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文 / 二风
6月30日，人工智能语音技术公司“云知声”成功在港交所挂牌上市，股票代码09678.HK。云知声本次全球发售H股约156.1万股，发行价定为每股205港元，募资净额约2.06亿港元。
截至7月4日，股价最高收得338.6港元，最终收报329.4港元，较发行价大涨60.6%，收盘总市值超过233.7亿港元。这一表现，为云知声赢得“港股AGI第一股”的称号。
图源：云知声官微值得注意的是，云知声此次募资规模相对较小，在当前AI企业动辄数十亿港元融资的背景下，区区2亿港元的募资显得颇为“保守”。有分析认为，云知声此番上市更大的意义在于“续命”——完成上市可解除对赌协议中的赎回压力，优化财务结构，而不仅仅是筹集扩张资金。
据招股文件披露，截至2024年底云知声账上现金及等价物仅剩约1.56亿元人民币。公司资产负债表中还背负着高达33亿元人民币的“可赎回优先股”巨额负债，如在约定期限前未能上市，投资方有权要求公司以本金加年息10%的价格回购股份。
成功上市使得这项危机得以消除，特殊赎回权随IPO转为失效，因此，这次IPO更多被视作云知声卸下历史包袱、续存求生的重要一步。
专注对话式AI的“老将”
云知声成立于2012年，是一家专注于对话式人工智能产品和解决方案的AI解决方案提供商，主营业务聚焦在日常生活（物联网）和医疗健康等垂直应用场景。公司由黄伟、梁家恩、康恒等人工智能语音识别领域的专家联合创立，他们均拥有中科大、清华等名校及中科院背景。
作为国内首批将深度学习算法应用于商业语音识别的公司之一，云知声在语音AI领域起步甚早，并逐步构建起涵盖大模型、多模态交互、AI芯片、行业知识图谱等在内的全栈技术体系。
图源：云知声官网在2016年，云知声便着手自建Atlas人工智能计算集群，为大规模模型训练提供算力引擎。2023年5月，云知声发布了参数规模达600亿的通用大语言模型“山海大模型”，并将其应用于医疗诊断和日常生活等产品中，实现了AI大模型商业化的突破。在2024年MedBench医疗AI评测中，山海大模型以82.2分的综合成绩排名第一。
除了软件算法，云知声还自主开发了AI语音芯片，先后推出了物联网语音芯片“雨燕”和“蜂鸟”，以及面向车载的语音AI芯片“雪豹”。据招股书披露，近三年云知声AI芯片出货量从2022年的1280万颗增至2024年的3600万颗，通过掌握芯片设计能力，云知声的AI解决方案在终端设备部署上拥有更强的落地适配性，这也被视为其技术壁垒之一。
在智慧生活领域，云知声为格力、美的、海尔等家电企业提供语音交互解决方案，覆盖智能家居、车载、智慧交通等应用场景。在智慧医疗领域，云知声为医院提供语音电子病历、智能导诊、医学影像辅助诊断等AI解决方案，目前已落地于北京协和医院等超过500家医疗机构。
高研发、低回款、强对手，云知声难在哪？
从财务数据来看，云知声近年的经营状况其实并不算乐观：增收不增利，持续亏损，现金流承压，凸显商业化变现的挑战。在2019-2024年中国AI解决方案市场年均增长逾30%的大环境下，云知声自身的财务表现仍然承受多重压力。
首先是业绩亏损与研发投入的矛盾。财报显示，2022-2024年云知声分别实现营业收入6.01亿元、7.27亿元和9.39亿元，三年营收年复合增长约23%。但同期净亏损分别高达3.75亿元、3.76亿元和4.54亿元，三年累计亏损超过12亿元。
连年亏损的主因归于高强度的研发投入，2022-2024年云知声研发开支占各年收入的比例在30%-40%之间。尤其是对大模型的投入，导致成本居高不下。尽管大模型研发提升了技术竞争力，但短期内尚未找到清晰的盈利路径。
其次，云知声目前的商业模式以提供定制化AI解决方案为主，这种项目制、软硬结合的业务模式在盈利能力上存在瓶颈。其主要收入来源于智慧生活和智慧医疗两大板块的AI产品及解决方案，其中以定制项目交付为主的解决方案业务占总收入六成以上。
