上图为云知声IOT事业部副总裁李霄寒

7月19日，云知声开了一个小型的媒体沟通会，就说了一件事情，云知声完成技术引擎3.0版升级，并且首次提出“语用计算”。这句话核心是最后四个字“语用计算”，的确是一个从字面意思上无法自通的词语，特别对于一家产品只面向B端，没有面向C端的企业而言，增加一个新词的意义在于，这象征着云知声想要彰显其行业地位，而另一方面，新名词是否具有适用价值和性价比，这又会被合作方所考量。

我们知道人工智能分三个阶段：①感知智能，包括：语音感知、语言感知、图象、手势、体感、文字；②认知智能，包括：理解、记忆、知识、推理、规划、决策、创造；③通用智能，核心是类人思维，大趋势是处于感知往认知方向的发展阶段。

以往的语义理解，只是机器能够从字面上对句子意思进行理解，而语用，指的是在特定语境中所传达的交际意义，语用计算是语义理解的下一阶段，人机对话交互的核心是语用计算，而不仅仅是语义理解。语义主要研究字面意义，但语用则是研究语境意义，重点是“用意”，也就是话语在特定语境中所传递的交际意义。

云知声资深AI技术专家刘升平认为“这次技术引擎的升级的根本原因是AI基础架构的有了较大的突破。AI基础架构是指深度学习为代表的机器学习，高性能计算，大数据。”

从资本角度来看，云知声自2012年成立至今，已经完成4轮融资，平均速度为一年一轮融资，包括2012年10月天使轮一千万人民币；2013年6月完成由启明创投和磐谷创投合投A轮一亿元融资；2014年12月完成由高通（Qualcomm Ventures）和启明创投合投5000万美元B轮融资；2015年12月完成由浙大联创领投数千万美元的B+轮融资。

据悉，云知声目前大概230号人，除了支撑部门以外有2个事业部和1个实验室，分别是IOT事业部、教育事业部和AI实验室，公司主要业务面向四个方向，分别是医疗、教育、车载和智能家居方向。其中IOT事业部主要是面向除教育以外其他业务，而AI实验室主要负责三项工作，包括：①核心技术的研发、信号端处理、降噪、家居环境下的语音识别、芯片研发；②云端语音识别、语音合成；③人工智能、自然语音理解、知识图谱。接受专访的IOT事业部副总裁李霄寒认为云知声坚决发力医疗、教育、车载和智能家居是市场驱动的结果，在这之前，云知声走了不少弯路。

云知声在医疗方面的布局目前已经和北京协和医院旗下工作站达成合作，李霄寒认为选择医疗领域与之前从业经历有关。在加入云知声团队之前，李霄寒和CEO黄伟曾在语音公司Nuance中国任职，基于美国完善的医疗机制，语音识别技术对于医生病历和诊断报告输入的效率得以大大提高，医疗版块收入占了其总收入的三分之一。因此，他们希望将这个业务复制到中国市场，然而却发现在中国医疗环境有很多硬骨头，例如：中国医生口音严重，医疗环境差异大、医疗术语不统一、医疗系统对接繁复等实际问题，因此医疗板块需要不断本地化，但是李霄寒对市场未来仍十分看好。

在车载板块，云知声CEO黄伟表示：在车载市场中，相对车载预装市场，车载后市场的灵活度更高。据悉，同样从事语音服务的思必驰公司也大力押宝车载市场，这是由于在车载环境下，任何的手脚操作都是不安全的。因此，语音作为人体交互的新方式很受欢迎，而随着汽车销量的逐步攀升，中产阶级对舒适服务需求提升，语音车载产品将在2016-2018年迎来蓬勃的发展期，除了普及率有待提高之外，语音功能的本身价值仍有很大的挖掘空间，目前车载语音后视镜能够查阅天气、查阅路线、查阅周边餐饮、调取歌曲、拨打电话，但是仍有口音差异、方言识别、连通其他服务等挑战。

在家电板块，云知声立项的时间是2013年5月，而发布第一块落地的产品AI芯，则已经到了2015年9月。在2014年，云知声提出了“云端芯”的战略，不仅是只做云服务的，以云技术作为切入点，将语音识别划分为在线识别，本地识别，甚至芯片级的识别。而AI芯则是芯片级的识别，云知声和高通、君正、全志等芯片企业全面深度合作，在物联网领域推出智能语音芯片，以授权（license）的模式向客户收费。云知声市场负责人王一粟透露：家电厂商需要很多次测试、确保正确率、以及测试标准、测试环境是很严苛的，AI芯的落地是非常难的，后期还有大量的对接适配工作。

我们看到近年语音识别的企业逐渐获得融资并发展壮大，而经济的本质是需求带动市场，随着微信的「语音」功能使用习惯普及和智能家居、智能车载因生活品质推动的新入口需求，语音作为一种人机交互方式，我们预料到了2017-2019年，将有更多的行业有语音升级的需求。而效率提升和需求急迫情况则以家居家电、车载、医疗、教育行业为首波热浪。