原標題：云知聲沖刺科創板，科大訊飛的對手來了！

　　來源：環球老虎財經

　　8月1日，北京證監局公布了中金公司輔導云知聲沖刺科創板的基本情況表。中金公司已于2019年7月10日與云知聲智能科技股份有限公司簽署了上市輔導協議。具體內容顯示，中金公司已指派齊飛為組長的9名工作人員全力輔導云知聲在沖刺科創板前的各項準備工作。

　　云知聲公司官網信息顯示，公司成立于2012年6月，專注于物聯網人工智能服務，擁有完全自主知識產權，是世界領先的智能語音識別AI技術企業之一。

　　作為國內語音識別獨角獸企業，自創立至今云知聲已累計獲得7輪融資，融資金額總計超過20億元。云知聲也是目前為止融資金額最大的AI科技企業。恒大研究院最近公布的研究報告顯示，云知聲的估值為12億美元。

　　估值12億美元，又一個科大訊飛？

　　和AI領域其他一些科技企業相比，黃偉創立下的云知聲無疑是幸運的。盡管公司成立之初并未處于投資風口，但成立后卻一路開掛，8年時間內吸引國內知名投資機構的7輪融資，累計融資金額超過20億元。

　　云知聲公司官網顯示，公司累計獲得四輪融資。其中，獲得A輪融資時間為2013年6月，融資資金為1億元。這距公司成立僅一年時間。隨即在2014年12月，完成五千萬美元的B輪融資。一年之后的2015年12月，公司再獲數千萬美金B+輪融資。2017年8月，完成近3億元C輪融資。

　　不過，這卻不足以反映資本對云知聲青睞的全貌。事實上，據投資界報道，除上述四輪融資外，云知聲還獲得另外三輪融資加持。具體來看，包括2012年10月的天使輪融資1000萬元人民幣，2018年5月完成的1億美元融資和2018年7月的6億元融資。

　　其中，啟明創投的投資或較為關鍵。公開信息顯示，啟明創投參與了云知聲A輪和B輪兩輪融資。A輪融資中，啟明創投聯手磐谷創投，投資1億元。B輪融資中，啟明創投又聯手高通，投資5000萬美元。作為國內知名老牌的投資機構，啟明創投曾投出了數十起知名項目，并將這些項目一一送上A股。其在一級市場的投資動態，也頗受市場關注。

　　值得留意的是，除了啟明創投、漢能投資等投資機構，云知聲還獲得國家隊的加持。在最后一輪融資中，中國互聯網投資基金、中金佳成和中建投資本總計向云知聲投資6億元。而這三家機構，都大有來頭。其中，中國互聯網投資基金的戰略出資企業包括中國工商銀行、中國農業銀行、中信國安、中國人壽、中國移動、中國聯通、中國電信等國資企業；中金佳成是中國國際金融PE投資平臺，中金的主要股東為中央匯金公司；中建投資本為建投華科投資股份有限公司旗下的私募基金管理公司。

　　AI獨角獸是怎樣煉成的？

　　云知聲之所以獲得眾多知名機構青睞，或與創始人的經歷和公司所從事的行業有關。

　　公開信息顯示，公司創始人兼CEO黃偉為中科大博士和上海交通大學生命科學技術學院博士后。2003年至2009年，就職于全球知名手機生產企業摩托羅拉，任摩托羅拉中國研究中心資深研究員。在此期間，黃偉開發出了世界第一款手機聲紋認證系統。后出任盛大創新院核心高管，并創建了語音分院。

　　創業之初，黃偉在接受采訪時坦言，其實并沒有明確的方向。而彼時，國內市場正值智能手機起飛之時。彼時做語音識別，與業內的語音識別企業如BAT、中興通訊等巨頭相比，云知聲并未有優勢可言。

　　不過，選取物聯網作為突破口，卻為云知聲贏得了先機。黃偉表示，PC時代，相連的主要是電腦設備；移動互聯時代，相連的主要是手機和平板電腦；在物聯網時代，連接的則是空調、智能家居、電視、音響等設備。從場景來看，三者的最大區別在于，PC和移動互聯，都需通過觸摸屏操控終端設備，萬物互聯時代則不需要借助顯示屏，但操控距離普遍大于5米，存在距離較遠的痛點。而語音識別，為物聯網提供了較好的解決方案。

　　另一個重要原因在于，國內巨頭如阿里、騰訊、中興通訊等，彼時爭奪焦點，主要放在移動互聯業務上面，并未過度關注物聯網的發展。當時的物聯網領域，在國內還處于發展的初期階段，既沒有明顯的巨頭壟斷市場，也沒有明顯的技術壁壘，這就為云知聲的發展提供了較好的條件。

　　以物聯網發展發現為突破口，在資本的支持下，云知聲迅速建立起屬于自己的“護城河”。云知聲官網信息顯示，目前已在語音識別、語義理解、語音合成、聲紋識別和離線操控等領域建立了核心技術“護城河”，并在智能家居、智能車載、智慧醫療、智慧教育等領域廣泛應用。合作伙伴，涵蓋了中國電信、英特爾、聯想、華為、中國民生銀行、海爾、格力、美的、平安好醫生、北京協和醫院等一大批知名企業。

　　與此同時，從2015年開始，云知聲還布局了物聯網的底層支持硬件——芯片業務。在今年1月2日的“云知聲2019戰略發布會”上，云知聲亮相了雨燕、海豚、獵豹三款在研芯片。發布會上，黃偉表示5G與人工智能的結合，將真正促使萬物智聯（AIoT）的落地與實現。未來巨量的多維數據（如語音、圖像、視頻等）集中處理與邊緣式分布計算的需求，勢必將進一步挑戰AI底層支持硬件——芯片的計算能力。因而，具備多維度AI數據集中處理能力的多模態AI芯片將成必由之路。

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責任編輯：陳志杰