多支国家背景基金参与,云知声完成C轮系列融资13亿元人民币

镁客请讲
2018-07-19 09:12 镁客网

此轮融资过后,云知声再次创下语音技术领域单轮融资最高记录。

7月19日,国内顶尖的物联网人工智能服务商云知声宣布完成6亿元人民币C+轮融资,本轮融资由中国互联网投资基金领投,中金公司旗下中金佳成、建投华科旗下中建投资本跟投,汉能投资担任独家财务顾问。至此,云知声C轮系列融资总金额已达13亿元人民币,创下语音技术领域单轮融资最高记录。

多支国家背景基金参与,云知声完成C轮系列融资13亿元人民币

C轮系列融资之前,云知声历次融资也颇引人关注。2012年5月,公司创立之初便拿到千万人民币天使投资;2013年6月,完成1亿元人民币A轮融资;2014年12月,获B轮五千万美元融资;2017年8月,再获3亿元人民币战略融资;2018年5月,公司宣布完成1亿美元C轮融资,而此次6亿元人民币C+融资也是两个月后的第二次融资。

云知声本次C+轮投资方均为国家背景基金。中国互联网投资基金是经国务院批准、由国家网信办和财政部共同发起的投资机构,战略出资企业包括中国工商银行、中国农业银行、中信国安、中邮人寿、中国移动、中国联通、中国电信等各领域龙头国资企业,基金规划总规模达1000亿元人民币;中金佳成是中国国际金融有限公司成立最早、最重要的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。

云知声创始人、CEO黄伟表示: “本次国家背景基金的集体入场,体现出国家对于物联网、人工智能行业的高度重视和大力支持,也进一步反映出市场对云知声领先的人工智能技术与商业化能力的肯定。”他指出,C轮融资将主要用于加大人工智能关键技术研发投入及完善人才梯队建设,寻求公司在多模态、认知技术的持续突破并探索更多垂直行业与服务模式,挖掘新的业务增长点。

参与本次投资的中国互联网投资基金相关负责人表示:“中网投作为国家网信办和财政部发起成立的国家级投资机构,聚焦投资互联网领域具有核心技术优势、商业化能力突出的优秀企业。云知声不仅在人工智能及AI芯片领域技术领先,也在家居、医疗、车载等多个场景构建了先发优势。希望本轮资本的助力能够更加充分释放云知声的技术势能,推动公司在智能物联网时代快速完成数据积累和芯片迭代,推动互联网技术更好造福国家和人民。”

云知声专注于物联网人工智能服务,是行业为数不多的拥有AI算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能公司。在“云端芯”产品体系之下,云知声领先的AI技术已广泛应用于智慧生活(家居、车载、机器人等)和智慧服务(医疗、教育、司法等)等场景,是国内商业化落地最好的人工智能企业之一。

在家居领域,云知声于2015年成功出货IVM模组,是迄今为止行业唯一实现芯片落地的公司,客户覆盖格力、美的、长虹、华帝等一线家电厂商;医疗领域,云知声在国内首次提出语音病历解决方案,已在包括北京协和医院、福建省立医院等近100家重点医院上线,并于去年年底和平安好医生联合成立合资公司——澔医智能,全面布局移动端和家庭终端的医疗人工智能服务。同时,云知声还充分发挥自身语音及大数据技术优势,结合健康医疗大数据“国家队”中电数据丰富的医疗数据资源,共同开拓现有医疗语音市场,研发新产品品类和面向健康医疗领域的AI芯片;车载领域,云知声已服务近100家方案商、品牌商,赋能终端设备数超1700万台;教育领域,云知声合作客户超80家,覆盖超3000万人,日调用量1.8亿次,社会化口语评测服务市场占有量稳居第一。此外,云知声还与平安集团、民生银行、京东集团、360等头部企业达成合作,为后者提供人工智能服务。

在核心AI能力输出方面,云知声的超算平台业务已打造了一亿亿次/秒浮点运算能力的人工智能超算标杆,正在为厦门市人民政府搭建并运营国内顶尖的人工智能超级计算中心。而与国家及政府的合作不仅限于超算平台,未来在智慧交通、智慧医院、智慧城市等领域,国家背景基金与云知声的业务合作空间将更加立体而广泛,云知声也希望借助国家背景基金的势能,进一步扩展自身的业务版图,与国家及政府展开更加丰富多元的深度合作,为国内智能物联网和人工智能技术的发展添砖加瓦。

得益于底层技术的雄厚实力和商务层面的持续突破,云知声公司业务营收已连续三年保持超100%的同比增长,2018年收入规模预计将为去年的300% 。2018年5月,云知声更成功推出首款面向物联网的AI芯片——雨燕,这也预示着公司进入商业裂变的崭新阶段。值得注意的是,在本次芯片发布会上,云知声公布了与京东智能的合作进展,双方基于各自资源及优势,将推动AI芯片在智能家居领域的应用。此外,云知声还成功牵手国内某知名车企,发力汽车前装车规级AI芯片。

伴随自研AI芯片的落地量产,2018年无疑将成为云知声公司发展的重要里程碑。本次C轮系列融资后,云知声将持续加大在研发、人才等方面投入,积极建设完善的产业链生态,加速AI技术从后端走向前端的进程。

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