云知声 IPO 背后：AI 语音算法 + 芯片双赛道，如何做“第一个吃螃蟹的人”？

来源：智东西

在国内芯片企业冲刺 A 股上市的大浪之下，AI 创企奔赴 A 股上市的浪头也逐渐掀起。

云知声就是这股浪头中的一个代表。

作为一家以 AI 语音技术起家的独角兽企业，云知声以其 " 云 - 端 - 芯 " 的战略思维，从语音交互入手，逐渐构筑起了一个包括机器学习平台、AI 芯片、语音语言、图像及知识图谱等技术的技术城池。

如今，这家 AI 语音赛道资深玩家正奋力冲刺科创板。

据招股书数据，云知声的主营业务营收从 2017 年的 6114.07 万元， 增长至 2019 年的 2.19 亿元，年均复合增长率高达 89.14%。 今年上半年的主营业务营收为 8458.13 万元，占总营收 99.87%。

与此同时，随着云知声产品成熟度进一步提升，以及业务结构的持续优化，其 主营业务毛利率也从 2017 年的 11.41% 增长至 2020 年的 31.66%， 核心竞争力愈发明显。

与 2015 年前后，国内资本和市场都热情高涨的 AI 创业 潮不同，如今国内的 AI 行业日趋冷静，更多企业和资本也更加注重产品和技术的落地与成熟，并伴随着近年全球 科技 竞争的局势愈发激烈，上至供应链、下至市场，整个行业也逐渐进入了新一轮的洗牌。

在这个特殊的复杂时期， 云知声冲刺科创板的底气何在？云知声是否又能成为科创板 AI 语音第一股？

作为我国 AI 创企冲击科创板上市的排头兵之一，以其为鉴，既能知晓云知声在行业中的成长逻辑与理念，也可看到我国 AI 行业成熟与发展的一个侧影。

AI 语音技术起家，云知声的诞生

云知声的成立比 2015 年的那场 AI 热潮爆发点来得还要早些。

2012 年 6 月，在国内 AI 创业资源尚处稀缺之时，云知声在北京正式成立。

尽管当时国内的 AI 产业才刚刚萌芽，但凭借创始团队丰富的语音技术及语音产品研发经验，云知声在成立那年就成功构建起公司发展的 AI 三驾马车——语音云、深度学习和超算平台。

不难看出，云知声创始团队的出身并不简单。

在四位创始人中，董事长兼 CTO 梁家恩与副总裁康恒博士都博士毕业于中科院自动化所，其中梁家恩曾担任中科院自动化所高创中心语音技术负责人；CEO 黄伟与副总裁、芯片研发负责人李霄寒同为中国科学技术大学校友，博士毕业后，他们也都在摩托罗拉等企业有着丰富的实战经验。

如今，云知声公司团队规模已超 500 人，其中研发团队多达 344 人，占比超 68%。在这支 300 多人的研发团队，成员皆来自 IBM、盛大、摩根大通、中科院、清北等全球顶尖公司和院校，有着丰富的技术背景和行业经验。

而这些，都构成了云知声成长的根基。

做 AI 算法里头一批 " 吃螃蟹的人 "，云知声的技术积累

其实在行业早期，国内 AI 商用领域是一片空白，没有一套成熟的方法论或成功先例供 AI 创业者借鉴参考。

尽管当时国外已有 IBM、谷歌等不少科技巨头在各个赛道展开 AI 布局，但如何在中国土壤结出土生土长的产业果实，符合国内市场的发展规律，仍是创业者们需要思考的问题。

具体做什么？怎么做？" 试错 "，成为了每一家创企在迈出第一步时都需直面的挑战。

而云知声，就是行业中头一批 " 吃螃蟹的人 "。

2012 年，云知声引入深度神经网络（DNN），率先将其应用于 商业 语音识别系统，并围绕其构建了国内首个永久免费的语音平台，甚至还在年底上线了基于深度学习的语音识别云服务。

云知声的这次尝试直接敲开了迈入行业的第一道大门，在随后的算法演进过程中，云知声也持续将卷积神经网络（CNN）、回归神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等主流技术应用到商业实践中，逐渐牢固自身的算法根基。

在以 " 算力、算法、数据 " 三大基础要素构建的 AI 架构之上， 云知声的野心不止于此。

2014 年初，意识到智能交互与物联网结合趋势的云知声，提出了面向物联网的 " 云 - 端 - 芯 " 核心战略， 并随着多年实践发展，这一战略已完善成为一套成熟的逻辑闭环，具备面向市场需求的快速产品化能力。

" 云 " 指智慧云平台， 既搭载了各项核心技术引擎，也具有各项能力和服务资源，并以云端认知引擎为核心，更好地实现用户需求和云端服务的对接；

" 端 " 为终端设备软件， 运行于边缘芯片上，搭载语音识别、语音合成、语义理解等基础引擎，还能解决拾音、降噪、功耗控制等具体问题的能力，帮助智能语音技术更快速地在不同设备端落地；

