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回顧18年云知聲融資統計和其的快速發展

云知聲 ? 來源:djl ? 作者:云知聲 ? 2019-08-04 06:11 ? 次閱讀

智能語音作為人工智能的重要入口,近年來得到快速發展,競爭也較為激烈。身為行業領軍企業,云知聲嗅到市場變革方向,提前布局智慧醫療百億藍海市場。與此同時,云知聲耗時 3 年成功研發面向物聯網AI 語音芯片“雨燕”也于 18 年 5 月正式亮相,趁高通英偉達英特爾等芯片巨頭還未進入語音芯片市場之際,此時正是“雨燕”開疆拓土的好時機。

隨著人工智能的持續火熱,大量資本涌入,智能語音市場上誕生了一大批明星公司

而云知聲是該領域為數不多的可為家居、車載、教育行業提供從智能語音芯片到軟硬件一體化服務的全鏈條語音技術供應商。并且云知聲在醫療行業通過與北京協和醫院等合作,共同推動智慧醫療落地。

此外,在萬物智聯來臨之際,云知聲自主研發面向物聯網 AI 語音芯片——雨燕,彌補通用芯片方案的低能效比及處理數據的算力短板。并將底層人工智能核心 IP——DeepNet 成功升級,可兼容 LSTM/CNN/RNN/TDNN 等多種推理網絡,全面邁入融合語音、圖像等處理能力的多模態時代。

01

基于“云端芯”戰略

的多產業布局

基于語音識別、語義理解等技術,云知聲建立“云端芯”產品化戰略,并自研開放平臺,基于平臺向上延伸到醫療、家居、教育、車載領域,向下研發了專有 AI 芯片。

在醫療領域,云知聲于 16 年 4 月與北京協和醫院達成合作,以語音電子病歷為切入點,逐步布局醫療百億藍海市場。發展至今,已與數百家醫院達成合作,并于 18 年 5 月中標 400 多萬元的鄭州市中心醫院醫療語音錄入系統采購項目等。2018 年,云知聲的醫療解決方案更是向醫療知識圖譜、輔助決策全面升級,其推出的智能質控系統已在多家醫院落地。

在家居領域,隨著“雨燕”的亮相,產品服務體系逐漸豐富,目前應用在智能音箱、智能電視、智能冰箱等場景,已為格力、美的、海爾等家電廠商提供基于 AI 語音芯片的軟硬件一體化服務。

在教育領域,云知聲主要提供智能口語檢測系統、早教機器人,對接企業主要為一起作業等教育機構。提供 API 接口,以調用量計費。現日均調用量已達 3 億次,居行業領先地位。

在車載領域,云知聲主要提供芯片到智能語音系統整體解決方案,在汽車前裝、后裝均有布局,并與吉利共同投資成立子公司共同發力多模態 AI 芯片。

02

以語音電子病歷切入智慧醫療

隨著數據的積累以及深度學習技術的不斷發展,國內的語音識別技術最近三年才取得了突飛猛進的進展,識別準確率由 80 %提升至 95 %以上,達到了實用化的通用水平。云知聲便以語音電子病歷作為切入點開始布局智慧醫療。

從行業本身來看,醫療未來是語音落地的重要行業,云知聲布局醫療領域價值度高。

一方面,國內智慧語音醫療市場潛在規模達百億級別。

據衛計委統計,2017 年底我國現有三級醫院 2340 個,其中三甲醫院 1360 個。根據公開的中標信息來看,科大訊飛中標 507 萬元天水市人民醫院智慧醫院建設項目,云知聲中標 400 多萬元的鄭州市中心醫院醫療語音錄入系統采購項目。

因此判斷一家三甲醫院在智慧醫院項目的潛在投入金額為 500 萬元左右。同時,隨著政府對醫院信息化的建設加強,未來三乙醫院、二級醫院等機構也將加大智慧醫院的投入,預計潛在市場規模在百億級別。

