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短短两个月内，微软小冰（现叫小冰团队）有两次大规模“出圈”：一次是团队宣布单飞，另一次是召开第八代发布会，发布 toC 向产品——虚拟男友。
7 月 13 日，微软宣布将人工智能小冰业务分拆为独立公司运营，小冰正式脱离微软“怀抱”。
而就在单飞后不久的 8 月 20 日，小冰团队发布了第八代小冰，其中，虚拟男友产品话题度居高不下。据称，发布虚拟男友产品的第三天，小冰的微信公号托管系统就被挤爆了。
“用户都想绑定公众号，把虚拟男友’带’给朋友看”，小冰公司 CEO 李笛对钛媒体解释道。
在微博“小冰虚拟男友”的话题下，网友们纷纷晒出和虚拟男友的对话日常。从最初内测的 118 万个”男友”现在全量放开虚拟人类产品线，小冰实现了单飞后最大规模的一次出圈。
在微软的六年，“不设 KPI”让小冰更专注地完成了从技术探索、框架搭建到初步商业化的过程。而现在，羽翼渐丰的小冰将走出微软温室，直面市场丛林。
小冰，单飞后产品矩阵更完整了
经过八次迭代，单飞的小冰有了更加完整的产品形态。
目前，基于小冰第七代推出的 Avatar Framework 框架，在B端小冰向企业客户输出写作、音乐、绘画等能力；在C端，则通过虚拟人类产品和“X套件”系列软件，进一步培育大众对虚拟人的认知。
实际上，在发布 Avatar Framework 框架时，小冰的路线就已经基本明确，最新发布的X套件，是为了让用户能与自己创建的虚拟人有更丰富的协同，让产品线向着 toC 延伸。
李笛也表示道，X套件等工具推出，就是为了让大家把 AI beings 用起来，暂时不会作为收入来源。未来，小冰团队相关产品将均围绕其底层框架产生，增长点则是关于 AI beings 的相关服务。
李笛表示，去年 Avatar Framework 推出后就开始做工具化，当时就确定了先 toB 再 toC 的商业化顺序。
“底层框架提供了基础服务，而我们将围绕这种基础服务去做各种运作。”李笛向钛媒体解释道。
而今年，小冰在具备了大规模落地的 toB 能力后，将重点在C端耕耘。
十八岁少女小冰是基于 Avatar Framework 成长的最好的一棵树，未来，基于 Avatar Framework 就能创建出许多个“小冰”，打造一整个 AI beings 的森林。
“我们非常确信人工智能做 to B 本质上还是 to C。”
在李笛看来，先 to B 再 to C 有两大好处，一是要先通过B端客户验证产品能否落地，二是有助于在客户的协同下将产品迅速提高标准。以小冰的写诗功能为例，在湛庐文化与小冰筹划诗集的过程中，客户会通过小冰接口不停测试产品，这既提高了产品标准，也检验了小冰大规模产出的质量。
这是小冰团队在实战中获得的经验。李笛向钛媒体透露，小冰公司正在接触一个跟生产线整体交互相关的项目，团队本以为 to B 领域不需要什么情感纽带，但客户频繁反映，他们不光需要提高表面的生产效率，更要兼顾到操作员和工人的感受，这能够很大比例上提高工人的工作环境。因此希望即便工人在操作机械手臂时，也能获得来自小冰的情感反馈。
在没有参照系的市场中确立坐标
“我们在前两三年的时间里一直很孤独，当时行业追逐的都是深度问答，谁都想去做爱因斯坦，甚至明确表示 EQ 型人工智能没用。但孤独还是次要的，重要的是因为这一原因，很难找到一些旁证、或者同行经验来佐证你追寻的方向是不是正确。”李笛向钛媒体回忆道。
一直以外，行业内的人工智能助手如小度、天猫精灵、亚马逊的 Alexa 等均为任务型，微软也有标产品 Cortana 小娜。从一开始，主打情感型的小冰就是小娜的 plan B，是为了试验少有人走的另一条路。
