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    • 云知声拟募资9.12亿元发展人工智能业务
    • 2020年11月05日来源:中国证券报·中证网

    提要:云知声科创板首发上市申请近日获受理。公司此次拟募集资金约9.12亿元,分别用于人工智能技术中台建设项目、面向物联网边缘计算的人工智能芯片研发平台建设项目、基于人工智能技术的智慧医院解决方案建设项目以及补充流动资金项目。

    云知声科创板首发上市申请近日获受理。公司此次拟募集资金约9.12亿元,分别用于人工智能技术中台建设项目、面向物联网边缘计算的人工智能芯片研发平台建设项目、基于人工智能技术的智慧医院解决方案建设项目以及补充流动资金项目。

    开发智能语音技术

    云知声是一家为企业和用户提供智能语音技术和综合解决方案的人工智能企业。公司本次拟发行不超过2025万股,占公司本次发行后总股本的比例不低于25%。本次发行可以采用超额配售选择权,采用超额配售选择权发行股票数量不超过首次公开发行股票数量的15%。

    云知声专注于智能语音技术和综合解决方案的研发和应用。公司产品已在家电、生活、消费电子、城市空间、出行、教育、医院和办公等场景中实现产业化应用。为持续提升技术领先性和加速技术产业化,公司募集资金投资项目紧密围绕主营业务进行。

    具体看,人工智能技术中台建设项目总投资30138.50万元,拟在公司现有全栈人工智能技术体系的基础上,结合物联网时代全域网络和全域链接的特点,通过深入研发Atlas超算平台、语用计算、知识图谱、智能芯片等技术,结合不同行业场景化应用的需求及特点,致力于打造多模态、智能化的完整解决方案,提升用户交互体验,助力传统产业的智能化升级。

    面向物联网边缘计算的人工智能芯片研发平台建设项目总投资31668.8万元,旨在通过人工智能芯片研发,提升物联网终端的边缘计算能力,提高应用领域内的芯片设计水平,形成一系列人工智能芯片IP,拓展和丰富人工智能应用场景及相应产品,形成成熟的人工智能边缘侧智能芯片系统,进一步完善公司“云端芯一体化”产品及解决方案。项目建设内容包括基础能力建设、产品体系建设、解决方案建设。

    基于人工智能技术的智慧医院解决方案建设项目总投资14355.45万元,旨在建设能力平台、产品体系两部分。能力平台包含语音识别、语音合成、自然语言处理、知识图谱构建、知识决策、超算平台;产品体系包含诊前、诊中和诊后三部分产品。其中,诊前产品包括症状分诊、信息查询、位置指引、娱乐聊天;诊中产品包括智能候诊、语音综合解决方案、医技科室语音助手、病历生成、病历质控、智慧病房、会诊和病历讨论、病房陪护;诊后产品包括智能随访、健康管理。

    补充流动资金主要用于满足业务规模扩大、客户增加及产品扩容带来的资金需求。结合未来三年战略发展目标及资本结构规划,拟补充流动资金15000万元。

    2017年至2019年及2020年上半年,公司分别实现营业收入6114.07万元、19656.43万元、21924.84万元和8468.93万元,归属于母公司所有者的净利润分别为-17376.33万元、-21347.88万元、-27948.55万元和-10577.91万元。

    探索商业化模式

    公告显示,公司存在短期内无法盈利且持续存在未弥补亏损的风险。

    云知声指出,公司核心技术的商业化探索仍在持续进行,营业收入规模较小。同时,为持续构建核心技术和产品体系、保持竞争力,公司持续加大研发投入。报告期各期,公司分别净亏损17376.33万元、21354.87万元、29188.73万元和11181.14万元,扣除非经常性损益后归属于母公司所有者的净亏损分别为17727.72万元、22943.82万元、31712.48万元和11036.41万元,亏损规模较大。公司目前仍在不断探索新的业务方向并相应适当调整经营策略,同时需要继续保持在研发支出、产品开发方面的投入,并持续建设销售渠道、提升品牌影响力,因此预计公司短期内仍无法实现盈利。

    招股说明书显示,公司存在金额较大的累计未弥补亏损。截至2020年6月30日,公司未分配利润为-46329.04万元。公司预计未来一段时间未弥补亏损将持续扩大,无法进行现金分红,对股东的投资收益会造成一定程度的不利影响。

    研发投入大

    报告期各期,公司研发投入分别为9999.83万元、15256.38万元、25823.17万元和9242.94万元,占营业收入的比重分别为163.55%、77.62%、117.78%和109.14%。报告期累计研发投入占累计营业收入的比重为107.4%,研发费用投入占比高于同行业水平,研发费用规模增长较快。

    公司坚持核心技术自主可控,构建了自下而上的全栈人工智能技术体系,自主搭建了Atlas超算平台,将机器学习等前沿技术广泛应用于信号降噪增强、语音识别、声纹识别、语音合成等技术开发,并取得了多项发明专利。全栈人工智能技术体系建设具有周期较长、投入较高的特性,对研发人员能力要求较高,需要公司投入大量的时间及资金进行开发、整合及完善。

    公司指出,人工智能技术发展变革较快,新技术层出不穷。公司正在持续进行核心技术的研发,且当前人工智能的落地应用受到场景碎片化的影响,仍需要进一步进行模块化改造,高研发投入的模式导致公司存在盈利周期较长的特点。



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    责任编辑:齐蒙
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