自2014年5月诞生以来，萧冰一直是第四代产品。
然而，就像其他产品一样，在不同技术的支持下，“聊天”产生了本质的区别。下面有一张图片，在机器眼里会定义为：比萨斜塔，而在人眼里可能是：图片中的人需要帮助吗？说白了，这种差距就是理性判断和感性判断的区别。
(资料图片仅供参考)
微软有两个知名的语音交互AI，分别是代表理性的小娜和代表感性的萧冰。如果他们被拟人化，那么小娜将看起来像一个管家，负责用户分配的任务。萧冰是我的朋友。用微软萧冰公司负责人李迪的话说，
她是从对话中得到启发，而不是具体的命令。人工智能对话绝对不止这些。对话是一个完整的过程。
人工智能如何实现感性？
这里用一个具体的例子来说明。2015年，微软萧冰的日文版推出，名字叫Lena。微软当时的决定是找日本的劳森便利店合作，用户可以和Lena一起从这家便利店获得优惠券。然后通过用户账单返回两个指标：1。用户拿到优惠券后会消费吗？2.优惠券拿到后多久会用完？
2016年，劳森在接受媒体采访时披露了这两项数据。指数1接近50%，而指数2不足7天。但劳森本人通过线上线下渠道推广的这些优惠券，使用的概率不到10%。Lena在发放优惠券时完成了一份用户指南。本指南不是广告，而是一种情感化的聊天手段。
因此，这里引入了CPS(每个会话的会话数)的概念，即在一次完整的聊天中的会话数。萧冰最多可以达到23次，日本版的萧冰(莉娜)可以达到21次，美国版的萧冰(ZO)可以达到17次。CPS的引入实际上给人机交互增加了语境，但即使是标准也因厂商而异。
谷歌安卓N也可以在一个完整的聊天中实现多个对话，但这些对话都是基于特定的任务。例如
“给我买张电影票”
“好的，要中间的吗？”
“是的。”
“想买可乐爆米花吗？”
“是的。”
“你要19点吗？”
等等，很多对话都是由一个点引发的。李迪还在聊天中提到了微软萧冰的竞争对手。他指出，这些竞争对手最初都是进入服务业，而不是人力服务员去问顾客需要什么。不过，李迪表示，这样的方法对人工智能来说价值不大。
Lena的做法是和Twitter合作，而不是和厂商的运维团队合作。Lena可以在最短的时间内直接完成与消费者的互动，比如询问状态。因此，节省了大量人力。按照李迪的说法，丽娜确实有一些做不到的事情，但相比之前几十人的运维团队，只需要几个人就能盯紧丽娜。
萧冰的商业价值是什么？
文章刚刚提到了劳森的案例，所以理论上来说，广告是萧冰最好的选择。事实上，萧冰目前还没有考虑未来的商业模式。#是的，微软总是这样做#
萧冰首席建筑师周立
告诉虎嗅，对于小冰未来商业化的办法现在只有几个初步的构想：第一是幼儿教育。据研究显示，婴幼儿时期接受大量的对话训练可以极大程度开发婴幼儿智力。这就让许多微软内部的人把希望寄托在了小冰身上，他们建议小冰能够做出一个早交班本，代替朝九晚五的父母去陪孩子聊天。第二是老人看护，这个建议来自于美国市场。ZO（美国版小冰）的感性交互功能得到了很多敬老院老人们的喜爱，因此才有了这样的想法。
可是，有喜有忧。人工智能的起跑线是数据，目前微软小冰的主要用户群体是学生。而在这个集群外的数据几乎为0。再少了数据的前提下，小冰甚至都无法实现基本的对话功能，更别提感性理性了。这也是目前微软小冰团队正在考虑的问题之一。
未来的方向还有可能是这样的：微软会向企业销售感性交互人工智能的开发套件，运用到像是旅游、医疗等行业。购买了小冰的厂商，只需要提供小冰一个数据库，就能让小冰替代整个运维团队。只不过要实现这样的功能还需要再等等，目前小冰的能力还有待加强。
CAAP
Conversation As A Platform（以下简称CAAP），中文为交流即平台，这也是当下微软正在推进的一项业务。微软CEO在2016年的微软开发者大会上表示，语言包含极强大的力量。微软目前在CAAP上又垂直划分了多种产品，像是以功能交互为主的小娜等。
前一阵和高通的合作也许是一种暗示：微软可能要在移动设备上发力CAAP。所以小冰则就代表了这帮程序员最人性化的一面，它，或许这里我应该用“她”，并不能帮你开机关机，说不定以后可以，但至少现在不行。然而小冰在CAAP中却起到了独一无二的作用，以人为本的交流。
微软在数据方便非常有优势，只不过小冰的思路是这样的：数据结合应用，从而得到更大的数据。最终结果就是微软小冰不仅需要数据，还需要利用数据。而这更大的数据则可以反馈平台，为其他线产品提供帮助。
文章最后我想引用宋丹丹和赵本山共同出演小品中的一句台词来形容小冰（可能不太合适，但大概意思就是这样），
有人花钱吃喝，有人花钱点歌，有人花钱美容，有人花钱按摩，今儿我雇个好活，有人花钱雇我陪人儿唠嗑。
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