对话云知声| 创业公司的自研 AI 芯片之路，以及 ToB 攻坚战的机会

不做芯片，必死

上个月，刚刚宣布获得了 C 轮 1 亿美金融资的云知声，在北京的新品发布会上，推出了自研的物联网 AI 芯片“雨燕”。创始人兼 CEO 黄伟用这句话表达云知声为什么做芯片的决心。

与其说决心，不如说是时势使然。

众所周知，芯片研发是一项高风险、重成本的事业，需要有充足的弹药—— 哪怕是 10 名超过 10 年工作经验的博士，对于资源和资金都吃紧的创业团队来讲，无疑都是个相当大的挑战。

然而，在巨头争霸的 AIoT 赛道上，创业公司如果停留在提供解决方案的高度，就很难走得更远，甚至是等死。

“巨大的需求，渺小的背影，心里有深深的孤独感。”借用了微信启动界面的意境，黄伟感慨到。

身材渺小的 AI 创业公司，如何选择自身的赛道？

△ 云知声“雨燕”发布会现场，黄伟用一张沙漠背景的 PPT 展示云知声芯片之路的困难与决心

Part 1 自研 AI 芯片

在深圳组建分公司，因为市场和客户在这里，语音技术产品化的落地在这里

身材渺小的 AI 创业公司，如何选择自身的赛道？带着如上的问题，我们探访了云知声的深圳办公室。

对于华南的战场，云知声联合创始人康恒博士是领头人。家在北京的他，自 2014 年深圳分公司创立以来，大半的时间都在深圳。趁着中午吃着盒饭的功夫，他向我们讲述了一段云知声的成长故事。

△ 云知声深圳办公室的企宣墙，映射了很多 AI 创业公司的发展历程

2012 年，也是在亚马逊 Alexa 起步的同一年，云知声成立，并很快发布了国内首家永久免费的语音云平台，首度将深度学习引入到语音 AI 领域。

作为一家专注物联网人工智能（AIoT）服务公司（传统的说法是 IoT 服务供应商），云知声从创建之初就在做核心技术的积累，并拿着创办一年便拿下的 1 亿人民币 A 轮融资，组建技术团队，并与华为等优质客户达成合作。

然而，技术落地的场景，不是在北京和上海的办公室坐着就能找到的。

“如果我们活动的区域一直局限在北京与上海，就很难感知到当地市场的动态变化。”2014 年，被任命为云知声 IoT 事业部副总裁的康恒，肩负重任来到深圳，着手组建深圳分公司，并开始与家电、机器人及各类消费电子硬件厂商接触。

从软件到硬件，将语音交互和 AI 技术硬件化，通过语音 AI 模组助推家电厂商快速推出智能产品

深圳分公司的组建，更多的是为了实践云知声在 2014 年 3 月就提出的“云端芯”的战略，将云知声的技术能力从云端迁移到终端，在家居、车载、医疗、教育等领域，服务更多的企业。

△ 云知声的“云端芯”产品架构

这一举措也表明黄伟不满足于做一家单纯的语音平台商，他希望加强 AI 服务的落地，让技术真正惠及 IoT 企业。

而如何将云端的“软”能力落地给到客户？在接触了大量终端客户后，康恒发现，仅仅打包云端算法能力是不够的，将 AI 能力通过模组“硬”化，是技术落地的一条“捷径”，也是和设备厂商合作的“套路”打法。

对于一家语音 AI 技术服务公司来说，语音模组这张牌的商业化优势很明显：

一是直接应用语音 AI 模组赋能设备，从而大幅缩短家电厂商智能产品的研发周期；

二是将语音技术可视化，当品牌商看到具体的模组实物，看到它的使用效果，就不需要再做更多技术上的判断，技术层面的判断难度及成本大幅降低；

三是成熟封装的模组方案，无论是在性能还是成本上，对于家电厂商来说都是可控的；

这种“套路”打法不仅降低了家电厂商对于语音技术的理解和应用门槛，也很快帮助云知声获取了第一批客户，华帝、海尔、长虹、美的、格力、TCL 等，这个名单还在不断的增加。

△ 华帝与云知声合作的第一台语音智能烟机

合作是双向的。在这一波“语音唤醒万物”的变革运动中，我们能看见：不仅是像云知声这样的 AI 公司在拓展家电市场，传统家电厂商也正在寻求以语音为契机，进军智能家居——从可以语音遥控的智能空调、电视、烟机，到电风扇、电灯等小家电。

如今，家电领域已全面开启 AI 模式。正如我们在地铁的 LED 屏、办公区电梯广告、以及各种家电卖场里看到的一样，传统家电都已经纷纷打上了 AI 的标签。

芯片从研发到量产，语音技术产业化落地最难走的捷径，九死一生才有机会

这个世界上“一招吃遍天”的生意几乎不存在。

“一些大家电，如电视、空调等，其产品利润足够高，足以覆盖语音模组的高成本；但是一旦扩大应用范围，例如风扇、电灯等小家电，或是车载、安防等其他领域，前面提到的模组的优势，就没那么明显了。”康恒分析到。

硬件模组这种产品形态，底层的各种电子元器件尤其是芯片，需要严重依赖上游供应商，渠道则通过代理商加持运营，成本和供应周期都很难把控。这一点，也是无数涉足硬件的软件公司，都很难绕开的坑，为此交了学费的企业不计其数。