另一方面,從海外智能語音巨頭來看,醫療領域對其業績增長支持力度較大。

以海外智能語音巨頭 Nuance 為例,Nuance 在智能語音市場占有率達到 31.6%,位居第一。2016/2017/2018 年度的醫療行業營業收入分別為 9.73/8.99/9.85 億美元,占總收入比值分別為 50%/46%/48%。

從公司本身來看,云知聲在醫療領域的獲客能力和技術與場景結合能力較強,促使云知聲在醫療領域率先實現落地。

一方面,醫療領域進入門檻高,與三家醫院進行試點合作本身就不容易,促使醫院付費購買產品難度更高。

云知聲在耗時 8-9 個月將協和醫院的示范性案例成功落地后,品牌凸顯。近年來訂單逐漸增加,先后中標臺州恩澤醫療中心智能語音錄入軟件系統項目、福建省立醫院醫療智能語音項目、鄭州市中心醫院語音錄入系統項目、鎮江市第四人民醫院項目。在其他企業還在進行打造典型案例時,率先實現千萬級的營業收入。

此外,據云知聲 CEO 黃偉透露,云知聲目前已與 500 多家醫院達成合作(包括已完成測試醫院),且多數為三甲醫院,客群質量高。眾多知名醫院的認可有利于提高云知聲在行業的知名度。

另一方面,醫療與其他行業差別較大,存在著大量專業術語,對語音識別的算法要求更高。

云知聲在醫療垂直領域提供錄入軟硬件一體的解決方案,基于醫療人工智能和大數據分析進行持續探索,實現智能語音交互的問答和病歷查詢,進行電子病歷錄入、健康風險預測和患者分群分析等。

云知聲在提供語音電子病歷的同時還提供病歷質控技術,通過與醫學知識圖譜相結合,為醫生的診斷進行質量控制。

技術方面,云知聲對各個科室的業務進行了梳理,整理了超過 50 GB的醫療文本資料,并進行分類、檢索等處理。通過不斷積累數據,進行分科室語言模型訓練自動優化學習,提高產品準確率。

云知聲具有獨創的語音增強、信道及說話人規整技術,有效擬制環境噪聲干擾,能夠完美識別正常普通話和有口音的普通話,且錄入速度達 200-300 字/分鐘,技術已達行業領先地位。

我們認為醫院客戶黏性較高,付費能力較強,行業仍處于初期發展階段,云知聲的先發優勢會愈發明顯。此外,在醫療項目建設時,醫院會慎重考慮服務方各方面能力,技術、品牌、客戶資源成為主要競爭點,云知聲有望憑借自身優勢在醫療領域占有舉足輕重的地位。

03

面向物聯網“雨燕”芯片問世

助力公司業績再增長

從 PC 互聯網到移動互聯網,再到物聯網,終端設備被賦予更多智慧能力,且需求碎片化嚴重,對于 AI 算力的要求越來越高,原有的通用芯片已經無法滿足物聯網設備處理數據的需求,AI 芯片發展已勢在必行。

18 年 5 月,云知聲在北京召開新品發布會,在行業內率先推出了 UniOne 物聯網 AI 芯片“雨燕”及系統解決方案。

云知聲“雨燕”芯片采用 CPU+uDSP+DeepNet 架構,在計算密度與功耗上占有絕對優勢。相較于通用芯片,雨燕在 DSP 任務加速、miniNLP 任務加速、TTS任務加速、內存帶寬利用效率、NN 任務提升等核心指標都帶來了大幅提升。

在“雨燕”芯片問世之前,云知聲以提供智能語音系統為主,按照設備量收取 license 費用,單個設備的 license 費用只有單個設備的 1%-5%,且提供的軟硬件一體化產品中芯片需要外購,成本較高。

現在,云知聲基于雨燕芯片將豐富公司產品體系,提供軟硬件一體化解決方案,提高產品客單價,降低成本,為業績提供全新動力。且將語音技術整體打包在一個硬件單元之上,系統主控集成便利,品質可靠,產品生產周期大幅下降。

