奔赴AI2.0 云知聲底氣有多足

2026-06-18 11:43

首條財經(jīng)

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有夢想誰都了不起！

作者：一然

編輯：楚逸

風(fēng)品：張戈

來源：首財——首條財經(jīng)研究院

上市從不是終點，而是新價值起點。這句話正在云知聲身上生動詮釋。

6月8日，公司發(fā)布“為執(zhí)行而生”的原生智能體大模型U2，系統(tǒng)展示面向真實任務(wù)的連續(xù)執(zhí)行力。在復(fù)雜辦公、軟件工程、深度研究、多工具協(xié)同等場景中，U2能自主拆解并推進(jìn)超100步的復(fù)雜工作流。從“給出答案”走向“完成任務(wù)”，標(biāo)志著一家“原生智能體大模型公司”正向我們走來。

要知道，自2025年6月30日上市躋身“港股AGI第一股”以來，市場便對其寄予厚望。創(chuàng)始人黃偉，更是將上市視為新起點。據(jù)晚點LatePost，黃偉透露“U2更多是一個符號意義，整個AI的范式已經(jīng)從1.0進(jìn)入2.0，云知聲也完成了上市。我們希望從上到下都意識到，不能再用1.0的思維看2.0的事。”

換言之，U2的發(fā)布不止是技術(shù)升級，更是公司戰(zhàn)略方向的全面躍遷。恰在上市一周年臨近的節(jié)點，發(fā)展雄心不言而喻，2.0敘事具體多么誘人、云知聲離全新起飛遠(yuǎn)嗎？還有無牽絆阻礙呢？

業(yè)務(wù)結(jié)果為王

高智能密度×高Token價值

現(xiàn)代管理學(xué)之父德魯克有句名言：“創(chuàng)新的焦點是市場，不是產(chǎn)品。只有不斷滿足市場，企業(yè)行業(yè)才能可持續(xù)生長。這句話恰好點中當(dāng)前AI業(yè)的普遍問題。

根據(jù)摩根大通預(yù)測，中國AI推理的Token消耗量將從2025年大約10千萬億，攀至2030年大約3900千萬億，五年累增達(dá)370倍。一個復(fù)雜Agent任務(wù)的Token消耗量，輕松對標(biāo)普通對話模式的幾十甚至上百倍。如何避免人工智能領(lǐng)域陷入一場缺乏秩序感的“Token消耗競賽”，是個嚴(yán)肅話題。

正是在這樣背景下，云知聲U2提出了自己的技術(shù)理念：高智能密度×高Token價值。黃偉對此解釋道，所謂高智能密度，不是單純強(qiáng)調(diào)模型小，而是在模型性能達(dá)到全球第一梯隊水平后，進(jìn)一步衡量每單位參數(shù)里承載多少知識、推理能力和任務(wù)解決效率。即高Token價值不看數(shù)量，看每次調(diào)用能否真正轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)結(jié)果。

簡單來說，就是不追求堆疊參數(shù)或拉長輸出長度，力爭用更少資源實現(xiàn)更強(qiáng)的能力，讓每一次Token調(diào)用都更接近實際交付的結(jié)果。

為了理念高效落地，云知聲沒有沿襲行業(yè)常見的“先完成模型訓(xùn)練，再外掛Agent框架”做法，提出一套更具突破性的思路：

首先，采用原生Agent模型與Harness協(xié)同演進(jìn)機(jī)制。以往智能體系統(tǒng)大多像一個套在通用聊天模型外部的殼，模型只負(fù)責(zé)生成語言，規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具、執(zhí)行指令等動作全部交給外部框架處理，模型本身并不真正理解這些過程。

反觀云知聲U2，則在訓(xùn)練階段就把如何規(guī)劃、如何執(zhí)行、如何驗收結(jié)果等完整能力直接內(nèi)化到模型內(nèi)部。訓(xùn)練過程中，模型與Harness（任務(wù)執(zhí)行腳手架）持續(xù)協(xié)同演化。模型主體結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，腳手架的支撐節(jié)點和驗證精度也越擴(kuò)展細(xì)化，最終形成一個不斷自我增強(qiáng)的正向循環(huán)。

