11月3日晚，物聯網人工智能獨角獸云知聲智能科技股份有限公司（后簡稱“云知聲”）提交的科創板IPO申請材料獲得受理，其上市輔導工作已全部完成，已于上交所科創板官網公示。

2012年6月，云知聲在北京成立。那個時候，“云”的概念仍未得到明確的定義，“深度學習”技術也才初露頭角。

當年不足十人的創始團隊看準了兩項技術的發展潛力，成立僅三個月，云知聲發布了公有云平臺;同年12月28日，云知聲上線了深度學習功能，開創性地將DNN 引入到傳統聲紋識別 ivector技術框架中，這一舉動比百度的DNN早了整整一年。

2014年，云知聲提出了“云-端-芯”戰略，打算建立生態閉環。不過，盡管“芯生態”的概念遠遠領先于行業認知，云知聲仍必須使用高通等海外廠商的通用芯片，既在核心技術上受制于人，又無法將自己的NLP能力與芯片完全融合，這個問題困擾了云知聲整整四年。

2018年5月，云知聲終于攻克芯片難題，打造了第一代UniOne物聯網AI芯片及其解決方案——雨燕（Swift），該芯片是全球首款面向物聯網的AI芯片，能夠與云知聲的AI能力完美契合，其解決方案性能較通用方案提升超50倍。

8年時間，云知聲總計進行了9次融資（天眼查數據），獲取51款軟件著作權，533項專利。

在這期間，云知聲獲得至少20億元資金，其中不乏高盛、奇虎360、京東云等知名企業助力。如今，云知聲已穩坐人工智能/物聯網領域領頭的獨角獸之一。

云知聲融資進程（數據來源于天眼查）

不過，人工智能技術產業化尚不成熟，家育、醫療雙產業也仍未出現有效的商業化模式，趕上科創板的紅利，云知聲是否能夠因此更進一步？

研發投入驚人，營業收入有待提高

雖在技術上存在顛覆性的突破，但由于智慧家居、智慧醫療市場均仍處于開拓之中，相關業務商業化遠不成熟，云知聲的掘金之旅也多少受到了市場的限制。

報告期內，云知聲虧損凈額分別為17，376．33萬元、21，354．87萬元、29，188．73萬元和11，181．14萬元， 扣除非經常性損益后歸屬于母公司所有者的凈虧損分別為17，727．72萬元、22，943．82萬元、31，712．48萬元和11，036．41萬元，總的來看，云知聲虧損規模較大，且在短期內難以實現盈利。

在此情況下，云知聲嘗試采用第二套上市標準登陸科創。該標準要求企業”預計市值不低于人民幣15億元，最近一年營業收入不低于人民幣2億元，且最近三年累計研發投入占最近三年累計營業收入的比例不低于15%”。

云知聲在研發方面的投入有一絲破釜沉舟的味道。報告期內，其研發費用與營業收入的比值分別為109．13%;117．78%;77．61%、163．55%，其比值遠超過規則要求的15%。

財務指標節選

疫情期間，云知聲面向醫院、家電、商業地產類客戶的業務在上半年均受到較大影響。其中，醫院類客戶將主要精力轉移到了病患收治，并普遍將包括智能化升級在內的其他業務需求進行了延后安排，從而導致其語音病歷系統、病歷質控系統等產品銷售遲滯;家電類客戶的銷量則受疫情影響大幅下滑，產品需求、新產品創新需求均因此下滑。

從2020年研發費用與營業收入的比值可以看出，云知聲跟隨市場節奏，有意控制了開發速度，進而阻止了今年凈虧損數字的繼續上漲。

再談營業收入。2018年經歷了營業收入的三倍跨越后，云知聲在2019年的增幅不算明顯。由于2020年后半年各級消費都將迎來飛速提升，全年數據超過2019年沒有太大懸念。

