作者：杨凡  编辑：罗丽娟

　　当下，物联网 AI 化虽然已是大势所趋，但不论是对于产业链上游的硬件厂商，还是下游的技术服务商而言，都并非易事。

　　AI 芯片作为其中重要一环，赛道争夺战也逐渐激烈。不仅互联网巨头在这一领域持续加码，也涌现很多新兴独角兽。仅仅就 AI 语音芯片这一垂直领域，就有云知声、出门问问、思必驰、Rokid 等诸多公司争抢市场份额。

　　去年 5 月，云知声推出首款面向物联网的 AI 芯片 UniOne 系列的第一款芯片雨燕(Swift），并宣告，早在四年前提出的“云端芯”闭环打通。云知声也由此完成了从最初起家的语音识别技术服务商，向 AI 芯片公司的转型。

　　5 月 7 日，在云知声 AI 技术开放日会场，公司董事长兼 CTO 梁家恩全面介绍了云知声的核心技术系统，包括语音合成、语音和知识计算、芯片和超算平台。此外，云知声还联合多家合作伙伴展示了其在家居、车载、儿童、教育、医疗、金融、零售等领域的落地成果。

　　云知声把这些产品构想和技术落地能力，归纳为“全栈”、“硬核”的 AI 哲学，“简单来说，全栈就是贯穿技术、产品与产业闭环的全栈 AI 产业能力，把技术和整个产业应用需求价值闭环打通；硬核则是从底层算法到 AI 芯片的硬核实力。”

　　“现在 AI 的不是过去看到的刷榜和炫技。我们希望能通过机器更好服务人类，这是我们作为 AI 技术人的梦想，也是我们作为第三代、第四代 AI 的从业者梦想。”云知声董事长兼 CTO 梁家恩在此次开放日演讲中反复强调。

　　梁家恩直言，这是一个最好的时代，也是最坏的时代。“什么是最好的时代？产业机会已经摆在眼前了。什么是最坏的时代？如果你还停留在技术 AI 的时代，那这个时代会进入第三次泡沫和寒冬。”

　　成立之初，云知声主要是基于云端用语音识别等技术提供服务。“不过我们发现，要实现技术落地的话，往往还需要与终端设备和芯片紧密联合。”梁家恩说道。

　　基于此，云知声在 2014 年就前瞻性地提出了面向物联网的“云端芯”概念和产品体系构想。所谓“云端芯”一体化方案，是云知声为智能物联网产业，提供从“智能交互”到“应用服务”的全套基础架构：“云”指云知声的 Athena 智慧大脑，为行业应用提供认知计算、领域定制、个性化的内容服务平台，以及基于用户行为数据的快速学习迭代能力；“端”指物联网智能交互和应用，针对领域应用进行快速定制；“芯”指为 AI 交互与应用，提供高性能、低成本的边缘计算能力。

　　梁家恩表示，就云知声而言，做 AI 芯片实际上已经过很长时间的探索，并在家居、智能音箱、儿童机器人等市场方面基于 IVM（通用芯片方案）的产品形态验证了市场、产品、用户场景的合理性。“推出自研 AI 芯片对我们是一件水到渠成的事情”。

　　但芯片领域是一个相对较“重”的领域入，前期投入大，回报周期长。

　　云知声进入 AI 芯片后，其内部资金、时间精力、战略倾斜等方面都发生了很多变化。为了避免过重，云知声只做前端设计和测试，所有后端的，包括生产、流片、封装等都交由现成的产业链做。从商业形态的角度来说，除了节省成本，也让云知声增加了更多合作伙伴和落地场景。

　　继去年发布首款芯片后，今年年初，云知声对外界公布了其正在研发中的第二代物联网语音 AI 芯片雨燕 Lite、面向智慧城市的支持图像与语音计算的多模态 AI 芯片海豚（Dolphin），以及面向智慧出行的车规级多模态 AI 芯片雪豹（Leopard），且这三款芯片均计划在今年启动量产。

　　梁家恩透露，今年云知声的芯片还将有几十万片出货量，“我们现在大部分资金都投入在芯片里面，这样的状态肯定还会持续几年，毕竟我们做量产芯片才刚刚起步。”

　　此前，云知声联合创始人李霄寒提到，面向智能产品厂商实现 AI 落地，牵涉到软件、硬件、系统、芯片等非常多的环节，需要量产化的结构经验、需要对系统做优化、还要在价格和性能平衡的基础上做通用芯片和硬件平台的选型，做 AI 芯片门槛很高。