為讓客戶的每筆投入價值最大化，U2底層技術(shù)力求極致優(yōu)化，借助模型與駕馭工具鏈的共同進(jìn)化，以更少的交互輪次完成規(guī)劃、調(diào)用、執(zhí)行與驗收，從而大大減少反復(fù)試錯帶來的Token浪費，提高任務(wù)完成率。

第二，系統(tǒng)性應(yīng)用過程監(jiān)督與課程學(xué)習(xí)方法。在訓(xùn)練環(huán)節(jié)U2引入“課程學(xué)習(xí)”機(jī)制，引導(dǎo)模型從簡單到復(fù)雜、從短上下文到長上下文、從單一工具調(diào)用到多工具協(xié)同，逐步提升能力。

長程任務(wù)處理中，U2采用先進(jìn)過程監(jiān)督方法，由性能更優(yōu)的模型對任務(wù)執(zhí)行的每一關(guān)鍵節(jié)點進(jìn)行拆解、評估和糾正。這樣一來，U2不僅能看到最終結(jié)果，還能優(yōu)化每一步執(zhí)行路徑，學(xué)習(xí)收斂速度大大提升。

第三，數(shù)據(jù)場景直接服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)和硬核產(chǎn)業(yè)。當(dāng)多數(shù)大模型高度依賴互聯(lián)網(wǎng)通用語料進(jìn)行泛化訓(xùn)練的時候，云知聲已主動降低娛樂等低價值場景的語料比例，把更多資源傾斜到醫(yī)療、醫(yī)保、保險、政務(wù)、工業(yè)等高價值行業(yè)場景中，并結(jié)合多年業(yè)務(wù)落地積累的真實脫敏數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，旨在直接服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)和硬核產(chǎn)業(yè)，塑造高效運營特性。

得益于底層能力重構(gòu)， U2在不盲目堆疊參數(shù)前提下，展現(xiàn)出較強(qiáng)性能競爭力。如IFBench等指令遵循評測中，其表現(xiàn)穩(wěn)居行業(yè)前列。Claw相關(guān)評測中，其Agent能力與工具調(diào)用水平表現(xiàn)出較突出優(yōu)勢。在GPQA等涉及硬核知識推理和長上下文任務(wù)的評測中，U2同樣具備挑戰(zhàn)全球頂尖大模型的能力。在面向真實辦公與知識工作交付能力的GDPval評測中，U2取得72.5分，展現(xiàn)出扎實專業(yè)辦公能力。

說到底，脫離業(yè)務(wù)結(jié)果的Token競賽，不過是另一種形式的“技術(shù)奇跡”陷阱。云知聲U2上述重構(gòu)探索、效率提升，可謂直擊用戶痛點，為行業(yè)避開高耗低產(chǎn)陷阱、直抵市場核心開拓了一條新路。

進(jìn)化再進(jìn)化

跨越底氣這樣煉成

從沒有隨隨便便的成功。上述里程碑式突破，源于戰(zhàn)略深耕、扎實基本功打磨。具體而言，有三個核心抓手：

首先，堅持技術(shù)優(yōu)先、注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。云知聲成立于2012年6月，專注物聯(lián)網(wǎng)人工智能服務(wù)。據(jù)36氪，黃偉曾這樣解釋公司名中“聲”字的含義：“聲音的背后是語言，語言的背后是意圖。我們聽的不是聲音，而是聲音背后的意識。”一言道出公司的技術(shù)哲學(xué)：不滿足于表面信息，而是要深入理解背后的真實需求。

秉持該理念，公司持續(xù)積累技術(shù)底蘊，如早在2016年就建立了Atlas人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，為后續(xù)研發(fā)奠定算力和架構(gòu)基礎(chǔ)。

其次，發(fā)布基座大模型、注重核心平臺能力培育。2023年，公司在基礎(chǔ)設(shè)施上發(fā)布山海大模型，并以此構(gòu)建技術(shù)平臺云知大腦。進(jìn)入2025年，公司圍繞兩條主線持續(xù)強(qiáng)化模型能力。

第一條主線是突破多模態(tài)與深度推理的能力，云知聲實現(xiàn)了文本、圖像、音頻及跨模態(tài)語義的深度對齊，山海大模型打造高效混合推理模式，有效破解嚴(yán)肅場景下的模型幻覺難題，推動模型從“信息檢索與生成”向“類專家深度思考”躍升。