雖然2019年云知聲的營業收入未經歷太多增長，卻恰好邁過了2億元營業收入這道重要的坎，得以取得進入科創板的機會。但在人工智能行業來看，2億這個數字雖遠高于眾多位于B、C輪的醫療AI企業，卻距離商湯、依圖等坐擁AI安防的獨角獸還存在太大的差距。要撐起百億的估值，云知聲還需要在商業化方向繼續努力。

以家居、醫療為核心構建產品體系，多個市場占有率超70%

以“萬物互聯，知音知心”為愿景，云知聲開拓了智能語音交互產品與智能物聯解決方案兩個系列，聚焦于家居、醫療兩大領域。

在家居領域，云知聲在住宅和酒店場景，以空調語音模組為突破口，通過與格力等家電龍頭企業深入合作，拓展形成了覆蓋數十種物聯網設備的物聯網語音交互產品系列。在此基礎上，云知聲進一步將的單一產品升級為綜合解決方案，并面向酒店、社區等場景規模交付。

根據灼識咨詢數據，公司目前在家電智能語音模組領域的市場占有率已達到70%。此外，公司與世茂集團達成戰略合作，成立合資公司，面向世茂集團下屬的眾多酒店批量交付智慧物聯解決方案，帶來銷售收入的快速增長。

在智慧生活的子領域——白電市場，公司通過與格力等白電巨頭合作，灼識咨詢數據顯示，云知聲的市場占有率已達到70%。

智慧醫療是云知聲發力的一個重要場景。云知聲語音病歷錄入系統優勢地位顯著，市場占有率高達70%;病歷質控系統逐漸發力，目前市場占有率約30%。上述智慧醫療類產品已在北京協和醫院等近百家三甲醫院中上線使用，并處于進一步擴張之中。

從2020年半年度銷售情況可作粗略估計，云知聲的家居與醫療領域的體量比大概在4:1，本文主要分析云知聲在醫療領域的業務發展情況。

報告期內，云知聲主要產品與服務的收入情況，智慧物聯逐漸成為營收主要來源

（數據來源于云知聲招股書）

報告期內前五大客戶具體情況（數據來源于云知聲招股書）

詳解云知聲醫療業務體系與其發展機遇

相較于智慧家居領域，云知聲在智慧醫院的業務量相對較少。但在政策的推動下，云知聲醫療語音交互解決方案、智能病歷質控系統兩條醫療業務正面臨前所未有的機遇。

云知聲醫療語音交互解決方案由醫療語音識別引擎、語音錄入客戶端、定制麥克風和鼠標組成。以深度學習、超級計算和大數據等AI 技術為基礎。

據美國醫學會統計，醫生的職業生涯中的35%到40%時間花在了病歷采集與錄入之上，如果以時間價值衡量一個主任醫師在電子病歷上的投入，這一數字為每年65500歐元。

國內的情況同樣不容樂觀，在信息化的大趨勢之下，很多醫生不得不把更多的時間花在病歷錄入上。特別是一些鄉鎮醫生，一套電子信息病歷可能需要進行6次錄入才能保證完整。

解決這一問題需要從兩個角度解決，一方面需要提高系統的互操作性，降低病歷錄入的復雜度;另一方面需要優化語音錄入流程，加快信息錄入速度。云知聲便是從后者出發，通過以知識圖譜支持下的語音錄入替代鍵盤錄入、手動記錄的方式，縮減醫生花在電子病歷錄入上的時間。

這一方式在國外擁有實踐支持。HIMSS2018年關于電子病歷調查中顯示，美國語音錄入及鍵盤錄入情況分別為37%和33%，而語音錄入相較其他錄入方式而言，大致提高了20到40%的效率。

為適應醫院不同科室實際的使用需求，該系統提供兩個版本。其中，標準版提供一種方便快捷的輔助錄入方式，醫生通過口述患者病情，系統自動將語音轉為文字，以結構化的方式錄入電子病歷數據，實時將文本輸入至光標所在位置，從而提高錄入效率;升級版則將?？谱R別模型、語音操控接口、語音過濾等?？苹δ茏鳛閱为毮K開發，實現系統的低耦合?？筛鶕I務和場景需要與標準版系統進行自由組裝，打包成不同的專科方案。

