AI语音独角兽云知声诞生于2012年。

　　彼时，人工智能新一轮爆发正酝酿出“星星之火”。就在2011年，苹果智能语音助手Siri首次应用在iPhone 4S上，一时间，“调戏Siri”成为用户茶余饭后的谈资。与此同时，IBM则继“深蓝”之后，推出超级计算机Watson（沃森），与人类在智力节目上同台竞技。

　　而在云知声诞生的同年，深度学习开始蓄力。卷积神经网络Alexnet在著名的ImageNet挑战赛中大放异彩，让业界见识到深度学习的威力。百度公司亦在2012年年会上宣布组建深度学习研究院。

　　从2012年到2021年，九年时间倏然而过。这一轮人工智能潮也经历了2016年AlphaGo掀起的全民狂欢，经历了泡沫退去，以及技术与产业结合逐渐落地。云知声则经历了资本的持续热捧、自身反思与企业业务的日趋成熟。

　　作为沉浸行业的从业者，云知声CEO黄伟对行业及企业看得通透。他坦承过去很长一段时间内，人工智能技术的落地与其热度不相匹配。“其实我们并不喜欢泡沫和噪音，它不仅鱼龙混杂，而且让外界对人工智能产生不合理的预期。”

　　好在与前两年相比，今年行业开始愈发务实。从云知声自身而言，也能看出这样的趋向。在接受采访时，黄伟表示：“我们的产出、商业回报、场景渗透等方面都有了极大的提高，今年整体营收预计可翻倍。从各方面数据来看，目前公司业务都处于一个加速的阶段中。”

　　微光中的迈步

　　智能语音赛道，是当下人工智能行业内发展得最为成熟的赛道。根据IDC的研究报告，2020年中国人工智能语音语义市场规模达15.5亿美元，较2019年增长26.2%。

　　作为人工智能语音行业较早期的入局者，云知声经历过行业的高光时刻。据统计，云知声创业至今共计融资10次，2018年和2019年单年内分别完成两次融资，可谓密集。

　　今年6月，在暂缓科创板IPO之后，云知声宣布完成新一轮D1轮融资，融资金额近1亿美元，由挚信资本领投，启明创投、磐谷创投跟投。

　　尽管身为资本的宠儿，但一些外界人士认为，云知声自成立以来经历了智能语音方案、物联网芯片、人工智能综合服务商等多次调整，这似乎体现出公司战略的犹豫。

　　黄伟却并不这么认为。“今年是公司成立的第九年，我们并不觉得九年间发生了很多转变，事实上我们的战略目标和商业路径一直没什么变化，外界看到所谓的变化只是我们在深入场景之后，对战略目标的持续演进和落地。”

　　细数云知声的创业史也确实如此。在黄伟看来，云知声在创立初期类似于研究院，那段时间公司并未进行任何商业化探索，更多是在寻求技术突破。

　　“那时候我们做了许多业内较为超前的事情。”黄伟介绍道，云知声成立三个月后，便发布了基于传统统计模型的第一代引擎，将准确率提升至85%。两个月后深度学习引擎上线，准确率提升至91%。在此之前，国内没有任何团队试图将深度学习应用在语音识别上。“这相当于是在微弱光线中，我们所迈出的第一步。”

　　具备相关技术能力后，云知声便开始思考AI能力的输出问题，到底是用项目的方式输出还是用产品化的方式输出，而这是一个“被摁在地板上摩擦”的过程。2014年，云知声首次提出“云端芯”的技术架构。同时，在这个阶段内，云知声也确立了深耕的行业场景，即医疗和物联网。

　　“所谓云是指要具备我们自身的计算智能、感知智能和认知智能，同时各类设备都需要具备终端对话的能力，”黄伟解释道，“此外一些相对标准化的智能语音能力，如唤醒、降噪、识别等，我们将之封装到芯片中，对于客户而言，它类似于一个硬件SDK，即插即用。”

　　据黄伟介绍，在早期面向客户的过程中，云知声积累了包括格力、美菱、长虹、北京协和医院等行业内的头部客户。不过，云知声的“野心”并非仅仅停留在项目型公司的定位上，并非根据单一客户的需求进行定制。

　　“我们希望尽可能去做产品化，而它对团队能力的要求极高，无论思考或技术本身，云知声都需要走在业务及客户前面，在满足客户需求的同时尽可能实现产品的标准化。”黄伟指出。