發布芯片后僅四個月,云知聲便選擇將基于雨燕的解決方案進行開源,于 18 年 9 月正式推出智能家居解決方案。通過云端芯結合,提供給用戶面向具體場景的軟硬件一體化解決方案,降低客戶設計起點及成本。

目前,云知聲基于雨燕芯片的全棧解決方案已導入的各類方案商及合作伙伴已超過 10 家,包括美的、京東等,這些廠商對產品有嚴格的檢驗標準,也從側面反映出云知聲產品質量較高。

04

與吉利共同投資設立子公司

發力面向車載AI芯片

車載后裝市場競爭激烈,同時這個領域存在大量中小企業,付費能力差,因此后裝市場規模較小,很難支撐企業業績增長,車載市場未來競爭的關鍵是前裝市場,前裝市場的關鍵在于如何獲取主機廠客戶。

18 年 9 月,云知聲與吉利宣布共同出資成立一家合資公司,開展面向汽車市場的車規級 AI 芯片研發。

雙方將基于云知聲的語音識別、語義理解、語音合成、聲紋識別以及后續不斷拓展的圖像 AI 技術,加之云知聲在人工智能芯片的研發實力,再結合吉利在車載領域的硬件設施、內容架構等建設經驗,發力面向汽車市場的 AI 芯片及基于芯片的整體解決方案,為用戶與車之間提供更加智能的交互體驗。

目前,云知聲多模態人工智能核心 IP-DeepNet2.0 發布,標志著云知聲人工智能處理核心由 1.0 語音時代全面邁入 2.0 融合語音、圖像處理能力的多模態時代。且 DeepNet2.0 已在 FPGA 上得到驗證,未來有望在面向車規級 AI 芯片上落地。

05

各方面表現優秀

產品與資源豐富

愛分析從技術、產品、資源、獲客等四個維度對云知聲進行評價。

技術:AI Lab 底層研發人員 100 多人,底層平臺研發團隊規模在行業中處于前列。同時,云知聲從 2012 年開始布局語音領域,較早時間進入到醫療、家居、教育、車載等場景,基于場景的算法和數據積累時間長。其次,技術線覆蓋語音識別、語義理解、語音合成、聲紋識別等技術自研云知聲開放平臺、AI 芯片,技術鏈條長。

客群:醫療領域,主要面向三甲醫院,付費能力強,客群質量好。車載領域,重點發力前裝市場,與主機廠展開合作,AI 芯片等軟硬一定化產品潛在出貨量高。家居領域服務廠商多為美的、格力等知名家電廠商。

場景理解:專注于醫療、家居、車載領域,技術方案在三個場景內均有較多案例落地。醫療領域與北京協和醫院共建醫療知識圖譜,并在諸多知名醫院開展語音電子病歷建設。家居與車載領域通過將智能交互語音算法與 AI 芯片相結合,提供軟硬件一體化服務。

獲客:以直銷自主獲客。已在智能語音領域發展 6 年,積累了較多的客戶資源,典型客戶有北京協和醫院、美的、格力、吉利等,客戶群體質量較高,能夠產生較好的示范效應。

近日,愛分析專訪云知聲創始人兼 CEO 黃偉,就智能語音發展趨勢與云知聲業務發展進行了深入交流,現摘取部分內容如下。

06

深入布局智慧醫療

AI 語音芯片有望快速搶占市場

愛分析:云知聲近兩年發展情況?

