很难用一两句话来概括小冰与微软之间的微妙情愫。
尽管小冰已于今年7月自微软内部拆分，作为独立公司运营，但在微软亚太研究中心的16层——小冰诞生的地方，还保留着这位人工智能少女的工位。尽管在发布会和采访过程中，小冰公司CEO李笛多次强调，如今已经“长大成人”的小冰，与微软之间是“成年人之间的关系”，但两者的关系显然异于普通“成年人”交往。
11月24日，这样的千丝万缕成为实质性的伙伴关系，微软中国与小冰公司进一步宣布达成战略合作。此次合作之后，双方将共同面向广大ToB重点行业客户，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、人工智能汽车及人工智能内容生产等三个垂直领域。
在同日的联合发布会现场，小冰公司董事长、原微软全球执行副总裁沈向洋还宣布，小冰公司已经完成Pre-A轮融资，投资方为北极光创投与网易集团。在会后的采访现场，沈向洋透露此次融资量级为数亿元人民币。
“目前投资方对小冰的未来充满了信心。”围绕资方对小冰的商业化要求等问题，沈向洋告诉21世纪经济报道记者。事实上，据此前小冰透露的数据，过去一年内小冰的商业化收入已经突破1亿元。
而如今以“成年人”姿态背靠微软的小冰，其商业化探索及潜力显然正在提速。
从微软小冰到微软x小冰
在李笛今天演讲PPT的最后一页，除了写有微软中国x小冰公司的字样外，还有两只手拿着拼图拼成一块。会后，李笛特意提起了这一点。
“这两只手，一只手是一个40多岁人类的手，还有一只是年轻人的手，”李笛感慨道，“微软和小冰，从公司还是结构而言，前者都成熟太多了。”
事实上，在过去小冰往往作为微软内部人工智能助手角色亮相。如今完成孵化并独立的“成年人”小冰——在李笛看来——与微软之间的合作是一场共赢。
微软对于小冰的价值是显而易见的。日前召开的微软中国年度合作伙伴生态大会（CPC 2020）上，微软中国正式推出“合作伙伴深耕项目”以及作为其核心举措的“2020行业深耕升级计划”。
如今，与微软达成战略合作的小冰，借助该计划将能够获得一系列优势资源，换言之，微软长期积累的客户资源、销售团队、市场团队甚至合作伙伴生态系统的联合创新等，未来都有希望为小冰所用。
“对于小冰而言，微软本身ToB的能力便非常强，无论是对客户的洞察或是客户结构，这些都是微软的优势，也是一个独立新公司所需要的。”李笛坦言道，在该合作关系中，小冰能够从成熟的微软公司学到很多东西。
但这并不意味着小冰要从微软掏取资源甚至“占便宜”。对于微软而言，小冰也有其独特的本地化、垂直化价值。
沈向洋解释道，本地创新无非技术、产品、运营和商业化。“微软作为世界上顶级高科技公司，对自身的技术和产品都有极大信心，但是在末端服务本地客户，提升用户体验及运营能力，甚至打造新的商业模式方面，必须去思考如何创新。”
这也就意味着，如果将微软视为全球辐射、以点概面的庞然大物，小冰的功用在于深挖行业及商业客户的痛点，并结合自身及微软的产品给出合理的解决方案。并且，正是因为其立足于本地，将进一步提速对客户的需求反馈循环。
“我相信未来的方向是，小冰的框架会紧密地与微软智能云结合在一起，这其中涉及Azure、Modern Workplace以及Dynamics，从而提供不同类型的服务给我们的客户。”微软公司副总裁、微软中国区首席运营官邹作基指出。
而这样的演变，将使微软建立的行业生态环境发生巨大变化。例如，小冰深耕的垂直领域之一——汽车行业，从汽车生产直到用户端的全流程中，将集成大量的企业，共同构成行业的生态系统。而它们也是“微软+小冰”这一组合的触角所及。“我们希望能够打造类似这样的生态系统，并应用在不同的行业中。
小冰的掘金“方法论”
据介绍，本次微软与小冰合作达成之后，双方将共同推出覆盖人工智能金融、人工智能汽车、人工智能内容生产三个垂直领域的人工智能商业化解决方案。该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，并将完善的人工智能交互体验融入关键行业的典型应用场景中。
事实上，人工智能金融、人工智能汽车、人工智能内容生产这三个领域也正是小冰当前的主要收入来源。
此外，李笛透露，小冰当前颇具优势的垂直领域还有体育行业。就在昨日，小冰中标了国家体育总局冬运中心的重点项目，在2022年冬奥会上小冰将提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统。这也是人工智能在全球竞技类体育领域的首个落地成果。
需要注意的是，当前人工智能助手纷至杳来。尤其是在家居、手机、车载、教育、客服等场景，AI助手厮杀激烈。不过，在李笛看来，小冰目前所涉足的领域并非存量市场。
“上一波来收割AI红利的玩家其实并没有发掘AI真正的价值，大家尝试将各个领域与AI结合并提出‘AI+’的概念，但我们发现还有其他的应用方案，”李笛表示，“我们做的许多智能终端升级与过去解决方案截然不同。”
一个显著的区别在于，小冰不强调暴力化硬性替代人类，而是倡导人工智能与人类团队的新的弥合。换言之小冰的“方法论”是始终强调人类与AI 的对等协同关系，而非取代关系。
而从这样的定位出发，小冰往往能发现过去行业内忽视的核心环节。例如，在试图帮助服装企业形成高效生产的过程中，小冰发现高效生产的瓶颈其实在于设计环节而非生产环节。
“因此我们用人工智能的方式提供平台，通过系统的能力帮助设计师将精力集中在审美环节，从而解决了设计瓶颈。”李笛介绍道。
“当前各行各业都在提人工智能及数字化转型，但要找准真正影响到业务核心的场景并不容易，”邹作基指出，“这也是未来我们可以共同发展的空间所在。”
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