新获融资1亿，聚焦全栈，云知声背后的AI下半场

　　詹士白交发自凹非寺

　　量子位报道公众号 QbitAI

　　AI 独角兽在进入上市关键期。

　　从智能芯片 寒武纪、 CV 四小龙，再到自动驾驶 地平线……各家经历技术到产业化变化后，又遇资本行业变化、行业祛魅，各自走入已然不同方向。

　　也是此时，语音赛道独角兽 云知声宣布新一轮融资消息：

　　D1 轮，一亿融资，由挚信资本领投，启明创投、磐谷创投跟投。

　　去年 2 月 19 日，处在行业上市潮中的云知声，撤回科创板上市申请。

　　后来采访中，CEO 黄伟对外解释道：

就好像飞机刚起飞时，尽管驾驶员明确一切正常，但旁观者也未免紧张，再飞一会儿就会好一些。

　　如今，沉寂 100 多天后，云知声九周岁，以新融资重新亮相——

　　此时，AI 江湖已不同于当年，风云变幻下，各种变量起伏，独角兽何去何从？

　　带着该问题，我们采访了云知声董事长&CTO 梁家恩。

　　聚焦全栈、构建优势

　　不妨先看看云知声最近闷着头做了哪些事。

　　论及客观成绩，作为技术起家的公司，成立九年，云知声一直保持在技术持续输出。最近多个评测比赛上，他们又低调地刷了好几个榜单：

• ACL 旗下 SMM4H 2021 社交媒体健康信息挖掘国际评测的赛道冠军
• 2021 数字中国创新大赛“智能医疗决策”大数据赛题亚军
• Interspeech 2021 DNS/AEC 降噪和回声消除评测两项亚军
• 2020 语言与智能技术竞赛获机器阅读理解任务冠军

　　以及在国际顶会上也有亮相，它与 CMU 合作论文入选全球 AI 顶会 NeurIPS 2020。

　　对此，梁家恩说：“ 刷榜能力对云知声只是基本功，并没有什么太值得说的，作为业界一流的 AI 技术公司，真正重要的挑战，是能否在此基础上，用技术能力为产业解决实际问题。”

　　正是基于这个初心，云知声逐步构建了 全栈 AI 技术体系。

　　所谓 全栈，云知声有着自己的理解：“并不是为了全而全，而是以实际问题为导向”。

　　落地来看，围绕“语音、语义、知识图谱”核心能力构建，并非为“能做”或“热门”而做，更多是考量“该做”和“需要”而做。

　　何为该做，何为需要做？分三个层面拆解：

1. 从语音纵向延伸语义和知识图谱技术，目的是联合优化，解决业务闭环问题。
2. 拓展超算平台和机器视觉能力，主要解决核心技术演进效率和方向问题。人类知识乃至信息，本就是”语音、语义、知识图谱“形成的多模态融合集合，超算平台为基础，机器视觉与语音彼此呼应，不过大势所趋，而非为跟风争抢安防市场。
3. 拓展智能中台和智能芯片能力，构建“云端芯”一体化产品体系，以标准化产品为基础，支撑规模化商业拓展。

　　采访中，董事长&CTO 梁家恩感慨：

有些选择还是比较艰难的，比如知识图谱、超算平台、智能芯片等，都是在云知声成立才三年时，团队根据对技术和产业发展趋势的判断，经深思熟虑决定要做，多年后才被证明是对的。

　　开放平台、深耕行业

　　前文已经提到，云知声认为， 技术和产品要结合行业深耕才有未来，这才有全栈概念的诞生。

　　从公司经营和融资层面看，再强技术、再牛人才，最终还得归于业务场景落地。毕竟市场和资本看中的，这是云知声和所有 AI 公司一样，绕不过去的部分。

　　董事长&CTO 梁家恩补充道：

目前人工智能离 水电煤状态还比较远，主要是机器的 学习和 认知能力还跟不上，离真正通用智能差距还比较大，要聚焦到垂直行业才能实现 AI 技术的实用化。同时，技术和产品的优势，最终还要转化为行业数据、知识和品牌壁垒优势，才能取得商业上的成功。

　　基于这一判断，云知声在业务战略上，2012 年就开始构建开放平台的基础，积累大量真实应用数据同时启发面向垂直行业探索。

　　构建完开放平台还不算，云知声更意识到，以 AI 技术现阶段的成熟度和通用性，光靠开放平台提供技术服务，无法有效构建商业模式——

　　还需要寻找合适的应用场景深耕，才能更好地解决问题和创造价值，就开启了垂直行业探索之路，并不断解决关键技术问题。此番，他们选中 智慧物联和 智慧医疗。

　　首先看 智慧物联。

　　2014 年初，云知声就意识到 AIoT 时代即将来临，并提出“云端芯”战略，来解决“智能交互”和“智慧服务”的核心问题。

　　在 智慧服务上，云知声主要解决流式交互问题——以语音计算平台为支撑，解决多轮对话和快速服务定制问题。从单纯的提供智能交互模块及芯片，延伸到提供带屏智能中控方案 Pandora，应用到智慧酒店、家居、社区和出行等场景，实现链接和服务功能。截至目前，酒店客房近 3 万间，激活车载用户已超过 4000 万，并获得奔驰戴姆勒三年 200 万辆的订单。

