解码云知声IPO战略布局，双生态闭环构建行业护城河

出品 | 创业最前线

作者 | 语叔

编辑 | 闪电

美编 | 邢静

审核 | 颂文

未来，人类回望人工智能发展历史，会不约而同地将2025年标注成一个特殊的年份。

因为，这一年早春，DeepSeek R1横空出世，打破了国际巨头对于推理大模型的垄断，也让推理模型和其训练方式成为开源社区可复制的资源。

也因此，从DeepSeek引发的全民使用大模型热潮开始，中国企业逐渐进入大模型普及时刻。这个历史时刻的标志，给了越来越多的大模型公司发展的机遇。

在这种背景下，人工智能企业的商业前景被看好，越来越多的资本开始进入行业。

与此同时，衡量一家人工智能公司是否具备长期稳定发展前景的标准，也悄然间发生了变化。以往投资方对于技术水平和模型能力的看重，已经让位给模型应用场景的适配，以及企业在该方向上的商业开发是否配齐工具与市场策略。

（图 / 摄图网，基于VRF协议）

这点很好理解，毕竟之前效果再酷炫的大模型到企业端能不能被企业接受，以及在To B市场中有没有生命力，最终是要靠真正的付费环节验证。这也意味着，具备场景适配性和技术准备性的人工智能企业，在新一轮的竞争中已占据优势。

因此，作为国内少数实现大模型商业化落地的企业，国内知名人工智能企业云知声智能科技股份有限公司（以下简称：“云知声”），在2025年3月正式向港交所递交招股书，拟以“AGI技术先行者”身份登陆国际资本市场，才会引发业界高度关注。

实际上，这家人工智能领军企业的发展路径，对所有想推动产品落地的大模型企业，都有很好的借鉴意义。

1、从场景而发的技术，构建护城河

云知声最近披露的新闻，是其兽牙AI企业智能体管理平台推出“自主规划智能体”功能。所谓“自主规划智能体”，具备类人的决策能力和全链路协作功能，其核心理念为“自主规划、动态决策、智能体协作”。

（图 / 云知声官方微信公众号）

据公开资料，该智能体整合了规划引擎、执行引擎及工具生态三大核心组件，依托山海大模型的深度推理技术，不仅能高效拆解复杂任务、灵活调用多元工具、实时优化执行策略，还能通过内置的记忆模块积累经验，从而构建起一条从任务理解到闭环执行的完整智能链条。

当企业配备这样的智能体，就如同设置了一个能快速成长，且可以覆盖工作全链的“数字员工”。

尤其是兽牙AI智能体新推出的“自主规划智能体”功能，对云知声一直致力于深耕的生活和医疗这两个领域内的企业来说，具备着快速普及的价值。

以云知声为某城市地铁定制的智能客服系统为例，当乘客通过APP询问“在人民广场站附近找适合带孩子的室内景点”时，系统会根据其历史搜索数据（如“亲子场馆”“室内娱乐”）提供个性化服务。

（图 / 云知声官方微信公众号）

系统会从数据库中筛选出“儿童科技馆”“亲子体验中心”等场所，并结合天气情况，优先推荐与地铁站相连的室内商业综合体，以减少步行。系统还会考虑用户喜好，添加“科技馆免预约通道”和“地铁站内母婴室导航”，生成一份包含景点导览、交通提示和便民服务的个性化攻略，发送至乘客手机。

这实际显示出，云知声对不同模型使用场景深切了解后，叠加人工智能会拥有更强的产品竞争力。

招股说明书显示，2024年云知声生活解决方案覆盖的客户，包含三大保险集团及多地轨道交通项目；医疗板块服务166家医疗机构，病历语音输入系统将录入速度提升4-6倍。这种“消费级+专业级”市场并进的策略，使其在弗若斯特沙利文榜单中斩获生活AI第三以及医疗AI第四的行业地位。

这样的表现背后，其实是184 PFLOPS算力集群与10PB存储容量构筑的Atlas基础设施，使企业能够动态调度数千GPU资源。

而云知声其实所有的技术，都围绕自己优势的场景打造。尤其是其自主研发的600亿参数山海大模型，相较于同业，该模型通过“通用知识+垂直场景”的双轮优化策略，在2024年实现客户数量同比增长21%，印证了技术转化效率。

实际上，云知声是中国最早开发并部署大模型的企业之一。在2017年Transformer及2018年BERT等深度学习模型的发布，标志着AI自然语言处理取得突破后不久，云知声就推出首个基于BERT的大语言模型UniCore，作为中心技术平台云知大脑的初始核心算法模型，并开始为垂直领域客户提供一系列AI解决方案。

2023年云知声就正式推出山海大模型，而且在当年国内大模型运营方都在摸索商业模式的时候，云知声的山海大模型就已经服务客户，并且业务营收超过千万。到了2024年，依托山海大模型服务客户的收入已经达到7420万，已经签订的合作意向超过3亿元。

