【云知声】研发开支占比超六成，AI服务商云知声冲刺港股IPO

　　3月末，云知声智能科技股份有限公司向港交所递交招股书，拟于香港主板IPO上市。

　　招股书信息显示，云知声建立于2012年，于2018年推出边缘交互式 AI芯片 UniOne系列，2023年推出拥有600亿参数的自有大语言模型山海大模型，目前主要为智慧生活、智慧医疗两大应用场景提供产品与解决方案。

　　云知声开创团队成员分别为首席执行官兼总经理黄伟、老总兼首席技术官梁家恩、执行董事兼 物联网 部副总裁康恒。其中，梁家恩和黄伟均结业于中国科学技术大学。招股书显示，云知声的三位开创成员黄伟、梁家恩、康恒共同在已发行股本总额中拥有约33.93%的权益。

　　这是云知声第叁次冲击IPO，中国国际金融香港证券有限公司、海通国际资本有限公司为联席保荐人。天眼查信息显示，直到今天，公司共完成11轮融资，启明 创投 、高通 创投 、京东科技、 三六零 、中金资本、 东方证券 等曾参与融资。

收入持续增长应用场景拓展

　　招股书显示，根据咨询公司弗若斯特沙利文的资料，云知声是2024年中国第四大AI解决方案提供商，市场份额为0.6%。按收入计，云知声在中国生活AI解决方案位列第叁，在医疗AI服务及解决方案位列第四。

　　公司收入主要来自销售AI产品及解决方案，过去三年收入逐年增长：2022年为6.01亿元人民币，2023年为7.27亿元人民币，2024年为9.39亿元人民币。增长起因是业务扩展至新的垂直行业并提供更广泛的AI解决方案。

　　在生活场景方面，云知声开发了应用于深圳地铁20号线自动售票机的语音售票系统，乘客可通过语音选择目的地，提高购票效率。2022年、2023年及2024年，公司生活解决方案服务客户数量分别为373名、389名、411名，包含中国前三大保险集团、深圳地铁20号线和厦门软件园。另外，公司通过MaaS向开发者和企业提供AI大语言模型能力，并在2022年、2023年及2024年分别向开发者和客户销售了1280万、2450万、3600万颗 AI芯片 。

　　在医疗领域，云知声的AI解决方案包含病历语音输入、病历质控、单一疾病质控及医疗保险支付管理，旨在提升治疗效率。招股书介绍：“与打字输入相比，病历语音输入系统将病历输入的速度加快四至六倍；与人工审核相比，病历质控系统将质量审核所需的时间减少80%。”2024年，云知声已向166名医疗客户提供AI解决方案。

　　从产品收入明细看，过去三年，云知声生活板块的解决方案与产品营业收入占比在八成左右，医疗板块营业收入占比约两成，有逐步上升趋势。

　　2022年到2024年，云知声毛利分别为2.4亿元、2.95亿元、3.6亿元人民币，毛利率分别为39.9%、40.5%及38.8%。同时，公司2022年到2024年三年净亏损分别为3.75亿元、3.76亿元和4.54亿元人民币。

　　来源：招股书

持续投入研发经营资金流承压

　　招股书显示，云知声净亏损扩大主要由于大量研发引发的开支。

　　公司研发开支占企业经营开支主要部分。2022年、2023年、2024年，云知声研发开支分别占企业经营开支总额的65.4%、63%、67.3%。2024年，公司在行政开支同比减少的情景下，研发开支增长到3.7亿元人民币。

　　招股书表示，研发开支增长主要由于第叁方服务费用增加，用于开发适用于新场景的应用软件及升级现有产品和数据处理服务，和 云计算 服务需求增加造成服务器成本及基于云服务费有所上升。

　　AI应用领域面临激烈竞争，使得企业需要持续投入支持研发工作。云知声招股书提示的危险因素中包含“我们经营所在行业具有不断变化的特点。我们未必能持续开发及创新技术并提供符合客户预期的产品及解决方案”“我们可能无法成功地与当前或将来的竞争对手竞争”等。公司表示，计划继续大力投资于研发工作。

　　另外，招股书显示，公司流动资产净额由截至2023年底的6.65亿元减少至截至2024年底的4.64亿元；净负债由2022年底的19.11亿元增加至2023年底的22.99亿元人民币，2024年底公司净负债进一步增长到27.53亿元人民币，主要由于赎回负债增加和现金及现金等价物减少。

　　由于庞大的研发开支，2022年、2023年及2024年，公司的经营资金流出净额逐年增加，分别为1.66亿元、2.84亿元、3.19亿元人民币。公司贸易应收款项周转率也影响了现金状况。

　　客户集中度高、应收账款比例高，给公司造成资金流压力。

　　招股书显示，截至2022年底、2023年底及2024年底，公司贸易应收款项分别为3.69亿元、4.11亿元、5.59亿元人民币。公司面临与客户延迟付款及违约相关的信贷风险。

　　2022年、2023年、2024年，云知声客户数量分别为538名、555名、576名，来自最大客户的收入分别占当年度总收入的13.1%、9.3%及7.0%，来自五个最大客户的收入则分别占当年度总收入的30.8%、27.4%及26.7%。

　　公司表示：“目前预计这种情景可能会持续，直到实现更大规模的收入。”而公司将来的收入增长决定于能否开发新技术、成功将AI技术商业化、提升客户体验、有效竞争和扩大客户群。

　　云知声表示，以真实场景数据和持续的用户反馈为指导，公司AI技术不断迭代。例如，AI语义明白的准确性从2018年的BERT前深度学习模型的88.04%提高到2019年的UniCore的91.02%，并进一步提高到2023年的山海大模型的96.07%。“这些技术进步使我们能够将我公司AI解决方案的能力从感知扩展到理解、响应和生成。”云知声表示。

　　截至2024年12月31日，云知声的AI解决方案已在多个垂直行业获得采用，包含医疗、家居、商业空间、酒店及交通。