内容生产场景中，小冰基于文本、声音和视觉生产内容 。据了解，小冰的设计能力已经在工业设计、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 。可稳定设计三十余种主流风格，按需创作，图案设计多样性达 10 的 26 次方 。
在李笛看来，人工智能领域想象空间非常大，泡沫也很大 。很容易停留在美好的概念阶段，却很难深入垂直领域落地，并产生良好的实际效果 。‘小冰今天推出的首批行业优先解决方案，每一款都有自己的独到之处 。’
据李笛介绍，与其他市场行业解决方案不同，小冰瞄准的是行业关键岗位的痛点问题，绝非以‘减员增效’为出发点的流程式提升 。
‘怎样强调对关键岗位的洞察都不为过，因为如不考虑 AI 技术或者相应解决方案在关键岗位上的作用，只考虑流程过程的提升，很容易将 AI 技术变为一种相对廉价的解决方案 。只考虑成本，不考虑如何通过 AI 技术给行业提供前所未有的服务 。’
关键岗位意味着不可取代性，跨越式、大踏步升级 。
李笛举了两个例子，一个是，智能汽车场景中，以往的 AI 技术只能把用户体验从 50 分涨至 70 分，是一种有限度的提升 。另一个，在新制造领域中，在高效、迅速的生产设计环节中，因设计强度大、要求高，人类设计师的职业生涯短暂，一些年轻设计师往往经过两年半的时间，设计灵感就被‘耗尽’ 。
所以，无论是小冰带来的智能汽车感官体验的全面升级，还是延长设计师艺术生命，都是小冰穿透、打通 B 端的‘法宝’ 。
疫情新常态下，机遇与挑战并存 。微软公司副总裁、微软中国区首席运营官邹作基对小冰挖掘 To B 行业，做了一个有趣的注脚，金融行业小冰可能变成一个 40 岁的男人，在金融架构内服务客户；零售行业，小冰可能变成一个 30 岁的女孩，懂美容，了解全世界化妆品、美容知识 。
行业数字化生产力提升大潮下，小冰试图塑造百变角色，成为行业的桥梁 。
微软与小冰合作仪式现场|小冰
依然是用户的小冰
一直以来，小冰的企业属性颇受外界请关注 。
小冰最早凭借高 IQ、高 EQ 火遍全网，被 C 端用户熟知 。但近两年，小冰却不断‘出圈’，做起了 To B 的生意 。一方面，小冰如何平衡、定义自己的 To C 与 To B 业务，决定了其未来的商业化路径，发展走向；另一方面，小冰单飞之后，从没有固定 KPI，到直面市场丛林法则 。无论是营收贡献，还是 AI 场景落地，小冰如何联合微软在 To B 市场讲出一个更好的故事，也尤为重要 。
发布会上，李笛对小冰的解决方案做了一个大胆假设，即所有 To B 的解决方案归根结底都是 To C 的问题，比如生产线上的仓储、物流，或者工人操控机械手臂，看似 To B，最后可能都是 To C 场景，小冰的框架是一个同时包含 To B 和 To C 的全能力解决方案框架 。
【拿下首轮投资，微软小冰开始「成年冒险」。】李笛进一步告诉极客公园，‘尽管小冰做了 To B 解决方案，实际交互也是在 To C 端进行的，我们不认为自己和其他 AI 公司一样完全 To B 。’
早期通过主打高情商，小冰有别于其他 AI 企业在市场上独树一帜，李笛也曾经说小冰没有对标产品 。今天，打开被微软束缚的一只手后的小冰，又选择重新与微软‘牵手’，试图加速 To B 商业化解决方案落地 。
李笛认为，小冰是一家创业公司，而微软具备 40 多年的经验积累，在 To B 方面具有强大的体系，优势不仅体现在客户上，还在于客户洞察、经验，以及完整的结构上 。是一家独立新公司急需的能力、经验赋能 。
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