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　　7 月 19 日，國內頂尖的物聯網人工智能服務商云知聲宣布完成 6 億元人民幣C+ 輪融資，本輪融資由中國互聯網投資基金領投，中金公司旗下中金佳成、建投華科旗下中建投資本跟投，漢能投資擔任獨家財務顧問。至此，云知聲 C 輪系列融資總金額已達 13 億元人民幣，創下語音技術領域單輪融資最高記錄。

　　C 輪系列融資之前，云知聲歷次融資也頗引人關注。2012 年 5 月，公司創立之初便拿到千萬人民幣天使投資；2013 年 6 月，完成 1 億元人民幣 A 輪融資；2014 年 12 月，獲 B 輪五千萬美元融資；2017 年 8 月，再獲 3 億元人民幣戰略融資；2018 年 5 月，公司宣布完成1 億美元 C 輪融資，而此次 6 億元人民幣 C+ 融資也是兩個月后的第二次融資。

　　云知聲本次 C+ 輪投資方均為國家背景基金。中國互聯網投資基金是經國務院批準、由國家網信辦和財政部共同發起的投資機構，戰略出資企業包括中國工商銀行、中國農業銀行、中信國安、中郵人壽、中國移動、中國聯通、中國電信等各領域龍頭國資企業，基金規劃總規模達 1000 億元人民幣；中金佳成是中國國際金融有限公司成立最早、最重要的 PE 投資平臺，中金的主要股東為中央匯金公司；中建投資本為建投華科投資股份有限公司旗下的私募基金管理公司。

　　云知聲創始人、 CEO 黃偉表示: “本次國家背景基金的集體入場，體現出國家對于物聯網、人工智能行業的高度重視和大力支持，也進一步反映出市場對云知聲領先的人工智能技術與商業化能力的肯定?！彼赋?， C 輪融資將主要用于加大人工智能關鍵技術研發投入及完善人才梯隊建設，尋求公司在多模態、認知技術的持續突破并探索更多垂直行業與服務模式，挖掘新的業務增長點。

　　參與本次投資的中國互聯網投資基金相關負責人表示：“中網投作為國家網信辦和財政部發起成立的國家級投資機構，聚焦投資互聯網領域具有核心技術優勢、商業化能力突出的優秀企業。云知聲不僅在人工智能及 AI 芯片領域技術領先，也在家居、醫療、車載等多個場景構建了先發優勢。希望本輪資本的助力能夠更加充分釋放云知聲的技術勢能，推動公司在智能物聯網時代快速完成數據積累和芯片迭代，推動互聯網技術更好造福國家和人民?！?/p>

　　云知聲專注于物聯網人工智能服務，是行業為數不多的擁有 AI 算法、計算能力、芯片能力全棧式技術鏈條的人工智能公司。在“云端芯”產品體系之下，云知聲領先的 AI 技術已廣泛應用于智慧生活（家居、車載、機器人等）和智慧服務（醫療、教育、司法等）等場景，是國內商業化落地最好的人工智能企業之一。

　　在家居領域，云知聲于 2015 年成功出貨 IVM 模組，是迄今為止行業唯一實現芯片落地的公司，客戶覆蓋格力、美的、長虹、華帝等一線家電廠商；醫療領域，云知聲在國內首次提出語音病歷解決方案，已在包括北京協和醫院、福建省立醫院等近 100 家重點醫院上線，并于去年年底和平安好醫生聯合成立合資公司——澔醫智能，全面布局移動端和家庭終端的醫療人工智能服務。同時，云知聲還充分發揮自身語音及大數據技術優勢，結合健康醫療大數據“國家隊”中電數據豐富的醫療數據資源，共同開拓現有醫療語音市場，研發新產品品類和面向健康醫療領域的 AI 芯片；車載領域，云知聲已服務近 100 家方案商、品牌商，賦能終端設備數超 1700 萬臺；教育領域，云知聲合作客戶超 80 家，覆蓋超3000  萬人，日調用量 1.8 億次，社會化口語評測服務市場占有量穩居第一。此外，云知聲還與平安集團、民生銀行、京東集團、 360 等頭部企業達成合作，為后者提供人工智能服務。

　　在核心 AI 能力輸出方面，云知聲的超算平臺業務已打造了一億億次/秒浮點運算能力的人工智能超算標桿，正在為廈門市人民政府搭建并運營國內頂尖的人工智能超級計算中心。而與國家及政府的合作不僅限于超算平臺，未來在智慧交通、智慧醫院、智慧城市等領域，國家背景基金與云知聲的業務合作空間將更加立體而廣泛，云知聲也希望借助國家背景基金的勢能，進一步擴展自身的業務版圖，與國家及政府展開更加豐富多元的深度合作，為國內智能物聯網和人工智能技術的發展添磚加瓦。

　　得益于底層技術的雄厚實力和商務層面的持續突破，云知聲公司業務營收已連續三年保持超 100% 的同比增長，2018年收入規模預計將為去年的 300% 。2018 年 5 月，云知聲更成功推出首款面向物聯網的 AI 芯片——雨燕，這也預示著公司進入商業裂變的嶄新階段。值得注意的是，在本次芯片發布會上，云知聲公布了與京東智能的合作進展，雙方基于各自資源及優勢，將推動 AI 芯片在智能家居領域的應用。此外，云知聲還成功牽手國內某知名車企，發力汽車前裝車規級 AI 芯片。

　　伴隨自研 AI 芯片的落地量產， 2018 年無疑將成為云知聲公司發展的重要里程碑。本次 C 輪系列融資后，云知聲將持續加大在研發、人才等方面投入，積極建設完善的產業鏈生態，加速 AI 技術從后端走向前端的進程。