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AI语音独角兽云知声冲击科创板,造芯力、市场刨食力受关注

日期:2022年05月30日

       不久前, 云智盛正式向证券交易所提交IPO招股书,

并顺利进入询价阶段。 2012年夏天, 在国内语音识别圈, 黄伟离职创业的消息不胫而走。作为语音识别领域的技术力量, 黄伟长期担任摩托罗拉高级研究员, 帮助该公司推出了全球首款声纹识别手机;之后, 他担任盛大创新研究院的核心高管, 并在一段时间内创建了著名的公司语音分部。亮出履历, 黄伟的行踪无疑引起了业界的关注。没过多久, 一家叫云之声的语音识别公司就正式注册了。用黄伟自己的话说,

虽然他在语音领域取得了不小的成就,

但云之声刚成立的时候, 公司的具体方向还没有完全确定, 但他看到了移动设备的飞速发展。然而, 他从未怀疑过的是, 在未来的智能设备中, 声音肯定会成为一种非常重要的交互方式, 在各种业务场景中都具有巨大的潜力。对于略显浮躁的科技创业圈来说, 18个月是时间窗口, 6个月是创业公司的生死线这样的口号并不陌生。相比之下, 真正依靠创新技术, 不断投入到各种业务应用场景中的企业寥寥无几。
       目前, 云智升已经悄悄度过了自己的八岁生日, 成为了AI语音分割行业的重要一员。从语音识别赛道开始, 到提供完整的智能语音解决方案, 伴随着核心建设的启动和云-端-核心产品战略的提出, 云之声的技术能力, 工程能力和产业能力不断成熟。云之声已经成长为一家全栈AI语音公司。此时, 或许正是云之盛向下一个目标发力, 冲刺资本市场的最佳时机。不久前, 云智盛正式向证券交易所提交IPO招股书, 并顺利进入询价阶段。对此, 业内热议科创板第一只AI语音股或即将诞生。在大众的期待下, 云智升的科技硬实力体现在哪里?一家公司的护城河有多高?在资本的加持下, 云之盛未来的发展将带来哪些变化?从独角兽到冲击科创板的八年AI语音积累。 1980年代, 美国未来学家阿尔文·托夫勒的科技巨著《第三次浪潮》正式出版。这本书大胆地预测了计算机和数字技术的使用。以数字化时代为核心驱动力, 提高了科技界对信息社会的乐观预期。激情付诸实践, 未来已来。 2010年后, 数字经济快速增长,