黃偉:近兩年的發展情況可以用四個字形容,那就是少說多做。我們仍然主要從事醫療、家居、車載、教育領域,但相比于 16 年發生了翻天覆地的變化。無論是從技術鏈條還是業務深度都有較大發展。

在醫療方面,16 年 7 月份,我們才落地了第一家醫療醫院——北京協和醫院。現已與 500 多家醫院進行合作,且 80% 以上為三甲醫院。

在智能家居領域,我們的芯片 15 年開始研發,現在已經成功量產,其中芯片模組出貨量已經超過 200 萬片。

在車載領域,我們落地的前裝車型已經超過30 個車型,并且18年10月份和吉利共同投資成立一家合資公司,預計明年起吉利的每臺車都會使用云知聲芯片和AI服務。

在教育方面,16 年我們每天只有接近一千萬的調用量,而現在每天高峰已經達到 3 億次,市場占有率和產品服務都有了很大的提升。

愛分析:云知聲純底層平臺是否會作為產品對外輸出?

黃偉:純底層平臺會作為產品對外輸出。我們能夠與百度、科大訊飛有強大競爭力的主要原因是我們擁有一個非常完善的底層平臺——云端芯一體化。

它是我們在 13 年將機器學習和深度學習算法抽取出來搭建出的一個通用平臺,構成了屬于自己的類似于 Tensorflow 的 Atalas 。另外,還搭建了異構超算平臺 DeepFlow,單個集群鏈接了超過 1000 個 GPU ,使得云知聲在計算能力方面也位居行業前列。

去年年底公司成立了機器翻譯團隊,18 年 5 月份參加了 WNT2018 機器翻譯國際評測,第一次參賽就取得了全球第二名。在產品規劃之初,我們并不是針對車載來專門設計云端芯或家居云端芯,所以底層架構應用比較廣泛。

16 年我們公司也就 200 人左右,17 年全年中位數 246 人,目前公司 400 多人,研發人員 AI Lab 為 100 多人。其他分為醫療團隊,教育團隊、家居團隊的研發、銷售、運維等。商務員工占總員工不到 10 %。

在技術方面我們做了語音識別、自然語言理解、語音合成等,并運用到教育、醫療、家居等領域。他們的共同點在于云端芯一體化底層平臺。去年開始,我們開始輸出底層能力。目前客戶有平安科技、平安好醫生等。

愛分析:云知聲在醫療領域發展情況如何?

黃偉:我們 12、13 年開始想做醫療,但當時醫院沒有完成醫療信息化。且當時行業整體智能語音技術水平較低,產品無法廣泛使用。15 年時醫院信息化建設完成,通用領域的語音識別準確率可以達到 97%,此時結合語音能夠較好的切入市場。

15 年還沒有一家醫院用語音來錄入電子病歷。醫療行業門檻很高,16 年我們開始做了第一家協和醫院,從合作到落地大概耗時 8-9 個月。18 年 4 月份衛計委公布三甲醫院的評級標準,將語音錄入納入其中。目前,東軟東華都希望我們能夠和他們進行合作。

AI+ 醫療一直備受期待。醫生的工作任務通常比較繁重,其中一個重要的原因是需要手寫病歷,一個醫生每天至少花 2-3 個小時記錄病歷,通過語音識別技術可以將書寫時間縮短至 1 個小時,大幅提高醫生的工作效率。

此外,在臨床診治階段如口腔臨床,醫生需要雙手持器械檢查,待檢查完之后需憑記憶書寫病歷,從而極易出錯,通過智能語音系統可以在手術時放開雙手,實時記錄診療信息,從而降低誤診概率。

在醫院方面,我們的目標是打造一個智慧醫院。打造智慧醫院需要大量數據,我們從語音電子病歷切入,先產生語音電子病歷,再做病歷分析,不同場景技術難度不相同。需要通過不斷積累數據,再結合實際場景對智能語音模型進行不斷滾動優化。

云知聲在醫療領域產品標準化程度很高、運營成本低。隨著客戶數量的增多,規模效應將會越來越明顯。我們產品的難點在于如何用標準化產品滿足不同客戶的需求,這對技術團隊的要求很高。

此外,AI+醫療目前很難收費,很多公司都是免費去做,通過打造典型案例進而推廣市場。但我們已經每年能在醫院行業得到幾千萬元營業收入,每家醫院貢獻幾十萬-幾百萬元。

在未來醫療領域發展上,云知聲想做的是智慧醫療,語音是其中的切入點。真正的智慧醫療是多模態的,包括醫生語音電子病歷數據、化驗數據、閱片數據等。

未來將會是多信息融合的方式,我們將繼續發展現有的 NLP 技術、語音技術、圖像處理基礎上,適時引入第三方合作伙伴,共同研發更加完善的產品以滿足用戶需求。

愛分析:云知聲在智能家居領域競爭優勢有哪些?