　　“这不是随便什么公司都能做的”，梁家恩补充道，“我们一直认为做 AI 芯片需要三个方面能力。首先是好的芯片研发和设计能力；第二个就是要对算法有深入的了解，这样才能更好支撑着应用；第三点在于要有能够打造 AI 应用的能力。因为用户肯定是为应用来买单的。”

　　梁家恩表示：“算法和应用这两块，我们要比传统芯片厂商更熟悉、更擅长。”

　　不论是前期作为语音交互技术服务商，还是转型为目前的 AI 芯片公司，云知声的商业化路径都是典型 B2B2C 模式，主要落地场景集中在家居、医疗、车载、教育等领域。

　　就 AI 语音芯片来说，与云知声前后脚进入赛道的，还有出门问问、思必驰、Rokid 等诸公司。2018 年 5 月，就在云知声发布其首款 AI 语音芯片后不久，出门问问在 5 月 24 日发布旗下首款 AI 语音芯片模组问芯 Mobvoi A1；6 月 26 日，Rokid 在杭州发布了自主研发的 AI 语音专用 SoC 芯片 KAMINO18；同一天，思必驰也宣布正在与某芯片巨头合作研发 AI 语音芯片。

　　这些公司不仅在业务模式上很相似，落地场景也几乎完全重合，找到差异化的战略布局就变成了制胜关键。

　　但在梁家恩看来，云知声作为较早开始 AI 芯片研发的公司之一，面对后来者们发起的挑战，是先行者付出的必要代价。“在激烈的竞争中，云知声没有掉队，我觉得我们之所以能往前走，第一步就是我们一直通过技术领先打造时间差优势。”

　　与所有行业类似，巨头化也是 AI 芯片的趋势之一。阿里、百度、华为等科技巨头不仅自己亲自下场参与竞争，还通过投资、并购、战略合作等方式将很多 AI 公司拉入自己的阵营。虽然科技巨头在各类资源和落地场景方面有天然优势，但梁家恩仍坚持云知声的独立融资和发展。

　　云知声 CEO 黄伟曾不止一次被问到认为未来人工智能领域表现最好企业是哪些，他都毫不犹豫地回答，“BAT、讯飞和我们”。

　　虽然没有科技巨头背书，但是云知声采用的落地战略是跟各个行业的传统巨头合作。梁家恩表示：“这些传统巨头缺的是什么？是 AI 的技术能力和前瞻意识。而云知声正好缺的是对行业应用中的问题和挑战的积累。所以我们的结合是一个双赢的局面。”

　　在他看来，传统行业的巨头不一定喜欢跟互联网巨头合作，“传统企业与他们（互联网巨头）合作很容易导致的结果之一就是，把自己的用户让渡出去了，所以，对互联网巨头的忌惮，正是我们的机会所在。”

　　去年资本热潮渐冷，很多一级市场投资人在面对 AI 初创公司时，理性、谨慎是基本态度。一些投资人表示投 AI 公司时会更看重专注垂直领域和固定场景的创业公司。

　　梁家恩的态度很鲜明，“我们只找认同我们价值观的投资人。我们只做我们坚定认为正确的事，擅长的事。”对于市场上其他不认同的声音，梁家恩解释称，虽然云知声的落地场景看起来很多，但背后其实只聚焦在两个方面：一个是以家居，车载，儿童教育等为代表场景，做一体化的智能交互方案；另一方面是涉及教育和医疗的智慧服务。

　　据天眼查数据显示，截至目前云知声共融资 7 轮，在去年 7 月完成 6 亿元人民币C+ 轮融资后，据不完全统计，云知声累计融资总额达 20 亿人民币。谈及融资，梁家恩称，资金方面对云知声来说已经不是最大压力了。

　　伴随业务扩张，云知声也多次透露其营收已连续三年保持超 100% 的同比增长，并称 2018 年收入规模预计将为去年的 3 倍，2019 年仍将有2-3 倍的增长。

　　“但云知声总体仍然未盈利，”梁家恩承认，云知声仍在抢占规模阶段，“如果要有意去盈利的话，云知声也是可以做到的。”

　　在去年下半年科创板相关政策推出后，云知声作为 AI 独角兽，被频繁猜测其是否会选择登录科创板。虽然目前暂无官方消息公布，但据内部人士透露，云知声申请科创板上市的筹备工作，已经在进行当中。