这让云知声在2024年研发费用同比激增的情况下，仍保持解决方案毛利率达到38.8%，彰显出技术投入的规模效应。

2、高成长性印证商业模式可行性

其实，具备强大场景匹配能力和不断深耕垂直领域的云知声，已经有了竞争优势。这也让其招股书提供的财务数字非常亮眼，尤其是核心业务方面。

招股书显示，云知声近三年营收复合增长率达25%，2024年营收规模攀升至9.39亿元，这一增速在年收入超5亿元的人工智能企业中位列第二。亮眼业绩的背后，是研发投入占比稳定在40%左右的技术定力，以及累计获得的512项专利构筑的护城河。

从客户结构来看，云知声展现出极强的市场黏性。近三年客户数量年均增长7%，2024年服务客户达576家，其中头部客户留存率超过85%。

（图 / 摄图网，基于VRF协议）

核心客户的稳定性源于企业对场景化适配的深度打磨：在生活场景中，其语音售票系统将深圳地铁购票效率提升10倍；在医疗领域，病历质控系统使审核时间缩减80%。

实际上，其在场景化适配后，又通过技术加服务的努力获得了稳定发展的空间，由此也证明云知声依靠适配场景的护城河，真正做到了自身发展的长期可持续。

值得关注的是，人工智能企业找到自己可以适配的垂直场景后，如何快速覆盖客户需求，就是一个考验企业发展底气的核心问题。在这方面，云知声有自己的答案。他们通过MaaS（模型即服务）模式，实现了技术能力的规模化输出。

IPO招股书显示，云知声2024年外部API月调用峰值突破10亿次，AI芯片年销量达3600万颗。这种“技术平台+垂直应用”的生态构建，使其在高度分散的中国AI解决方案市场，获得了非常不错的发展空间。

而且，云知声独创的“通用知识+垂直场景”优化策略成效显著。山海大模型在医疗场景实现三甲医院100%复购率，在生活场景客户已涵盖保险巨头和智慧园区。

（图 / 云知声官方微信公众号）

财务数据进一步佐证了商业模式的可持续性。尽管研发费用从2023年的2.86亿元增至2024年的3.70亿元，但解决方案毛利率仍保持接近40%高增长。

这种“高研发－高转化－高留存”的闭环，打破了AI企业普遍面临的增长瓶颈。

实际上，云知声借力MaaS模式将大模型能力注入智能家居、智慧医疗等场景，既保障了技术溢出的商业价值，又降低了客户定制化成本。

当行业还在探索盈利模型时，这家企业已用连续三年持续高增，证明了深耕垂直场景的技术适配才是人工智能商业化破局的关键。

而这种模式的稳定发展，也真正给人工智能企业对于B端市场的服务，提供一个可靠的样本。

3、万亿蓝海市场的战略卡位

云知声冲击港股，还有行业快速发展的底气。

弗若斯特沙利文研究显示，中国AI解决方案市场规模预计将在2027年突破万亿元大关。而从IPO招股书能看出，云知声已经完成三方面的悄然布局。

首先，医疗智能化领域正成为云知声AI技术落地的重要突破口。当前中国仅6.9%的医院完成智慧化改造，市场渗透空间广阔。

（图 / 云知声官方微博）

云知声的医疗AI解决方案已形成的显著先发优势，不仅带来2024年医疗业务收入1.99亿元的业绩支撑，更通过持续的数据回馈优化模型，构筑起难以复制的行业know-how壁垒。在医保支付方式改革与医疗质量提升的双重政策驱动下，“效率工具+决策辅助”的复合价值正在加速释放。

其次，生活场景的智能化渗透呈现指数级增长态势。云知声通过“芯片+模组+解决方案”的全栈能力，在智能家居、智慧交通等年增速超30%的赛道建立差异化优势。

IPO申请书显示，2024年云知声生活解决方案收入达7.40亿元，占总营收78.8%，服务客户数量从2022年的373家增至411家。尤其是深圳地铁20号线语音售票系统的成功落地，将购票效率提升10倍，日均服务超10万人次。

第三，国际化布局的战略价值在招股书中得到明确体现。云知声计划将募集资金一部分用于国际拓展，香港上市不仅为获取跨境数据与算力资源打开通道，更通过对接国际资本市场标准提升技术能见度。

“技术出海+资源引入”的双向策略，与其Atlas AI基础设施的184PFLOPS算力储备形成协同，为参与全球AI竞争奠定基础。

实际上，在AI从技术突破向产业深耕转折的关键时点，云知声的IPO恰逢其时。目前看，随着募资后研发投入加码与国际化布局展开，这家硬科技企业有望在智能经济浪潮中打开新的价值空间。

尤其是云知声所展现的“技术研发－场景落地－商业变现”闭环能力，不仅为投资者提供了观察中国AI产业发展的优质样本，更预示着AGI技术商业化进入实质性突破阶段。

（图 / 云知声官方微信公众号）

有时候，适应场景的先行者，肯定会在引领行业发展的同时，获得超乎想象的增速。而这种具备底蕴的增长，是资本市场衡量好公司的核心标准。

从这个角度看，云知声就是资本市场寻找的人工智能核心投资目标之一。

*注：文中题图来自云知声官方微博。