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来源：环球老虎财经
8月1日，北京证监局公布了中金公司辅导云知声冲刺科创板的基本情况表。中金公司已于2019年7月10日与云知声智能科技股份有限公司签署了上市辅导协议。具体内容显示，中金公司已指派齐飞为组长的9名工作人员全力辅导云知声在冲刺科创板前的各项准备工作。
云知声公司官网信息显示，公司成立于2012年6月，专注于物联网人工智能服务，拥有完全自主知识产权，远方的软泥怪是世界领先的智能语音识别AI技术企业之一。
作为国内语音识别独角兽企业，自创立至今云知声已累计获得7轮融资，融资金额总计超过20亿元。云知声也是目前为止融资金额最大的AI科技企业。恒大研究院最近公布的研究报告显示，云知声的估值为12亿美元。
估值12亿美元，又一个科大讯飞？
和AI领域其他一些科技企业相比，黄伟创立下的云知声无疑是幸运的。尽管公司成立之初并未处于投资风口，但成立后却一路开挂，8年时间内吸引国内知名投资机构的7轮融资，累计融资金额超过20亿元。
云知声公司官网显示，前线守卫2公司累计获得四轮融资。其中，获得A轮融资时间为2013年6月，融资资金为1亿元。这距公司成立仅一年时间。随即在2014年12月，完成五千万美元的B轮融资。一年之后的2015年12月，公司再获数千万美金B+轮融资。2017年8月，完成近3亿元C轮融资。
不过，这却不足以反映资本对云知声青睐的全貌。事实上，据投资界报道，除上述四轮融资外，国宝档案之觐天宝匣云知声还获得另外三轮融资加持。具体来看，包括2012年10月的天使轮融资1000万元人民币，2018年5月完成的1亿美元融资和2018年7月的6亿元融资。
其中，启明创投的投资或较为关键。公开信息显示，启明创投参与了云知声A轮和B轮两轮融资。A轮融资中，启明创投联手磐谷创投，投资1亿元。B轮融资中，启明创投又联手高通，投资5000万美元。作为国内知名老牌的投资机构，祭天化颜歌启明创投曾投出了数十起知名项目，并将这些项目一一送上A股。其在一级市场的投资动态，也颇受市场关注。
值得留意的是，除了启明创投、汉能投资等投资机构，云知声还获得国家队的加持。在最后一轮融资中，中国互联网投资基金、中金佳成和中建投资本总计向云知声投资6亿元。而这三家机构，都大有来头。其中，中国互联网投资基金的战略出资企业包括中国工商银行、中国农业银行、中信国安、中国人寿、中国移动、中国联通、中国电信等国资企业；中金佳成是中国国际金融PE投资平台，中金的主要股东为中央汇金公司；中建投资本为建投华科投资股份有限公司旗下的私募基金管理公司。
AI独角兽是怎样炼成的？
云知声之所以获得众多知名机构青睐，或与创始人的经历和公司所从事的行业有关。
公开信息显示，公司创始人兼CEO黄伟为中科大博士和上海交通大学生命科学技术学院博士后。2003年至2009年，就职于全球知名手机生产企业摩托罗拉，任摩托罗拉中国研究中心资深研究员。在此期间，黄伟开发出了世界第一款手机声纹认证系统。后出任盛大创新院核心高管，并创建了语音分院。
创业之初，黄伟在接受采访时坦言，其实并没有明确的方向。而彼时，国内市场正值智能手机起飞之时。彼时做语音识别，与业内的语音识别企业如BAT、中兴通讯等巨头相比，云知声并未有优势可言。
不过，选取物联网作为突破口，却为云知声赢得了先机。黄伟表示，PC时代，相连的主要是电脑设备；移动互联时代，相连的主要是手机和平板电脑；在物联网时代，连接的则是空调、智能家居、电视、音响等设备。从场景来看，三者的最大区别在于，PC和移动互联，都需通过触摸屏操控终端设备，万物互联时代则不需要借助显示屏，但操控距离普遍大于5米，存在距离较远的痛点。而语音识别，为物联网提供了较好的解决方案。
另一个重要原因在于，国内巨头如阿里、腾讯、中兴通讯等，彼时争夺焦点，主要放在移动互联业务上面，并未过度关注物联网的发展。当时的物联网领域，在国内还处于发展的初期阶段，既没有明显的巨头垄断市场，也没有明显的技术壁垒，这就为云知声的发展提供了较好的条件。
以物联网发展发现为突破口，在资本的支持下，云知声迅速建立起属于自己的“护城河”。云知声官网信息显示，目前已在语音识别、语义理解、语音合成、声纹识别和离线操控等领域建立了核心技术“护城河”，并在智能家居、智能车载、智慧医疗、智慧教育等领域广泛应用。合作伙伴，涵盖了中国电信、英特尔、联想、华为、中国民生银行、海尔、格力、美的、平安好医生、北京协和医院等一大批知名企业。
与此同时，从2015年开始，云知声还布局了物联网的底层支持硬件——芯片业务。在今年1月2日的“云知声2019战略发布会”上，云知声亮相了雨燕、海豚、猎豹三款在研芯片。发布会上，黄伟表示5G与人工智能的结合，将真正促使万物智联（AIoT）的落地与实现。未来巨量的多维数据（如语音、图像、视频等）集中处理与边缘式分布计算的需求，势必将进一步挑战AI底层支持硬件——芯片的计算能力。因而，具备多维度AI数据集中处理能力的多模态AI芯片将成必由之路。