　　而这是一个漫长而痛苦的过程，但它也为后期云知声的飞跃奠定了基础。从2016年开始，云知声开始探索解决方案的可复制性。也正是在2018年，云知声基于自身落地的AI芯片以及软硬件能力，开发出整套的解决方案并融入到场景里。

　　这也令这个曾经营收规模仅千万级的企业，摇身一变迅速增长至当年的1.97亿元。2019年和2020年上半年，云知声营收持续增长，分别达到2.19亿元和8469万元。

　　“这就是我们技术输出的脉络。”黄伟表示。目前，云知声定位于“顶尖的物联网人工智能服务提供商”。“其实我们更像是在黑夜微光中的迈步，最初尽管并不清楚如何抵达目的地，但我们的目标一直是非常明确的。”

　　物联网与智慧医疗双轮驱动

　　从技术及商业化路径来看，云知声九年来一脉相承。具体到场景中，云知声也有自己的专攻领域。

　　其中，物联网是云知声积累多年的场景。早在2013年，云知声便探索技术在智能电视、车载和可穿戴等终端设备的可能性。如今随着物联网行业的持续发展，场景想象空间进一步拓展至包括社区、楼宇、酒店等领域。

　　云知声同样在B端大步向前。目前，云知声智慧酒店整体解决方案支持在入住、电梯、客房、客控、客需、公区、退房等环节的智能化升级，智慧社区能够实现对社区车辆、人员、环境的全面监测和精准管理，并已在昆明、天津等新房社区中落地使用。

　　值得一提的是，云知声同世茂进行合作，依据其智慧酒店和智慧社区解决方案与世茂共同探索“智慧+地产”新模式。“过去用户拥有智能音箱，但对话范围仅限于查天气和听歌等相对简单的功能，如今通过与世茂集团的合作，我们能够打造一个全场景的智能化空间，在房间里用户可实现与多个家居物品的语音交互。”黄伟介绍道。

　　除了物联网之外，云知声也在持续发力智慧医疗领域。据介绍，云知声早在2015年便开始构建大规模医疗知识图谱、打造虚拟AI医学专家，并推出语音电子病历、智能随访等产品。目前，云知声已经能够从医务、医管和医保三个层面提供服务。

　　例如，在医管和医保环节，云知声推出了医疗质控方案，由AI虚拟专家主动帮助医生检查病历的完整性、用药的规范性，并协助医管部门把控医院整体诊疗情况及病历质量。

　　而在医保环节，云知声可协助医保部门进行智能控费，“今年我们协助某地方医保局将控费率从1%提升至7%，如果全国推广便意味着每年可帮助国家节省1200亿元的医保费用。”黄伟表示。

　　在他看来，如果用数据采集者、文档记录者、助手、同事、导师五个阶段来划分云知声医疗业务发展的阶段，目前云知声已经做到了“助手”角色。随着云知声技术的推进和成熟，未来则会逐渐成为“同事”“导师”。

　　医疗方面的投入，让云知声开始收获回报。据介绍，今年上半年云知声医疗收入同比去年翻倍有余。“我们在每个医院里面落地的产品都是标准化的，我们整个医疗团队从研发、产品、商务、实施是一个不足百人的团队，而这个团队可以支撑公司医疗板块每年保持成倍增速的营收。”黄伟分析称。

　　资本市场也开始关注到云知声相关业务的成长性。“过去投资人在进行公司的价值评估时很少会关注到医疗板块，但如今大家都会觉得医疗这块很有价值。”黄伟告诉记者。

　　事实上，人工智能技术在医疗领域的应用，已经在国外有了对标。今年4月份，微软宣布将以160亿美元的价格收购Nuance，后者是全球最大的专门从事语音识别软件的公司之一，其业务重心正是在医疗领域。有业内人士则认为，云知声有望成为中国版的Nuance。

　　尽管从目前而言，人工智能依然是高技术、高投入、高门槛的行业。不过，在清晰的企业定位与持续的收入增长下，云知声的技术能力与行业深耕能力得到了初步验证。“我们认为盈利是一件必然的事情，但不应给它加上一个明确的时间限制。”创业九年之际，黄伟对云知声的未来充满信心。
 

（21世纪经济报道）