　　再看 智慧医疗。

　　随着在这一场景积累，企业还构建起了医疗领域的知识图谱，并基于大规模医疗知识图谱，实现智能病历质控系统、智能单病种质控系统、智能医保审核系统、智能导医机器人等从感知到认知的智能化解决方案。

　　在 CHIP2020、NAACL2021 等相关专项评测中取得第一名，还获得了北京市科技进步一等奖，构建了从感知到认知的完整技术产品体系和竞争优势。

　　目前，已在全国数百家医院中正式投入商用，其中，百强三甲医院超过 20%。

　　实战练兵，积极应战

　　九年时间，构建全栈 AI 技术能力、打造智能开放平台、拓展智慧物联和智慧医疗两大垂直领域，并成为全球人工智能独角兽企业，任何一件事，对一家企业来说都不简单——

　　而云知声做到了，且以 500 人规模就实现，与动辄数千人的其他科技企业相比，人效确实不低。

　　这样的 高人效如何做到？

　　云知声董事长&CTO 梁家恩给出自己的解答：无非以“正确的方式”，去做“正确的事情”，但目前在人工智能赛道上，还存在很多不确定性和变数，要在最终结果出来之前想清楚和做得到还是很难的。

　　不同于 CV 的四小龙争霸局面，大多集中在安防、金融、文娱等场景，语音应用场景似乎更分散、多样和垂直化，甚至说是碎片化——选手众多，除老牌玩家科大讯飞，还有互联网巨头小度音箱、天猫精灵，以及主打车载的思必驰、聚焦可穿戴的出门问问等。

　　这样一道开放性试题，大家都在做，路径各有不相同，如何应对挑战？

　　云知声用一句话聚焦： 坚持价值导向，加强核心能力。

　　董事长&CTO 梁家恩表示，AI 商业化本质上并没有变化，用优质的技术、产品和服务，给行业解决问题、创造实际价值还是根本宗旨，单强调技术高精尖是没有意义的。

　　拿到 1 亿美金融资之后，云知声表示，并不会急于扩张应用领域和团队规模，而是加强全栈 AI 核心技术竞争力，在开放平台基础上，持续深耕智慧物联和智慧医疗两大垂直行业，加速完善产品化、商业化和壁垒构建。

　　从技术来说，将在密切跟进机器学习前沿技术基础上，根据业务拓展需求和规划，在三大技术方向上不断取得突破：

1. 智能人机交互 ：从单纯语音交互，拓展到多模态交互，并通过语义和知识图谱等认知能力技术，让人机交互更加智能和自然；
2. 智能数据管理 ：从语音转文字，到音频事件检测、分析评估、数据挖掘等，让行业数据产生更大商业价值；
3. 智能辅助创作 ：从高质量、个性化语音合成技术，到情感化表达、音视频融合的多媒体辅助创作能力，提高机器反馈自然度和创作效率。

　　也许，这稳健务实的风格，才是云知声 IPO 撤回后，依然受资本市场热捧的关键所在。

　　AI 下半场， 独角兽回归商业本质

　　至于撤回上市申请之后的影响，董事长&CTO 梁家恩回答得很爽快：

　　基本没什么影响，并表示后续还会适时推进上市步伐。

资金只是影响速度快慢而已，我们的战略目标始终是一致的，实现只是早晚的问题。

　　其实不只是云知声，更多的 AI 公司面临的处境是一样的。

　　外界首先关注的焦点集中于财务数据，集中于营收、净利和盈利点。

　　这种质疑倒也难免，毕竟到了落地兑现时期，各家企业如果不能为行业带来价值，确实很难受到资本市场的认可。

　　AI 行业进入第二个十年，早期的技术神秘感在褪色，商业本质显现。产业落地，真正贡献社会价值才是企业本该承担的使命与经营核心——

　　这不仅需要持续提升技术能力，还要培养 AI 行业的产品经理、架构师等人才梯队，更需要敢于深入行业、解决问题、创造价值的决心、勇气和方法，代表独角兽们乃至整个产业，云知声在上述方面逐个给出自己坚定而理性的答案。

　　一时撤单潮并不可怕，可怕的是空有锤子。正如董事长&CTO 梁家恩在采访时所说：上市也并不是最终目的，而只是企业实现商业价值的手段和阶段成果。

　　唯有这样，AI 就能在各行各业中繁衍开来，生生不息。