世界正式进入移动互联网时代。其中, 以5G、人工智能为代表的新基建革命成为数字经济最重要的动力源泉。值得注意的是, 在此期间, 不仅联网设备种类繁多, 联网场景也有了新的突破。除了通过手机、电脑等通用硬件接入网络外, 用户还可以成为各种家电、家电、甚至医疗、汽车硬件的网络接口, 丰富网络化业务场景。在此背景下, 人工智能视觉和语音轨迹应运而生, 并逐渐成为国内人工智能市场的重要组成部分。相比图像, 语音的交互过程和交互逻辑更加复杂, 这也决定了其产品应用商业化应用的复杂度和难度, 用户对产品性能的期望更高。另一方面, 图像也比音轨有更多的固定场景应用。因此, 影像领域的商业变现更加稳定。市场上有一种声音, 对于语音公司来说, 生存就是考验团队的市场能力。在这个层面上, 云之盛的技术积累和商业化应用路径或许值得业界借鉴。在智能语音交互产品方面, 云之声目前可以提供跨硬件平台、应用场景、云核心的IoT语音交互产品。同时, 它还可以针对行业级客户, 涵盖不同层次的感知、认知和决策。智能语音工具产品。在智能物联网解决方案领域, 公司主要针对酒店、社区、住宅、医院等特定场景提供全面的智能物联网解决方案, 帮助众多企业级客户实现用户与设备、设备之间的互联互通。交互的。对于云之声在AI语音赛道的发展逻辑, 黄伟总结说, 因为我们处于行业的前沿, 而不是在研究实验室, 所以我们更了解客户的需求。如果这项技术是为了满足场景的需求, 我们必须这样做。在两大少数决定提升商业变现能力并准确定位赛道后, 公司的可持续变现也需要强大创新能力的支撑。
       为此, 云智胜的两个技术选择不得不提。其中, 2012年引入DNN可视为云智盛的第一次小众尝试。所谓DNN是指深度神经网络算法, 可以成功地显着提高以往的语音识别率。它是近年来工业界和学术界机器学习领域的热门话题。但是, 模型正确性验证比较复杂, 需要更多的时间和金钱进行实验, 这也是 DNN 的主要特点。对于刚刚进入创业初期的云之盛来说, 企业的试错成本可想而知。但此时此刻, 黄伟还是做出了启用 DNN 的决定。在他看来, 随着算力的提升和样本库的扩大, DNN是提升AI智商最有效的方式, 更高的成本也意味着更高更快的回报。在后来的商业实践中, 云之升的这一技术预测也被证明是正确有效的。
       选择DNN后, 云之声产品的语音识别准确率有了很大的提升, 很快就达到了商用的标准。从现在绝大多数企业的选择来看, DNN也成为了主流选择。云之声的第二小众选择体现在其对人工智能语音芯片的布局上。不过, 相比于 DNN 算法的选择, 云智升的造芯之路经历了更大的质疑。由于各种人工智能核心技术是计算密集型的, 它们对硬件计算能力有刚性要求。在提供足够算力的同时, 物联网边缘端芯片也需要综合考虑。功能、功耗、成本、可靠性等诸多因素。因此, 如果没有从端侧提供足够算力的能力, 也没有相对便宜的底层硬件支持, 那么再好的企业云端智能解决方案也很难落地, 谈不上丰厚的商业回报。正如黄伟所说, 不做芯片就是死路一条。
       这不是好或更好的问题, 而是tobeornottobe的问题。如果您认为必须这样做, 那就去做。虽然存在争议, 但似乎这一核心决策成为了云智声区别于其他人工智能语音公司、塑造技术护城河的重要原因。公开资料显示, 从2015年开始, 云智升开始布局人工智能语音芯片, 并开始研发uDSP处理器和DeepNetIP技术。面向家庭领域的规模级芯片雪豹和第二次升级芯片蜂鸟系列, 并启动了具有图像和语音多模态交互功能的芯片海豚的研发, 继续引领行业。根据云智盛披露的招股书, 公司2018年营业收入较2017年增长了两倍, 主要来源于芯片和硬件。而如果自己不涉足芯片制造, 云智升未必无法大规模、低成本地赋能产业, 也无法真正走出技术的小圈子, 进入科技圈。行业大圈。总结公司的发展历程, 如果你想给云之盛的每一个人选择定性, 或许永远是从实际解决问题的角度出发, 站在用户体验的高度, 从实际解决用户需求的方向出发。多商业应用场景期待资本加码赋能。在自家芯片的加持下, 云智升的技术商业化能力迅速增强。在具体的商业应用上, 公司已成功开发出智能语音交互产品和智能物联网解决方案两大系列, 在家庭和医疗领域获得了广泛认可。在住宅和酒店场景, 云智升以空调语音模块为突破口。通过与格力等家电龙头企业的深入合作, 拓展并形成了覆盖数十种物联网设备的物联网语音交互系列产品。在此基础上, 公司将单品进一步升级为综合解决方案, 并交付至酒店、社区等场景。此外, 还与世茂集团成立合资公司, 为世茂旗下多家酒店批量提供智能物联网解决方案, 为公司带来销售收入的快速增长。在医院场景, 2016年云智盛与北京协和医院合作, 在国内率先实施病历转录解决方案, 在行业内迅速推广。已在100多家医院上线使用, 500多家家庭医院在测试中使用。此外, 云智生还根据智慧医疗的需求, 构建了大型医疗知识图谱, 推出了病历质控系统、智能随诊等产品。 .聚焦云智升筹建科创板公司此次募资项目再次体现了公司持续深耕技术能力、工程能力和产业能力的发展目标。招股书显示, 云智盛拟发行不超过2025万股, 拟募集资金约9.12亿元, 用于人工智能技术中期建设项目、人工智能芯片研发

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