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QbitAIAI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

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  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。

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