黃偉:我們的優勢在于我們擁有自主研發的 AI 語音芯片,并且技術領先,已經與美的、格力、海爾等知名企業達成合作。

對于芯片來說,研發芯片需要大量資金和時間。平均研發一個芯片時間大約為 2 年。

云知聲早在 2015 年就組建了芯片團隊,2016 年開始就市場、產品、技術路線以及芯片下游合作方進行評估,2017 年啟動芯片產品定義、IP 選型、算法優化以及技術評估工作,并于 2018 年 5 月,第一代面向物聯網人機交互場景的 AI 芯片“雨燕”正式亮相。

AI 芯片可以把語音識別整個鏈條算法連接起來。好處在于體積更小、成本更低,我們芯片的成本大概是通用芯片成本的十分之一,但運算速度是通用芯片的 50 倍。

此外,格力做的是主控芯片,我們的是智能交互芯片,兩者是互補的。18 年營業收入中 70%-80% 與芯片相關。

我們的產品包括智能音箱、機器人、以及傳統家電設備比如像冰箱空調等。美的、格力等對智能語音系統要求很高,且有自己的檢驗標準,我們的產品只有足夠技術領先才能夠完成他們的測試。

18 年的格力訂單是去年同期的5倍,足以證明對我們技術產品的信任。

愛分析:公司在車載領域前裝和后裝是如何布局?

黃偉:在后裝市場上,云知聲于 13 年開始做了一些成功案例,14 年底由于大部分平板廠商經營失敗,將庫存平板設備移植到汽車上,所以 5% 的汽車開始使用安卓平板。2015 年 6 月我們把產品推廣到市場,現在累計激活設備已有 1800 萬臺。我們把后裝定義為過渡階段,用于拓展客戶、打磨產品。

我們認為車的過渡期為 2 年,從 15 年 6 月份到 17 年,從去年下半年進入前裝市場以來,到目前為止累計出貨的前裝車型超過 30 個。現在的車場合作伙伴有吉利、上汽、通用、廣汽等。如果中國每天有上千萬用戶使用語音的話,前裝一定會做成一個標配。

愛分析:公司在教育領域主要對接的客戶是哪些?

黃偉:在教育領域,我們主要輸出的產品主要為口語測評能力,成長非常快。16 年的時候,我們大概每天 1000 萬級的調用量,現在每天差不多有 3 億次。

我們的產品主要是為企業提供服務,客戶是新東方、學而思等教育企業,收費按照調用量收費。后期會延伸至 2C 市場。我們的市場份額 16 年還較少,但現在已經處于行業領先地位。

愛分析:云知聲未來定位是什么?

黃偉:云知聲未來定位最核心競爭力是AI能力,充分發揮語音和語言方面優勢率先落地,同時會儲備其他類似于圖像能力,并將語音和圖像結合起來生產多模態產品。

此外,我們將研發面向智慧車載、智慧城市的專用化芯片,我們認為在每一個垂直領域內,將會有一兩個 AI 芯片廠商成為市場主流品牌。

目前云知聲多款面向不同方向的芯片也已在研發中,包括適用性更廣的超輕量級物聯網語音 AI 芯片雨燕 Lite;集成云知聲最先進神經網絡處理器 DeepNet2.0 ;可面向智慧城市場景提供對語音和圖像等多模態計算支持的多模態AI芯片海豚;以及與吉利集團旗下生態鏈企業億咖通科技共同打造的面向智慧出行場景多模態車規級 AI 芯片雪豹。

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