图源：云知声官网《节点财经》分析，此类业务往往涉及硬件采购与系统集成，毛利率常年在40%左右。相较纯软件或SaaS模式50%-80%的高毛利率，云知声的业务毛利水平偏低，限制了盈利提升空间。同时，定制项目往往投入周期长、交付复杂，也加大了运营成本和管理难度。招股书显示，云知声核心业务毛利率近年来呈下降趋势，再加上销售和行政费用增长，进一步压缩了利润率。
此外，市场竞争激烈，份额有限也是云知声面临的现实挑战。
根据弗若斯特沙利文的数据，按2024年收入计算，云知声仅占中国AI解决方案市场约0.6%的份额，行业排名第四。换言之，国内AI方案市场高度分散且群雄环伺，云知声作为其中的玩家之一，尚未取得显著的规模领先优势。
在云知声所专注的细分领域，形势同样不容掉以轻心。公司在日常生活场景的AI方案市场虽跻身第三位，但市占率也只有5.8%；在医疗AI服务市场排名第四，市占率约2.3%。
这一水平与行业龙头仍有明显差距，科大讯飞等巨头多年来深耕语音及人工智能领域，业务版图横跨教育、医疗、物联网等多个场景，并拥有更丰富的产品线和资源投入。例如，科大讯飞旗下的讯飞医疗科技公司2024年收入达到7.34亿元，毛利率55.1%，远高于云知声医疗业务约40%的毛利水平。面对科大讯飞这样的头部对手，以及百度、阿里等大型科技公司在通用AI上的围堵，云知声在市场开拓上压力不小。
最后，现金流和应收账款问题凸显了云知声商业化过程中的资金周转难题。据招股书，截至2024年末云知声应收账款为5.6亿元，占当期营收比例达60%，贸易款应收周转天数为277天，应收账款周转慢既占用了大量营运资金，也反映出云知声对下游客户议价能力不足。云知声在IPO募集说明中也强调将加强应收账款管理，但其根本出路还在于提高产品标准化程度、优化客户结构，以改善现金流状况。
《节点财经》认为，高研发投入、低毛利模式、强敌环伺和资金回笼慢这四大难题，构成了云知声当下商业化道路上的主要掣肘因素。这也是为什么此次上市对云知声尤为关键：一方面通过资本市场募资和股权重组减轻财务压力，另一方面则需借助上市提升品牌影响力和信用背书，以赢得更多客户订单和战略合作。
大模型落地医疗与物联网，能撑起未来吗？
尽管困难重重，云知声选择在此时登陆资本市场，也显露出对未来机遇的信心和判断。
招股书多处强调了云知声山海大模型在智慧医疗、车载交互、智能客服等场景中的应用潜力，并引用其在权威评测中取得的优异成绩，证明技术实力已跻身国内第一梯队。乘上大模型的东风，不仅有助于云知声丰富产品矩阵、提升方案附加值，也是吸引投资者关注、提振市场估值预期的关键。
更为重要的是，云知声选择继续深耕垂直领域作为差异化竞争策略，被视为一条务实的发展路径。在通用AI赛道巨头林立的形势下，云知声将资源聚焦于“智慧生活+智慧医疗”，避开与巨头在通用平台上的正面交锋。
这两大领域数字化、智能化转型需求明确，而且客户更需要定制化、行业化的AI解决方案。云知声通过多年项目积累，已在这些领域打造出标杆案例：如与格力合作的智能家居语音系统、赋能深圳地铁的智能语音客服，以及服务北京协和医院的电子病历和诊断助手等。
这些“灯塔客户”不仅直接带来了收入，也让云知声沉淀了宝贵的行业Know-how和数据资源，为其在垂直行业中进一步扩展奠定基础。
此次IPO募集到的资金虽然不算丰厚，却将为云知声的后续发展提供助力。根据云知声规划，所筹集约2亿港元资金将重点投入强化AI研发与算力、拓展商业版图、补充运营资金等方向，有助于其巩固技术护城，保持在大模型和多模态交互等前沿领域的竞争力，并为寻找下一个增长曲线提供资金支持。
《节点财经》认为，从大环境来看，中国AI产业仍处于高速发展期。庞大的市场蛋糕意味着只要找准方向、踏实运营，云知声这样的专业玩家仍有广阔的成长空间。在政策层面，国家和各地政府也在大力扶持人工智能、新型基础设施和数字医疗等产业方向，未来云知声有机会参与更多智慧城市、智慧医疗的重大项目，获取稳定的业务增量。
云知声需要在资本市场的聚光灯下证明自身的价值创造力，如何将领先的技术优势转化为可持续的商业回报，如何在激烈的竞争中提升市场份额并尽快实现盈利，这些都是云知声必须回答的问题。
可以预见，随着募资到位和债务包袱解除，云知声轻装上阵，有望加速推进产品创新和市场开拓。只要云知声能够把握大模型浪潮并继续扎根核心场景，不断提高自身“造血”能力，那么这次登陆资本市场或将成为公司迈向新高度的起点，而非终点。