第二條是增強(qiáng)智能體全鏈路的能力，公司已完成原生適配的基座架構(gòu)升級，通過內(nèi)置任務(wù)智能拆解、工具自主調(diào)用、執(zhí)行動態(tài)糾錯、多智能體協(xié)同調(diào)度等全鏈路能力，來實現(xiàn)從“對話交互工具”向“可自主完成復(fù)雜任務(wù)的智能體”的升級。

再次，垂直大模型矩陣的構(gòu)建與落地。核心能力提升帶來了大模型矩陣的快速成型。矩陣一側(cè)是醫(yī)療、醫(yī)保、交通等行業(yè)垂直語言大模型，另一側(cè)是醫(yī)學(xué)影像、山海知音語音、工業(yè)級文檔OCR等多模態(tài)大模型。

以醫(yī)療領(lǐng)域為例，“山海·知醫(yī)5.0”采用“文本+多模態(tài)”雙核心體系，能并行處理病歷、影像、檢驗等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，還衍生出針對醫(yī)保場景深度定制的醫(yī)保大模型。2026年初，云知聲又先后發(fā)布“山海·知音2.0”和業(yè)內(nèi)首個工業(yè)級文檔智能基礎(chǔ)大模型Unisound U1 OCR。

支撐這一切規(guī)模化落地的，是成熟可復(fù)制的商業(yè)模式與長期的研發(fā)戰(zhàn)略投入。山海大模型作為云知大腦核心，能大幅減少新解決方案開發(fā)中模型微調(diào)所需的數(shù)據(jù)和人力投入，使AI產(chǎn)品擺脫傳統(tǒng)的“作坊式”模式。同時，依托多年智慧醫(yī)療、智慧生活領(lǐng)域積累，公司還計劃將“行業(yè)大模型+智能體平臺+場景解決方案”的模式復(fù)制到更多高價值領(lǐng)域，以實現(xiàn)從單點項目到平臺化、規(guī)模化部署的跨越。

據(jù)東方財富Choice數(shù)據(jù)，2020年至2025年，云知聲累計投入研發(fā)開支16.017億元，各年分別為1.893億元、1.882億元、2.871億元、2.863億元、3.701億元、3.807億元。

從技術(shù)平臺到基座大模型，再到多模態(tài)大模型，云知聲一步一腳印，基本功打的扎實，又飽有技術(shù)模式開創(chuàng)性，一點點進(jìn)化再進(jìn)化，幾乎每一次成長都踩中行業(yè)熱點，這才有了向2.0跨越的底氣。

大模型收入飆升

縱橫飛輪加速度

深入業(yè)務(wù)面，云知聲已打通從技術(shù)研發(fā)到商業(yè)應(yīng)用的全鏈路閉環(huán)，推行“一縱一橫”雙驅(qū)戰(zhàn)略，縱向深耕智慧醫(yī)療，橫向拓展智慧生活。2025年，大模型業(yè)務(wù)收入同比飆升1076%至6.1億元，占總營收比超50%，妥妥的核心收入來源。

聚集智慧醫(yī)療，為2016年以來持續(xù)深耕的重點板塊。以語音識別、自然語言理解及臨床知識圖譜為核心，云知聲依托“行業(yè)大模型+智能體平臺+場景解決方案”，向醫(yī)院、醫(yī)保及衛(wèi)健機(jī)構(gòu)提供病歷語音錄入、智能質(zhì)控、醫(yī)保審核、臨床決策支持等AI解決方案。

截至2025年底，產(chǎn)品已在全國近450家醫(yī)院規(guī)模化部署，覆蓋約35%的全國A++及以上等級醫(yī)院。醫(yī)療知識圖譜累計積累超1002萬個醫(yī)學(xué)關(guān)系和519萬個醫(yī)學(xué)術(shù)語，為醫(yī)療大模型迭代提供了關(guān)鍵支撐。2025年，醫(yī)療相關(guān)收入2.4億元，同比增長22.3%，占總營收20.1%。

其中，病歷錄入與生成產(chǎn)品尤為亮眼：該產(chǎn)品整合語音硬件、基座大模型與醫(yī)療大模型三層技術(shù)，能從醫(yī)患自然對話中精準(zhǔn)提取關(guān)鍵信息，快速生成結(jié)構(gòu)化病歷。以首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院為例，使用該產(chǎn)品后，2025年單院區(qū)生成病歷量增長10倍。

