第九代小冰正式发布：AI 社交平台“小冰岛”成为全场焦点

9 月 22 日， 小冰公司与微软（亚洲）互联网工程院在北京联合举行了第九代小冰年度发布会。在本次发布会上，“单飞”了一年的小冰团队宣布升级第九代小冰框架，并正式发布了全球首个 AI 社交平台“小冰岛”。 

第九代小冰框架升级亮点

小冰公司前身为微软小冰团队。去年 7 月 13 日，微软宣布将小冰分拆为独立实体，并继续保持投资权益。分拆后，团队加速促进全球前沿技术与本地化的产品融合，扩展其在人工智能基础研究方面的领先优势。目前，小冰框架是全球承载交互量最大的完备人工智能框架之一，技术覆盖自然语言处理、计算机语音、计算机视觉及人工智能内容生成。

在本次发布会上，微软全球资深副总裁，微软（亚洲）互联网工程院院长王永东向大家介绍了第九代小冰框架过去一年间的成长以及一些新升级的技术亮点。据介绍，小冰在独立之后和微依然保持着紧密的合作，小冰目前已经集成到了微软 Bing 搜索引擎里，在未来的几个月里，小冰还会集成到 Windows 的个性化推荐和微软移动端产品中，并且在未来 Windows 11 里也将看到小冰的身影。

以继续扩大技术优势，提高多样性指标为目标，第九代小冰对框架进行了多处升级。

其中，在开放域对话方面，重点加强了小样本学习与反馈式学习的效能。根据最新的横向评测，全部五项指标均领先于同行业者的超大规模预训练模型效果。这五项指标分别是：平均对话长度、上下文一致性、上下文相关性、对话信息含量与话题引导成功率。与此同时，单轮对话成本仅为同行业者的二十分之一。

在超级自然语音及多模态交互方面，小冰宣布了在语音自然度（Naturalness MOS）和平均舒适时长（Average Comfort Duration）之后的最新技术指标：多样性（Diversity）。并展示了该项技术在人工智能内容生成及小冰岛产品中的实际落地效果。

小冰透露了“Project Chararu”项目及其最新进展。该项基础研究的目标为帮助特定人类个体通过极小样本量，对其本人进行学习，从而达到与该名特定人类个体一致的语言与声音风格。该项目去年通过 2000 个对话样本，达到 3.89 分的风格一致性得分（对照该名人类个体本人得分为 4.33 分）。今年，已实现仅用 200 个对话样本达到 4.19 分，非常接近人类本人。该项目已实现产品化，将于今年内首先在日本上线。

本次发布会，小冰宣布了与英伟达在自然语言处理及计算平台等领域的战略合作。此外，还宣布此前与智源研究院、智谱 AI 战略合作进展顺利，将于下一季度共同发布初版多语言超大规模模型。

AI 社交平台“小冰岛”正式发布

伴随着业内首个 AI 社交平台“小冰岛”的发布，整场发布会也迎来了高潮。据小冰公司 CEO 李笛介绍，小冰岛是人类用户与人工智能融合的一个社交网络平台 APP。在“小冰岛”上，每个用户均可创造自己的岛屿，并连带拥有一个功能类似于微信和 LINE 等社交产品的完整社交交互界面。用户不仅能在岛屿中体验丰富的视觉和自然音场，还可以与人工智能个体进行完整的一对一对话、群聊、朋友圈和技能生态体验。那么小冰岛社交平台拥有哪些特性呢？李笛从五个方面进行了阐述。

融合沉浸式体验：每个用户均可创造自己的岛屿，并连带拥有一个功能类似于微信和 LINE 等社交产品的完整社交交互界面。用户不仅能在岛屿中体验丰富的视觉和自然音场，也不仅能与人工智能个体进行对话，而是再造了完整的一对一对话、群聊、朋友圈和技能生态体验。

高度定制化的人工智能个体（AI beings）：每个人工智能个体从面容、声音，到性格、能力均是独一无二的。在小冰岛中，还包含人工智能歌手、音频生产者、文字创作者、画家等各种特别能力的人工智能个体。用户可以根据自己的需要，创造并训练各种新的人工智能个体，也可以从其他人的岛屿中获得。

以人为中心的内容生成，并环绕着用户：通过小冰框架的人工智能技术，根据用户需求，会不间断为用户生成各种长音频、短视频、音乐、文本及视觉内容，每个内容均一对一生成并提供给用户。根据不同人工智能个体的特点，用户可选择由哪个人工智能个体为其提供哪类内容。

X 套件岛屿版：X 套件岛屿版为用户提供了方便高效的内容生产工具。通过 X 套件，用户可以指定人工智能个体即时生产各种长音频与短视频内容，并自动获得完整的知识产权，可将其作为自己作品，在任何其他平台上使用。

轻松、热情、无时不在：通过人工智能个体间的信号传递，个体们会共同构成以用户为中心的社交生活目标，并相互协同，实时响应用户，将之反映在交互、朋友圈和各种生成的内容中。在小冰岛中，用户能获得类似于社交网络的体验，但不会产生任何社交压力。

本次发布会还介绍，此前用户已通过虚拟亲友产品创造出来的 1700 万名虚拟人类，将在预览版公测结束后，自动登录他们的小冰岛。

李笛表示，小冰已探索商业化多年，其中最大的问题是能否确保有一个持续的商业模式。他认为，AI 作为产品，最基本的特征是服务。但目前很多公司的收入并不直接来自 AI，而是来自集成、卖相应的硬件等。这将给 AI 的商业化带来三大问题。最直接的一点就是导致基础研究与框架研究滞后，让整个团队集中在非 AI 的方面。“中国是一个很纵深的国家，集中在非 AI 方面，确实能在短期内获得收入，但会限制 AI 的发展。”