除此以外，云知聲還實現了鍵盤錄入和語音錄入并存，即無需進行特定的“關閉語音輸入法打開鍵盤輸入法”步驟，即可自由切換，這些細節同樣是提高醫生效率的關鍵。

不過，無論采用哪一種病歷數據錄入方式，其中的錯誤在所難免。然后，病歷質控并不是一個簡單的校準問題，這個環節如同“雞肋”，不能不管，也難以去管。

一方面，病歷質控對質控員的能力有著極高的要求，合格的質控員需具有臨床背景——華西醫院質控崗位招聘公告中便要求應聘者具有“碩士及以上學歷”、“臨床醫學及相關專業背景”。這樣的招聘要求并不低，甚至比很多城市中心醫院的臨床科室招聘要求都高了許多。在中國醫療資源嚴重缺失的背景下，優秀的臨床醫學生尚不能滿足臨床需求，離開臨床專職質控，無論是管理層還是醫生本人都難以接受。

另一方面，一份病歷長達數十頁至上百頁不等，人工質控需要花費大量的時間，且即使是經驗豐富的醫師也很難短時間從大量資料中找出其中的錯誤，很多錯誤需要質控人員聯系病歷中的各個部分才能找出，這無疑對質控員的各方面能力都提出了極高的要求。

在這一情況下，云知聲依靠其基于百萬數據構建知識圖譜，打造了智能病歷質控系統。該系統可準確理解病歷內涵并進行缺陷篩查，重塑業務流程，大幅提高病歷質控工作效率，以及質控的深度和廣度。

云知聲IOT事業部總裁謝冠超曾告訴動脈網：“在提高病歷質控覆蓋率方面，云知聲首先以不同省份的質控規范及不同醫院的質控規范基準，打造了一個質控點全集，在此基礎上，云知聲會根據特定醫院特定場景對數據庫進行補充。”

東南大學附屬中大醫院是云知聲病歷質控方向的合作方，截至2019年，中大醫院病歷質檢覆蓋率已達100% ，質檢缺陷覆蓋面由原來的重點缺陷檢查升級為全缺陷檢查，質檢工作提速接近10倍。

從目前來看，云知聲的語音交互解決方案與病歷質控解決方案的基于來源于政策的推動。一方面，疫情之后，各級醫院紛紛嘗試建立新型公衛防御體系，并在電子病歷、三級公立醫院績效考核的前提之下對醫院進行信息化升級。因此，眾多二級、三級醫院面臨HIS系統、電子病歷的更新迭代。

另一方面，DRG的全面試點促使醫院愈發重視病案科的病案監管問題，由于病案低編將為醫院收益帶來持續損失，醫院存在主觀意愿加強病案質控。

如果云知聲的產品體系能夠有效契合醫療體系的需求，其營收與估值將進一步因此提升。

云知聲或仍需開拓新的賽道

從云知聲的現有業務體系來看，其智能家居領域的業務將面臨百度、小米、華米、松下、蘋果、亞馬遜等一系列強有力競爭對手。隨著市場進一步成熟，云知聲或將投入更多研發成本于智慧家居的應用之中，以維持現有的競爭優勢。

而醫療領域業務雖有政策支撐，但兩大業務線的整體市場規模算不上大。以擁有類似業務的信息化上市公司為例，他們營業收入大致在5-10億元不等，凈利潤約為0．5-5億元。相比之下，云知聲醫療業務范圍較窄，若能坐穩醫療信息化，云知聲的營收水平或能獲得成倍的提升，但要撐起百億估值，云知聲或許還需要開拓其他的產品體系。

不過，互聯網是一個快時代，我們很難預料這樣一家擁有眾多專利的企業能夠在未來抓住怎樣的機遇。若能成功上市，云知聲或許能夠帶領人工智能迎來真正的春天。

責任編輯：PSY