" 芯 " 即芯片解决方案， 包括通用芯片解决方案和 AI 专用芯片解决方案，部署在一系列 AI 场景及终端设备中，既推动 AI 应用的落地，也帮助用户以更低成本、更低功耗获得算力。

为了更好地布局 " 云 - 端 - 芯 " 版图， 2015 年，云知声正式启动造芯计划，开始着手研发 uDSP 处理器和 DeepNet IP 技术。

2018 年，云知声率先交付 AI 语音芯片 " 雨燕 "，并在 2019 年陆续推出车规级芯片 " 雪豹 "，以及面向家居领域的第二款升级版芯片—— " 蜂鸟 " 系列。

与此同时，云知声还启动了 " 海豚 " 系列芯片的研发，这是一款具备 " 图像 + 语音 " 多模态交互功能的 AI 芯片。

▲云知声雨燕芯片

从云知声 AI 芯片的研发路径中不难看出，自最初物联网概念兴起点燃智能音箱市场大火，到自动驾驶市场爆发式增长，再到 AIoT 概念引发的 " 全屋智能 " 布局，对智能家居的图像、语音、温度、湿度等多模态交互需求增加，云知声的 AI 芯片布局一直顺应着行业和市场的发展趋势而变化。

而这也正是云知声对市场的敏锐嗅觉所在。截至目前，" 雨燕 " 和 " 蜂鸟 " 系列芯片已开始量产和规模销售。据悉，" 雪豹 " 车规级芯片尚在进行稳定性测试。

据云知声 IPO 招股书显示，从 2017 年到今年上半年，云知声在 AI 专用芯片上的研发投入分别为 553.09 万元、1166.93 万元、6071.15 万元和 1755.80 万元。

从整体来看，云知声的 研发投入也从 2017 年的 9999.83 万元，增长至 2019 年的 2.58 亿元， 实现指数级增长。同时，其今年上半年研发总投入达 9242.94 万元，占上半年总营收的 109.14%。

核心技术自主可控永远是一家科技企业的根基与立身之本，云知声深知这一道理。

三大业务与市场不断磨合，解决方案加速落地

基于基础架构与核心能力的构建，如今云知声的语音市场主要细分为三个赛道，分别为 智能语音交互产品、智慧物联解决方案、人工智能技术服务：

1、智能语音交互产品： 包括软硬一体的 IoT 语音交互产品，以及以软件或云服务为主的智能语音工具产品两大类，覆盖 " 感知 "、" 认知 "、 " 决策 " 等不同层次，主要面向行业级客户；

2、智慧物联解决方案： 包括面向酒店住宅、医院、公共社区等特定场景的 IoT 解决方案，帮助企业级客户实现用户与设备、设备与设备之间的互联互通互动；

3、人工智能技术服务： 主要面向优质头客户，提供超算平台搭建、AI 应用定制开发等 AI 技术服务，帮助客户开展业务智能化升级、降本增效、提高生产力。

据招股书数据，报告期内，云知声的 三大业务营收具体情况如下：

云知声的营收结构在近三年里发生了明显的变化，智能语音交互产品业务比重从 2017 年的 96.93%，逐渐降低至如今的 28.18%。

同时，从 2018 年开始实现营收的智慧物联解决方案业务，在短短两年内迅速成为现在云知声的营收重心，占总营收的 67.25%。

与这两项业务波动形成鲜明对比的是人工智能技术服务，从 2017 年以来一直处于 3%-5% 的营收占比，持续处于探索和实践阶段。

实际上， 云知声的这一营收结构变化源于市场。

由于消费电子产品赛道竞争逐渐趋于白热化，云知声最早切入的智能音箱、儿童陪伴机器人等市场展开了激烈的低价战，这极大压缩了智能语音模组供应商的利润空间，而云知声想要找到新的增长点，就需要开拓新市场。

因此，云知声一方面将 " 雨燕 " 和 " 蜂鸟 " 系列芯片的语音模组方案，打入竞争相对不太激烈的白色 家电 市场，尤其是小家电市场，另一方面也逐渐将自己的市场定位从智能单品供应商，逐步升级为智慧物联解决方案提供商。

从今年营收来看， 云知声的这一战略转变已初具成效。

当下的 AI 市场已不似早年风风火火地拼创业、拼理念、拼故事，而是实实在在地拼落地，资本市场也日趋冷静。

在这股 AI 落地潮中，云知声的智能语音芯片及 AI 解决方案已落地至住宅和酒店、医院等诸多场景。

例如，云知声通过与格力等家电巨头的合作，已形成了覆盖数十种 IoT 设备的物联网语音交互产品，并将之升级为综合解决方案推广至酒店、社区等场景，实现规模交付。

在医疗领域，云知声与北京协和医院合作开发的医疗病历转写解决方案，目前已在 100 多家医院上线使用，超过 500 多家医院测试使用。

同时，云知声还围绕智慧医疗需求，自主构建大规模医疗知识图谱，并推出病历质控系统、智能随访等产品，逐步构建并完善医疗智慧物联解决方案。

基于上述落地场景，据市场研究机构灼识咨询数据，目前 云知声在家电智能语音模组市场、病历转写市场的占有率均已达 70%， 先发优势明显。

融资与业务发展概况

经过八年的技术积累和业务的不断丰富完善，云知声已围绕 " 云 - 端 - 芯 " 产品战略逐步构建起坚实的技术城池。

据招股书数据，报告期内，云知声的 营收分别约为 0.61 亿元、1.97 亿元、2.19 亿元，以及今年上半年的 0.85 亿元，其中 2017 年 -2019 年营收复合增长率达 89.37%。