李笛曾直言，小冰是第一个吃螃蟹的人，在行业里没有对标产品。因此，六年来小冰一直是在没有参照系的市场中，确立自己的坐标。
自 2014 年小冰诞生，一代以 Chat Bot 积累数据，二代完成跨平台部署，三代实现交互的多模态，此后陆续补足在语音、视觉、唱歌、写作、绘画等多方面的能力。随着第六代小冰的底层框架成熟，第七代小冰开始将框架工具化，推出 to B 解决方案，并在商业化上试水。
小冰方面表示，已在金融、大众文化、媒体与出版四个商业领域落地。而且从第七代小冰开始，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。
但当这支怀揣技术理想的团队走出微软，在“温室”之外是越发严峻的市场环境。
在 AI 语音商业化上，百度、阿里等大厂已经历过几轮智能音箱补贴战。但至今他们仍在教育市场，尚未从搭载 AI 助手的智能音箱中盈利，还在加大投入希望以 AI 助手撬动 AIoT 的生态。
在资本市场上，2019 年下半年起创投行业步入寒冬，疫情的冲击更是让资本市场雪上加霜。头部公司抓紧最后的红利冲击二级市场，中长尾创业公司则面临倒逼关停的结局，马太效应进一步加剧。
坚持走 EQ 路线让小冰在行业中独树一帜，却也带来了矛盾——在国内的创投环境中，寻求对标更容易让投资方确定其在市场中的定位，就如同人需要参照物才能明确自己的位置。不过事情也有例外，一些投资人也会愿意为技术过硬的前沿项目背书，前提是在这类项目的融资早期进入，便于以低成本去试错。
“国内很少做没有对标的产品。因此在国内的移动互联网领域，更多是商业模式和市场创新，而非技术产品创新。我们不太需要对标，而是要给自己的产品设定目标，并观测系统与用户的交互有没有切实的效果。”
问及如何在没有参照系的市场中确立自己的坐标时，李笛对钛媒体解释道，小冰不是从零开始的项目，今天如果小冰项目停了，明天全世界 AI 和人的总体交互量有 60% 会归零。
“我们很幸运小冰第一阶段是在微软内部，我们只需要说服自己。而到了第二阶段，我们已经做出了一些成绩，很多公司已经把小冰视为对标。”
比如小冰第一个推出了全双工语音技术，甚至帮助很多同行搭建了他们的框架。曾经有人觉得 AI 唱歌跳舞有什么用，但现在腾讯、字节跳动也开始往这方向探索。
“如果我们非要对标别人，那不是永远都跟在别人后面吗？”李笛反问道。
单飞标志着小冰走向了“第二幕”。李笛向钛媒体透露，这一阶段重点是把框架工具化，特别是带动C端定制化的 AI 产品。
“到那一天你会发现通用的 AI 助手不香了，专属于每个人的虚拟人会出现，只要开放了工具，这一变化很快会发生。”
钛媒体曾从项目性质、商业化阶段以及本土化三方面分析小冰的分拆并非意外。单飞后，小冰将在商业化和运营方面获得更大自由度，还将引入外部战略投资和风险投资补足弹药。
“我们独立之后最需要做的是两件事：一是正式组建一个销售队伍，二是做好商业化交付。现在大多是客户先来找我们，我们根据自己的产能或者商业交付团队的排期来决定顺序。”
直面市场丛林，小冰会被青睐吗？
令人意外的是，资本市场仍对这个脱胎于微软的明星项目持观望态度。
据财新报道，一位接触过小冰项目的投资人称，新公司估值在 7 亿美元，还在考虑是否入股，对小冰的商业化效率有所顾虑。
某专注于前沿科技的精品投行的技术负责人，以小冰为例与钛媒体探讨了国内 AI 创业公司的融资与估值情况。
无论是“AI+”还是“+AI”，AI 行业融资今年整体处于资本冷静期。目前资方在评估项目的时候多数要看有没有在两三个不同行业里有标杆客户、平均客单价、交付周期、做完这单后仍需要投入多少成本。还要看整个细分赛道的市场规模有多大，是否能顺利迁移到其他行业等，上述前沿科技线负责人对钛媒体表示。
