听说云知声是“AI语音第一股”，是真的吗？云知声怎么样？

是真的。在AI人工智能领域，智能语音是发展得最为成熟的赛道。作为人工智能语音行业早期的入局者，云知声确实被称为“AI语音第一股”。通过在人工智能领域的不断深耕，如今云知声已经发展成为一家顶尖的物联网人工智能服务提供商，它以全栈AI技术为核心，立足云芯一体化平台，提供面向智慧物联、智慧医疗等场景的物联网智能化产品服务，深得众多合作伙伴的信赖与好评。

智能语音是人工智能（AI）领域技术最为成熟的分支，其研究始于上世纪50年代，直到90年代步入产业化道路，Nuance和国内的科大讯飞（002230SZ）等均成立于这一时期，2010年前后行业步入变革式发展期，国内涌现出众多智能语音公司，如思必驰、云知声、出门问问、声智 科技 等。从落地应用来看，由2014年底亚马逊Echo开启的智能音箱大规模普及，打开了消费者对语音交互的认知，截至目前，AI语音已广泛应用在家居、金融、 汽车 、教育、办公、医疗 健康 、地产等 社会 经济生活的方方面面。

转型 探索 的不同路径

前不久，思必驰旗下智能硬件品牌“思麦耳”推出了首款产品，即360 降噪会议麦克风音箱，具有智能降噪、免费音频实时转写等功能。

该负责人进一步指出，消费电子产品都有生命周期，目前硬件本身并不赚钱，先把品牌和用户做起来，后续会继续上线一些增值服务，拓展营收模式。

公开数据显示，思必驰于2007年成立于英国剑桥，次年回国落户苏州，2014年剥离了教育业务，2016年升级“云+芯”战略，2018年成立了芯片公司深聪智能，打造“算法+芯片”一体化的整体解决方案。2021年4月完成股份制改造，目前已进入上市辅导期。

另一家同样向上游押宝AI芯片的云知声，曾于2020年11月提交IPO申请，拟在科创板上市，但仅隔3个月后云知声主动撤回了上市申请。根据公开资料及当时的招股书披露，云知声从2015年就开始搭建芯片团队，从2017年至2020年上半年，云知声分别投入55303万元、116693万元、607115万元和175580万元，面向物联网领域的“雨燕”和面向小家电市场的“蜂鸟”系列芯片已量产和规模销售，“雪豹”车规级芯片尚在进行稳定性测试。

破局之路仍在 探索 期

科大讯飞AI研究院副院长陈志刚指出，“目前很多AI企业都在转型，这是可以理解的，是一定程度上必然的趋势。”AI技术要落地一定会涉及平台，也就是说用什么样的载体、在什么 *** 作系统上，有什么样的嵌入式硬件，AI的能力在各种条件下跑得起来，服务更多的场景，是非常系统化的事情。很多落地过程需要各个环节的密切配合，才可以将价值最大程度地挖掘出来。

AI语音公司的生存现状如何？因为2010年前后成立的这些AI公司大多还没有上市，营收结构及财务数据并未公布，这里只以老牌企业科大讯飞、提交过IPO申请的云知声作为简单参考。

云知声招股书显示，在2017年、2018年、2019年及2020年上半年，该公司实现营收分别为6114万元、197亿元、219亿元、8469万元；净亏损分别为174亿元、214亿元、292亿元和112亿元，三年半时间累计亏损额近8亿元。报告期内，云知声的毛利率水平在30%左右，2020年上半年为3166%，相比于其他申请IPO的视觉类AI企业，这一数据偏低。

从营收结构来看，云知声主营业务包括三部分，各部分的占比呈现较大的变动：智能语音交互产品，即物联网语音交互产品、智能语音工具产品等，营收占比由2017年的97%降到2020年上半年的28%；智慧物联解决方案，主要面向酒店、社区、住宅、医院等特定场景，2020年上半年，智慧物联解决方案收入在总营收的占比超过67%；人工智能技术服务，在总营收中的占比近5%。

科大讯飞是国内最老牌的、以语音合成起家的AI企业，截至3月10日收盘，科大讯飞的总市值约1092亿元。根据财报披露，按产品划分，科大讯飞的营收贡献比前四位分别是教育产品和服务、开放平台、信息工程、运营商相关业务，其中教育产品和服务约占比三成。其他营收贡献还来自于智能硬件、智慧政法行业应用、 汽车 智能网联相关业务、移动互联网产品及服务、教学业务、医疗业务、智慧金融产品和解决方案等。2021年前三个季度，科大讯飞营收10868亿元，净利润为768亿元，同比增幅分别为49%、24%。不过，因保持较高的政府补贴，科大讯飞的商业模式及盈利能力在一定程度上也受到疑问。

大体来看，AI语音企业的营收来源是以落地应用于各行业领域的AI解决方案为主，其次是消费电子产品。无论是做AI芯片还是AI *** 作系统，目前还处于研发投入的阶段。无论是哪一条转型道路，AI语音公司仍面临严峻的挑战。

对于当下的“造芯”热潮，CHIP全球测试中心中国实验室主任罗国昭就指出，语音识别技术并不是新鲜的AI技术，不考虑语义识别的话，实际上已非常成熟，甚至无需专用硬件。使用专用语音芯片的核心意义在于降低软件开发成本，特别是与 *** 作系统适配的成本。因此语音识别芯片最核心的研发方向就是降低成本，包括芯片、代码，开发成本以及功耗、延迟成本。“ 做好难，做便宜其实更难。便宜的话，还需要有更广泛的设备及用户使用，这就考验开发厂商的销售以及产品外延能力。”罗国昭说。

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到8405%;其次是技术层企业数，占比为1365%;基础层企业数占比最低，为230%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到4113%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为764%、681%、564%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为555%、547%、476%、472%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

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