成立于 2012 年的云知聲誕生于深度學習技術興起之初，最初專注于語音 AI 技術，并在車載語音、智能家居、醫(yī)療健康等垂直場景積累了落地經驗。隨著大模型技術引發(fā) AI 行業(yè)范式轉移，云知聲也持續(xù)推進自身技術體系的演進，將能力從語音拓展至多模態(tài)，逐步構建起包括 Atlas AI 基礎設施、云知大腦及 AI 應用解決方案在內的全棧式能力架構。
根據咨詢公司弗若斯特沙利文的數據，按 2024 年收入計算，云知聲是中國第四大 AI 解決方案提供商，市場份額為 0.6%。其中，在生活類 AI 解決方案領域，公司位列全國第三；在醫(yī)療 AI 服務及解決方案領域，排名第四。
縱觀云知聲的上市歷程，并不平坦。早在 2020 年，公司曾向科創(chuàng)板遞交上市申請，后主動撤回。此后，云知聲分別于 2023 年 6 月 27 日、2024 年 3 月 15 日和 2025 年 3 月 30 日三次遞表港交所，終于迎來關鍵進展。
不過，弗若斯特沙利文的數據也顯示，在經濟增長和客戶需求持續(xù)演變的推動下，中國人工智能解決方案市場正快速擴張：從 2019 年的 422 億元增長至 2024 年的 1804 億元，年復合增長率達 33.7%。預計到 2030 年，這一市場規(guī)模將達到 1.17 萬億元，2024 年至 2030 年的年復合增長率進一步提升至 36.7%。這一趨勢下，不僅為 AI 企業(yè)帶來前所未有的市場機會，也對其技術更新能力提出了更高要求。
這也意味著，在大模型驅動的新一輪技術躍遷中，上一代深度學習架構下成長起來的 AI 公司，必須證明自己有能力快速適應范式轉移。云知聲亦面臨這一挑戰(zhàn)。具體來看，大模型技術的快速推進正在重塑人工智能行業(yè)的產品結構與競爭格局。如何利用自身積累，在新一代大模型浪潮中重構產品競爭力、提升客戶留存和業(yè)務可持續(xù)性，將成為云知聲未來發(fā)展的關鍵拐點。
大模型風口下轉型：從語音交互到多模態(tài)大模型
云知聲于 2018 年即推出基于 BERT 的首個大語言模型 UniCore，成為核心平臺 " 云知大腦 " 的技術基座。2023 年發(fā)布自研大模型 " 山海 "，山海大模型參數規(guī)模達 600 億，成為云知大腦的新核心算法模型。目前，公司正向通用能力 + 行業(yè)專業(yè)知識融合發(fā)展，覆蓋更多垂直場景需求。
根據其招股書，云知聲 2022 年至 2024 年的營收分別為 6 億元、7.27 億元和 9.39 億元；同期毛利為 2.4 億元、2.95 億元和 3.64 億元。從收入結構來看，云知聲主要圍繞 " 智慧生活 " 與 " 智慧醫(yī)療 " 兩大核心場景推進 AI 技術的落地，已形成較為清晰的業(yè)務版圖。
其中，智慧生活業(yè)務是公司的營收支柱。云知聲長期深耕語音識別與語音交互技術，其解決方案已廣泛應用于智能家居、車載語音、智慧交通、金融服務和物聯(lián)網等多個場景，客戶包括中國大型保險集團、深圳地鐵 20 號線、廈門軟件園等。2022 年至 2024 年，該板塊收入分別為 4.9 億元、5.8 億元和 7.4 億元，占總營收的比重始終維持在約 80%，是公司當前增長的核心動力。
云知聲還向開發(fā)者和企業(yè)開放其大語言模型能力，提供 API 接口、嵌入式 AI 芯片和 IoT 模組等產品。
目前智慧醫(yī)療正逐漸成長為云知聲的 " 第二增長曲線 "。公司為醫(yī)療機構提供語音電子病歷、智能導診、醫(yī)學影像輔助診斷及醫(yī)保支付管理等 AI 解決方案，服務對象包括北京協(xié)和醫(yī)院等全國近 500 家醫(yī)院。2022 年至 2024 年，該業(yè)務收入從 1.1 億元增長至 2.0 億元，占總營收比重由 18.9% 上升至 21.2%，展現出持續(xù)擴張勢頭。
不過，醫(yī)療業(yè)務在客戶留存方面面臨一定挑戰(zhàn)。2022 至 2024 年，醫(yī)療客戶數量基本穩(wěn)定在 165 至 167 家之間，但客戶留存率逐年下滑，分別為 70.4%、64.8%、53.3%，反映出在 AI 醫(yī)療服務更新周期較快、技術更替頻繁背景下，客戶黏性仍待加強。
連年虧損，持續(xù)在盈利 " 迷霧 " 中尋路
從云知聲的招股書中可以看到，自成立以來，公司已完成了 11 輪融資，共有超過 30 家投資機構參與，最近一輪融資發(fā)生在 2023 年 6 月。股東陣容包括啟明創(chuàng)投、摯信資本、中網投、京東、高通、中金等知名機構。其中，創(chuàng)始人黃偉持有公司 34% 的股權，是第一大股東。
作為一家 AI 企業(yè)，云知聲同樣面臨行業(yè)普遍存在的" 高研發(fā)、難盈利 "困境。2022 年至 2024 年，公司研發(fā)投入分別為 2.87 億元、2.86 億元和 3.7 億元，連續(xù)三年占營收比例超過 30%，反映出其對技術積累與產品研發(fā)的高度依賴。
高強度研發(fā)投入的代價也顯而易見。同期，云知聲凈虧損分別為 3.75 億元、3.76 億元和 4.54 億元，虧損規(guī)模逐年擴大。盡管公司在大模型方向已有布局，但截至 2023 年底，其大模型相關業(yè)務收入僅為 1670 萬元，占總營收的比例不到 2.3%，商業(yè)化尚處于起步階段。
" 如何找到合適的商業(yè)模式和落地場景實現變現，是當前 AI 公司必須面對的核心問題。" 一位關注人工智能領域的投資人告訴藍鯨科技，他指出，"AI 企業(yè)研發(fā)投入巨大，戰(zhàn)略性虧損是可以接受的，但資本市場終究以利潤為導向，不可能長期容忍持續(xù)虧損。"
值得注意的是，云知聲較早布局芯片自研。根據招股書披露，2023 年公司共提供約 1300 萬顆消費級 AI 芯片，同時通過 NPU IP 授權將車載芯片推向商業(yè)化，并投入實際應用。這一舉措在行業(yè)內較為罕見，也顯示出其打造 " 軟硬一體 " 能力的戰(zhàn)略意圖。
不過，自研芯片雖能增強技術壁壘，卻也意味著更重的研發(fā)和資金負擔。在尚未實現盈利的背景下，這類長期投入是否能帶來可持續(xù)回報，仍需市場檢驗。
有業(yè)內人士認為，云知聲選擇在當前節(jié)點沖刺上市，也是一種戰(zhàn)略選擇。"資本可以接受公司短期虧損，但不能接受公司長期不上市。如果遲遲無法登陸資本市場，再疊加持續(xù)虧損，企業(yè)的增長勢頭終將受到限制。" 前述業(yè)內人士說道。