“正常情况下，哪怕项目的硬件特别强，在数据和商业化落地层面都很难达到资方的投资标准。除了少数技术非常前沿的公司，最近还会被追捧一波，但问题是，等到下一轮融资时，即便是这些明星项目也还是会遇到同样的问题。”
该负责人也阐释了当前资方对 AI 公司的估值逻辑。据他介绍，对于资方非常认可的 AI 公司，当前的估值逻辑并非对公司定价，因为大部分在商业化落地上都还有较长的距离，财务估值逻辑往往很难适用。
“对于有希望成长为几十亿美金估值的公司，早期投资时，估值一亿美金还是两亿美金其实区别没有想象中那么大，因此更多是按照所需的人员和成本，给到创业公司 12-18 个月的现金流，再按照 10%-20% 的稀释空间倒推，就可以估算出一个估值范围。在这个范围内具体取到哪个值，就看双方的谈判筹码了。”
“对于 AI 领域的创业公司而言，每个融资节点都至少要保证 12-18 个月的现金流，因为完成商业化验证前的任何一轮融资都可能是持久战。”
再以小冰公司为例，若按公司估值 7 亿美元计算，按 10% 的稀释比例相当于融资 7000 万美元。假设小冰公司平均每人每年 20 万美元的成本，新公司规模 150 人，那这一轮融资也仅够小冰支撑 24 个月左右。
虽然小冰一直强调与国内 AI 助手路线不同，但在一级市场中，仍免不了被投资方放在一起比较。对于小冰独立后的前景，投资方也各有看法。
“核心还是看商业化前景，这种通用场景下的机器人对话往往不太容易商业化。现阶段，完全开放的对话机器人路径并不清晰，估值最终还是取决于能否商业化。“一位关注硬科技领域的投资人对钛媒体表示。
“国内对话式语音交互都发生在封闭场景里，虽然脱胎于微软，但独立出来后相比前几年在国内市场上拼杀多年的语音公司，优势并不突出。”
也有些投资人认可小冰的想象空间，但表示较高的估值会让投资方更加谨慎。
深耕前沿科技的李牧（化名）对钛媒体表示，小冰是拟人化的情感型机器人，背后是有想象空间的。可能有机构会因为背后的想象空间去投资，但这已经超出了一般体量的基金所能承受的范围。
“像小冰这样的项目，愿意赌一把未来的技术平台型机会的的大型美元基金可能会投，中小型或普通的美元基金很难匹配上各自的风险偏好。正常的人民币基金可能也不会选择投，因为人民币基金目前更加实际，对于应用场景不够明确、或有风险的项目会非常谨慎。”
“如果估值是 7 亿人民币，单靠讲故事还是有希望融到一笔钱的。但它是 7 亿美元，而且商业化成果并不明显，虽然有传言说商业化已经有过亿人民币的收入，但收入质量仍旧存疑，更多还是得靠讲故事。”
他补充道，根据他们过去项目的经验，没有收入的 AI 创业公司，纯靠讲故事估值是可以到两三亿美金以上的。但核心还是看未来是否有高成长性。
当前，小冰的商业化试水收入已经超过 1 亿元人民币，也公布了在金融、大众文化、媒体出版的解决方案。这一成绩能说服投资方吗?
李牧表示，AI 做 to B 的逻辑是降本增效，切不到这两个点大概率会变成“自嗨”，目前来看小冰做得更像锦上添花，但在 to B 领域大家很难为“锦上添花“付很多钱。
“以金融为例，当前金融的重头戏在获客、风控和 IT 基础设施上，如果不是打这三个点在金融行业是拿不到大钱的，而小冰在金融行业做的并不算严格意义上的痛点。我们有很多项目在给金融机构做 to B 生意，哪怕切入到核心业务系统，做 IT 基础设施，收入也才勉强到一个亿人民币。”
总体而言，小冰探索的 EQ 路线存在想象空间，但在商业化上仍需更多实证来获得资方认可。市场如丛林，讲求优胜劣汰。现在少女小冰面对的，已经不单纯是技术攻艰，还有更复杂的商业世界。
作者芦依，编辑赵宇航，应采访对象要求，李牧为化名