还不是那么的接地气，就是因为以前在微软的关照下，现在自己杀出来，做一家独立的公司，好在这个团队非常强，我自己是非常有信心的，这个东西都是一个学习的过程，只要你态度端正。
如果把小冰比作一个女孩子，我自己觉得这个女孩子被培养得非常好，方方面面教育的相当不错，她总是要独闯天下的，这个世界没有什么事情是简单的，只要下定决心，我也非常感谢所有的同事愿意一起出来走这样一条道路。
问题：分拆之后，大家关心的是成本的问题、服务的问题，后续的成本要自己Cover，那在成本和服务方面该怎么选择?
沈向洋：我们成为一家独立公司以后，你问的这些问题都是非常现实的问题，不光是我们现有的团队投入的问题。我们非常有信心，这个公司从现在开始起步，肯定会发展壮大，投入只会越来越多。刚才也讲到商业模式的问题、商业化的问题，团队肯定会有越来越多的精力去做这样的事情，但是这个问题不是很大，因为我们现在可以独立运营的话，可以出去融资，会有更多的渠道给我们更多的帮助。
2C是未来：人工智能数量将超人类数量
问题：小冰商业化有一亿元的收入，在这个收入里，大概的行业分布是怎样的?
李笛：商业化这方面，商业化试水，我们其实一直比较谨慎，前几年也是比较谨慎的，因为某种意义来讲，我知道现在绝大部分是很早期的，比如我现在马上去做垂直领域，很有可能会让未来的发展受到局限性，这个其实不是今天人工智能要做的。
我们现在主要做这么几件事，首先我们有一个基本判断，我们认为未来人工智能在交互主体上，整个市场容量足够大，如果你拿这个去做门禁、安防，没问题，但是有一个更大市场，这个市场本质上是2C的。换句话说，所有跟人工智能交互相关的最后都直接跟人发生交互，我们认为2B和2C是不可避免。
与此同时，我们把很多相应的能力拆分出来，做很多领域的解决方案，但即使是做垂直领域的解决方案我们也得要倾向于做关键岗位，比方说我们在每日经济新闻和万得资讯，我们做的金融摘要，我们要做金融摘要就要覆盖90%的机构投资人和个人投资人，真的让人工智能技术能够去替换原有的解决方案，能够真的用到，而不是去做流程。
我们的优势是能够做的很深入，然后把原有的规则改写。在这个情况下我们其实就有比较大的市场份额，比方说金融风控，金融风控这个领域你要形成一个很大的事理知识图谱，你就这个事理知识图谱可能就能够有一个很强的拓展，因为国外绝大部分的金融企业倾向于用同样的风控模型，而不是倾向于用彼此不同的风控模型，因为风控要相似他才能够确保他能够得到类似的结果，所以我们在这个上面其实有很多积累。
目前为止收入的主要来源是几个我们比较强的，像金融和汽车领域。汽车不是光车身设计，汽车里面的智能助理模块，过去智能助理模块更像是语音命令，我们这种出来以后，它逐渐在替换。我们看到国内一些同行业者，可能也有语音交互，但就没有自然语言处理那一块，可能也有自然语言处理，可就没有内容那一块，我们的框架比较完整。
再就是内容产业，内容产业这块以前很少有人关注，我们在这方面现在获得的内容其实在增加。
问题：收入来源主要还是在2B这一块，但是2C这块是更看好的?
李笛：2C一定要晚收，已经和用户的生活发生很强的关联了你再去考虑收钱。
沈向洋：大家好像对商业化非常感兴趣，李笛讲的很清楚，我们长线来看的话，我们自己觉得2C的话是一个无比巨大的市场，在我讲的那一部分里面，我再三强调，未来的话，这些人工智能主体的数目会远远超过人类的数目，未来的商业模型是以这样的AI人口数目为主的。
2C这样的产品首先是用户真正对你的认可，一旦你有庞大的人口数目以后，剩下商业化的问题非常简单，短期的话，框架起来以后，我们看到很多这样的机会，但是一直以来，整个团队在商业化这边相对比较克制，特别是从微软角度来讲，我们并不需要那么急急忙忙的，当然现在成立一个新的公司以后，会思考这样的问题，我可以很负责任的讲，如果有这样的压力的话，不需要投我们这样的公司的。
李笛：从预判角度看，我们认为，未来人工智能可能还会出现很多变化，但商业战场仍然会出现在2C领域，这才是人工智能能够产生深远意义的领域，尤其与交互相关。所以，今后无论什么样的人工智能，最终都是要和人去发生交互的。
2C才是未来，这是我们团队坚持的。
但在与商业伙伴合作的过程中，2B为我们提供了很多参考。比方说，因为我们今天与B端的商业伙伴在内容产业做了一些东西，也就意味着这些商业客户帮助我们真正触达和积累了普通客户或者说个人客户的体验标准。
说到发展C端用户、将人工智能交互普及到C端，现在还处于很早期的阶段。举例来说，像虚拟男友、虚拟女友、虚拟助手，倘若我们希望立刻从这些业务和服务中做去一部分的付费用户转化，就很可能会大幅延长我们培养用户应用习惯的周期。
所以我们希望做得更久一些。
问题：以后小冰公司在发展上有没有哪些核心目标?
李笛：我们在未来这段时间和以前是一样的，我们今天独立出来，是为了把原来我们没有那么大机会获取的东西，像商业模式创新，像本土化独立的运作等等，我们希望进一步获得这些优点，但是原来的优点我们也不会放弃，我们也是中国团队，也是日本团队，也是本土团队，但是我们和绝大部分中国团队相比，我们确实在技术和产品创新上比较独特，这方面我们要坚持。
沈向洋：我们对人工智能未来的发展有着非常清晰的看法。对未来的预判，说到底一件事，就是AI最终会落在做交互上面，而且未来人工智能主体的数目会远远超过人类的数目。未来人工智能与人类交互的规模可能是上万亿级的，其他的就是想象力和能力的问题了。我相信我们有机会创造未来。
问题：未来人工智能交互主体数量可能会超过人类的数量，我们距离这个目标有多远?
沈向洋：其实已经不远了，我觉得从某种意义来讲，看你怎么去定义人工智能，我觉得现在几乎是临界点，差不多就是从现在开始，人工智能数量会超过人类的数量，比如说今天的一个手机，你至少有Siri、小冰，手机上面至少有一两个人工智能在那里，家里还有音箱这样的东西。当然，还有很多人可能没有手机、音箱，但是最大的问题就是未来的话，就像李笛强调的，你身边会环绕着很多人工智能，这实际上是我们看到的最大的机会。
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