毛利率方面，报告期内云知声的 主营业务毛利分别为 697.76 万元、4904.12 万元、5747.55 万元和 2678.04 万元，其中 2017 年 -2019 年主营业务毛利复合增率高达 18.00%， 与营收增长趋势基本一致。

但值得注意的是，广泛的实践与落地带来业绩不一定是全线 " 飘红 "。

报告期内，云知声的 亏损净额分别约为 1.74 亿元、2.14 亿元、2.92 亿元，以及今年上半年的 1.12 亿元， 亏损规模较大。

云知声在招股书中提到，目前其仍在不断探索新的业务方向，并适当地进行经营策略调整。同时，云知声也将持续保持在技术研发和产品开发方面的投入，在持续建设销售渠道的同时，提升品牌影响力。

简而言之， 云知声预计在短期内仍无法实现盈利。

实际上，AI 行业发展的高投入、回报周期长等特性，使得当前国内整个 AI 行业仍处于投入期。尽管 AI 落地潮已经打响，但各个产业也尚处于智能化转型阶段，人们生活的智能化程度提升也还有很长的路要走。

与此同时，语音赛道与图像相比，前者的交互流程和交互逻辑更为复杂，这也意味着 AI 语音产品商业化的复杂性与难度也更高。

此外，AI 语音产品的落地不似图像赛道有安防等更为确定性的场景应用，碎片化程度也更为严重，因此 AI 语音公司也更需要具备 " 市场刨食 " 能力，在不断研发技术，打磨产品的过程中，抓住每一个市场机遇。

这次 IPO 对云知声来说，也意味其 即将进入 AI 语音赛道的新发展阶段。

在此之前，云知声已进行多轮融资，从 2012 年的 1000 万人民币天使轮融资，到 2019 年由清和泉资本、东方证券、中金佳成 投资 的 D 轮融资，云知声累计已完成 20.63 亿人民币融资（D 轮融资金额未知），市场估值超 12 亿美元（约 79.56 亿人民币）。

此轮融资后，云知声也将进一步 加大对 AI 技术中台、物联网边缘计算芯片及相关 AI 解决方案的投入。

招股书显示，本次 拟募集资金约为 9.12 亿元， 其中约 3.17 亿元用于 面向物联网边缘计算的人工智能芯片研发平台建设项目， 约 3.01 亿元用于 人工智能技术中台建设项目， 约 1.44 亿元用于 基于人工智能技术的智慧医院解决方案建设项目， 剩余的 1.5 亿元则补充流动资金。

云知声未来的发展仍任重道远，但机会总是留给有准备的人。

随着 AI 市场和国际竞争的进一步火热，我国也将人工智能放在了 " 十四五 " 规划的重要位置。

11 月 3 日，中共中央发布《中共中央关于制定国民 经济 和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，其中明确提出要将科技自立自强作为国家发展的战略支撑，瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。

这项《建议》的提出，也将为包括人工智能在内的高科技产业发展带来了空前的发展机会。

时代机遇在前，市场挑战始终伴随。迎难而上的特质，早已刻在云知声的基因里。

结语：AI 独角兽掀起上市浪潮

历经 8 年发展，国内 AI 产业已发生天翻地覆的变化，AI 之于人们生活，已从最初似乎高高在上、遥不可及的 " 黑科技 "，逐渐飞入寻常百姓家，融入你我的生活。

AI 创业团队们也经历了早期诞生的市场定位，到近年的 AI 落地潮，再到蓄势待发冲刺 A 股市场以捕获更多的机遇和未来，行业的每一阶段的更迭对他们来说也代表着一次洗牌，是生是死、是作茧自缚还是破茧成蝶，每一步棋都需深思熟虑。

而云知声作为国内语音 AI 行业崛起的见证者和领航者之一，在不断加强自主核心技术，基于市场发展趋势不断丰富和完善自身业务的同时，也为我国 AI 语音行业的发展提供了新的解决方案和思路。

归根结底，一家 AI 企业成长的意义不仅仅是能获取多少高额利润，而是它的技术和产品能给人们生活带来多少品质的提升、给产业带来多少降本增效的价值、给社会带来多少效益。

云知声的上市，或许也意味着我国 AI 语音赛道自老牌国家队企业科大讯飞上市后，新锐玩家的一次重要爆发。