自研芯片，从某种程度上而言，也是倒逼出来的一条路。

“掌握了芯片供应权之后，将集成了先进语音 AI 技术的芯片开放给方案商，通过方案商为品牌商提供个性化的解决方案，在成本及供应周期上，云知声都将有更大的主动权。”康恒说到。

自研芯片被提上了日程。从 2014 年黄伟提出“云端芯”战略，到 2015 年正式建立研发团队，再到 2018 年推出“雨燕”物联网 AI 芯片，花了整整 4 年时间。

雨燕采用自主 AI 指令集，拥有具备自主知识产权的 DeepNet、uDSP，支持 DNN/LSTM/CNN 等多种深度神经网络模型，NN 性能较通用 CPU 能提升超 50 倍，在低成本和低功耗设备上提供更高的算力。

△ 云知声“雨燕”芯片

在上个月的新品发布会上，云知声联合创始人、芯片负责人李霄寒也表示，“雨燕”已经完成小批量流片，预计在今年 Q3、Q4 季度会正式导入第一批客户。而在可以预见的未来里，云知声还将推出支持多模态的“雪豹”、提供通用 AI 边缘算力的「旗鱼」两款芯片。

对于“不做芯片等死”的说法，康恒的观点是，“创业本就是九死一生，四平八稳的创业是不存在的。自研芯片的确是需要巨大的资金、人力投入，但是一旦做成了，便会转化为我们巨大的优势。”

Part 2 ToB 攻坚战

不轻易扩张行业布局，但云知声涉足的几个行业领域，有几条准入的标准

在外人看来，云知声的棋盘已经铺的够大：产品涉及芯片、语音交互系统、云端服务，涉足领域更是横跨家居、医疗、车载、机器人、教育等多个方向。这个棋局看起来的确不像是一家只有 300 余人的创业公司所能支撑的。

“创业公司必须聚焦，某种程度上看，必须有选择的去涉足某个或某几个行业领域。”云知声不会轻易去扩张布局新领域，康恒为我们总结的入局标准有这样几条：

该领域的确存在需求，例如智能家电，如今语音控制已经几乎成为标配功能；

这些需求具备足够的市场规模，即蛋糕足够大，能供给云知声，乃至更多企业的发展；

云知声能在该领域形成自己的护城河，一能够做到技术最强体验最好；

行业具备足够大的发展潜力，如车载、家居、医疗、教育。

△ 云知声合作的家庭陪伴机器人

AI 创业公司一定要在垂直领域深入挖掘才能活下来。然而，“逻辑套路都摆在了明面上，实际做起来才发现困难重重。即便是在已经有普遍共识的家居领域，在将 AI 落地的过程中还是会遇到各种坑。有些坑是一定要趟的，不然你怎么知道坑是什么样子？”显然，康恒已经是过来人了。

在“挑”客户的问题上，“姿态高”或“姿态低”都不是云知声想要的，云知声“挑”的是行业和方向

“ToB 的业务模式，做得有多好决定于你和客户走的有多近。”在聊到创业公司的业务拓展经验时，康恒这样总结到。“其中，一是客户资源、人脉；二是你提供给客户的方案能否深入到某个具体场景，深度 match 客户的产品需求。”

在 AI 公司向传统企业和政府的“赋能”运动中，我们经常能听到了一些吐槽的声音，吐槽那些 AI 平台大企业的“高姿态”，合作态度不够平民。但同时，我们也能看见像腾讯这样的大平台公司，在推动 AI 落地的过程中正在逐渐改变态度，官方措辞也开始咬文嚼字地将“赋能”改为“助力”了。

这样放低姿态，是否意味着 AI 公司不再像以往一样“高姿态”的“挑客户”了呢？

在聊到这个话题的时候，康恒用理性的思维为我们分析到：一方面，像 BAT、讯飞这样的上市公司，因为太大而根本没有办法去顾忌到小额市场，一定会优先选择与其收入、规模、以及收益相匹配的公司。那么，巨头顾及不到的市场，就是 AI 创业公司的市场。

另一方面，像云知声这样的创业公司也是要有的“挑”的。“对于绝大多数客户，我们还是以低姿态去服务的。我们挑的是什么？是行业和方向。那些因为云知声的入局而能带来规模效益的行业和方向。”

Part 3 弯道超车

未来赶超科大讯飞和 BAT 的可能，在于落地垂直细分市场

云知声 4 年前就提出了颇具前瞻性的“云端芯”战略布局，如今也依然能看到它为行业伙伴带来的启发。

时至今日，我们也能看到阿里、腾讯、百度、小米等巨头更有野心的局部或全景布局：基于核心技术和核心业务，构建和完善语音智能平台（OS 或语音交互引擎，如 DuerOS、科大讯飞），再分别从云端（如腾讯云小微整合 QQ 音乐服务）、芯片（如阿里收购芯片公司中天微）、及终端（如小度智能音箱和小度在家，以及小米智能硬件家族）布局 IoT 生态，等等。

“云知声 ToB 模式的打法，有时候不是 BAT、科大讯飞等公司能顾及得那么深入的。”康恒认为，AI 技术产业化无非就两条路径：

一是平台化路径，就像 BAT 那样，基于大流量去做 C 端大众需求的产品（以及广义的 B 端的平台级产品）；另一条路径，就是像云知声这样深耕 B 端垂直领域，基于细分领域的需求做产品，去针对细分客户的需求做极致化服务。