沿著“醫(yī)院—保險—區(qū)域醫(yī)療”的價值鏈條，云知聲加速拓展應(yīng)用邊界。2025年，由醫(yī)院端延伸的醫(yī)療業(yè)務(wù)收入增長約3.9倍，其中“保險+區(qū)域醫(yī)療”業(yè)務(wù)增長超4倍。醫(yī)保端，公司中標(biāo)全國首個省級醫(yī)保大模型項目——江蘇省醫(yī)保大模型項目，并與石家莊、鄭州等地衛(wèi)健委合作推進(jìn)醫(yī)保垂直大模型及區(qū)域醫(yī)療質(zhì)量管理。商業(yè)保險方面，與頭部保險集團(tuán)的合作從智能醫(yī)療審核延伸至傷殘鑒定、三期評定等車險核賠風(fēng)控場景，控費率提升至約20%，智能體平臺案件處理量同比增長37倍。

再說智慧生活板塊，增速同樣強(qiáng)勁：2025年，板塊收入9.7億元，同比增長30.8%，占總營收79.9%。其中智慧交通表現(xiàn)突出，依托基于UniGPT的交通大模型及獸牙智能體平臺，中標(biāo)南寧軌道交通全業(yè)務(wù)域AI項目，落地濟(jì)南地鐵遠(yuǎn)程智能客服系統(tǒng)，并在超10個城市部署山海大模型智能體應(yīng)用。

智慧座艙方面，云知聲落地0.5B端側(cè)意圖理解大模型，已服務(wù)上汽智己、吉利等多款主力車型，實現(xiàn)前裝量產(chǎn)規(guī)模化復(fù)制。AI硬件方面，自研芯片與模塊持續(xù)賦能美的、格力、TCL等家電龍頭，白色家電語音交互市占率穩(wěn)定在70%以上。截至2025年底，系列AI芯片累計出貨量破1.1億顆。

從技術(shù)突破到規(guī)模落地，“一縱一橫”猶如兩個發(fā)展飛輪越轉(zhuǎn)越有力，日益成為云知聲產(chǎn)業(yè)智能化的核心引擎。

三個隱憂

有夢想誰都了不起

但還是那句話，人無完人，企無完企。再觀云知聲，一些隱憂不足也如鯁在喉，讓2.0躍升平添些許變數(shù)。

首先，深陷虧損泥潭，何時盈利是一靈魂考題。2022年至2025年，公司營收6.006億元、7.273億元、9.39億元、12.11億元，逐年穩(wěn)步攀升。然同期歸母凈利虧損3.66億元、3.75億元、4.54億元和3.27億元，四年累虧高達(dá)15.22億元。商業(yè)化落地亟需再提速，達(dá)成規(guī)模效應(yīng)，以覆蓋持續(xù)高企的運營成本。

其次，經(jīng)營現(xiàn)金流持續(xù)流出、負(fù)債率也不低，需警惕資金壓力。2022年至2025年，經(jīng)營性活動現(xiàn)金流凈額為流出1.66億元、2.84億元、3.19億元、2.13億元，累計流出9.82億元。意味著主營業(yè)務(wù)尚未形成自我“造血”的正向循環(huán)，日常運轉(zhuǎn)較高依賴外部融資。

2022年至2025年，云知聲負(fù)債率分別為435.99%、308.11%、354.9%、55.64%。2025年數(shù)據(jù)因上市融資可喜大縮，可若細(xì)究仍算不上輕松：

截至2025年末，公司現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物3.41億元，同期短期借款3.37億元，再加上同期3.59億元的貿(mào)易及其他應(yīng)付款項，資金缺口肉眼可見。

再者，頻頻融資，股價承壓破發(fā)。2025年6月，云知聲登陸港交所，IPO凈募約2.37億港元。進(jìn)入2026年，又接連啟動三輪配售融資。1月22日完成首次新H股配售，發(fā)行78萬股，配售價252港元/股，募資凈額約1.92億港元。2月9日完成第二次配售，發(fā)行100.8萬股，配售價310港元/股，募資凈額約3.07億港元。5月28日公告啟動第三次配售，發(fā)行170萬股，配售價228港元/股，較前一日收市價折讓19.89%，募資凈額約3.81億港元。