在保羅·萊文森的心中，有一條媒介技術發展的人性化路線——媒介技術將以更適合人類感官生理特性方向發展。這位媒介理論家看到了媒介技術的積極面，并堅信沿著這條路徑發展，媒介技術便能使人從自然和生命的壓迫中解放出來，進一步推動人類文明和社會進步。

在醫療領域同樣能夠瞥見萊文森這一觀點的影子。2014年，基于智能語音識別、自然語言理解、臨床知識圖譜等人工智能技術，云知聲開發出語音電子病歷系統，以語音錄入這一人類自然言說的形式，替代醫務人員在電子病歷記錄過程中鍵盤鼠標錄入操控形式，將醫生從繁復的病歷采集與錄入工作中解放出來。

伴隨政策推動、需求拉動以及企業探索，智慧醫院的建設已邁入2.0階段。基于人工智能、互聯網、物聯網等新技術的智慧醫院建設，已成為未來醫院發展的必由之路。這一源于技術發展的醫療變革之風，已吹向全國。

然而，企業在探尋智慧醫院建設的過程中，仍存在如如何規劃產品路徑、如何找準市場先機等諸多尚待解決的難題。由此，動脈網專訪了云知聲醫療業務線總裁謝冠超，以探尋答案。

場景+產品=云知聲的生命線

2012年，云知聲便發布語音云及深度學習應用，開始了其在科技領域的探索。早期的入局，并未讓云知聲在發展過程中呈現出持續快走之勢。相反，公司在人工智能市場喧囂之時，選擇沉靜下來做技術。

就其去年的招股書來看，2017年到2020年，云知聲研發費用與營業收入的比值分別為109.13%；117.78%；77.61%、163.55%，比值遠超過規則要求的15%。

財務指標節選

同時，云知聲嘗試采用第二套上市標準登陸科創。該標準要求企業”預計市值不低于人民幣15億元，最近一年營業收入不低于人民幣2億元，且最近三年累計研發投入占最近三年累計營業收入的比例不低于15%”。由此，足以看出云知聲在技術研發上的決心。

從云知聲發展路徑來看，其前期在核心技術打磨上所花費的時間與精力，為其后續發展持續提供動能，使公司能夠不斷高走。

企業發展路徑

但對于云知聲來說，打好技術基礎僅是其在產品研發上所邁出的第一步。產品能力及其在應用過程中所衍生出來的場景價值更為關鍵。

在訪談中，謝冠超告訴動脈網：“在醫療領域中，云知聲期望能夠通過技術創新驅動產品創新，但在技術之后，更期望技術能夠在醫院及其他應用場合中產生實際價值。”

2014年，云知聲一舉進軍醫療領域，針對醫療行業效率、安全、數據三大痛點，開發出語音電子病例智慧醫療語音系統。通過自動將語音轉為文字、以結構化的方式錄入電子病歷數據，提高病歷錄入效率。同時，為了能夠精準識別，云知聲還為醫院做了深度定制，根據不同科室、不同病種的整段病歷資料，運算出關鍵詞句語料，為40多個臨床和醫技科室提供分場景支持，以適應醫院不同科室實際的使用需求。

該系統語音識別準確率超95%，個別科室的語音識別率超98%。云知聲告訴動脈網，系統高準確率背后，是以其所研發的國內首個醫學領域語音識別引擎為支撐——針對醫學數據庫（數百萬醫學專有名詞、數萬小時語料積累、極其復雜的中英文混合表述方式和特殊醫學符號）做大量模型優化。

云知聲前期對技術的深耕成為了企業持續向上發展的基點，而其在醫療智能語音系統所積淀的數據與對醫療場景的理解，則為其后續開發相關產品提供了更多支撐，建立起自身壁壘。

這正如謝冠超所談及的那樣：“基于不同的場景，將會衍生出不同的技術能力，創造不同價值。因此，在做好技術的基礎上，加以對場景的理解及數據的積累顯得尤為重要。”

云知聲對于產品的理解，使其在過去兩三年中推出了一系列基于其自身構建的臨床知識圖譜，及相關技術衍生出的一系列醫療輔助決策類產品，其產品框架已不完全局限在語音識別范疇。

知識圖譜，底層技術

基于百萬數據，云知聲邁出了自己的下一步，構建起知識圖譜。該知識圖譜覆蓋癥狀、體征、疾病、手術，檢查檢驗，藥品等七大類實體，共計132萬個，對應醫學術語334萬；包含十大類實體關系，共計757萬實體關系；在執業醫師資格考試中考取超過500分的成績，對其知識圖譜應用能力進行了驗證。2017年至今，其知識圖譜已完成三次迭代，并投入使用。

知識圖譜迭代路徑

目前，云知聲已憑借該知識圖譜在多項比賽中斬獲冠軍。

在技術的加持下，知識圖譜作為推動互聯網和人工智能發展的核心驅動力之一，其建立一定程度上能夠幫助行業從重復性的腦力工作中跳脫出來。云知聲在知識圖譜上的深耕，亦使其產品智能化水平逐漸提升。云知聲期望通過打開知識廣度，實現知識與能力的平衡，構建出一個基于知識圖譜的完整輔助決策系統。

在謝冠超眼中，信息化是智能化技術的前提，當信息化邁入較為成熟的階段后，智能化則將成為智慧醫院建立所必經的路徑。基于其知識圖譜，云知聲下一步計劃通過打造輔助性決策類產品，解決當前階段的常見問題。并計劃通過AI技術，做臨床決策上的持續推動，實現從效率工具到決策支持產品的跨越。

在產品規劃上，謝冠超進一步解釋道：“現在我們更多將該產品定義成助手，但我們希望有一天他能夠真正變成醫生的同事，變成醫生的導師。盡管無法確定在這條路上還需走多久，但在我眼中，這一定是未來發展的趨勢。”

后續云知聲還將不斷完善臨床知識圖譜，提升技術能力。并將產品投入到醫療場景中，實現自身技術、能力與行業需求的有效結合，深入產品開發。

下一步，智能化

作為一個以技術為底色的企業，云知聲似乎擁有抓住事物背后的邏輯鏈條，從數行代碼中找到行業內在痛點所在的能力。

今年一月，國家衛生健康委員會《病案管理質量控制指標（2021年版）》及相關解讀的發布，再次將病案問題上升為重要管理任務。

從電子病歷相關問題出發構建醫療產品體系的云知聲，便恰好踩在了這一節點上。作為早期入局者，云知聲已構建起智能病歷質控系統、醫療質量管理平臺、單病種質控平臺、智能醫保審核系統等相關解決方案。

謝冠超告訴動脈網：“最初我們對醫療質控的理解比較簡單，我們僅將病歷看成一份文書，找出其中不合理之處。但隨著業務推進，我們發現它不僅涉及醫療病歷文書的問題，還涉及整個醫療業務中的問題。因此我們現今在醫院里面提供的已經不再局限于病歷質控產品，而是一個完整的醫療質控平臺。”

云知聲的智能病歷質控系統，在做病歷形式篩查的同時，還可以準確理解病歷內涵并進行缺陷篩查，重塑業務流程，提高病歷質控工作效率。為質控員提供輔助工具，幫助醫務處自動管理質控工作，并給出多維度統計分析。

可見，云知聲已經完成了由感知智能到認知智能的迭代升級，并搭建起醫務、醫管、醫保三方業務。

目前，云知聲以三甲醫院為主要標桿客戶切入，與北京協和醫院、復旦大學附屬中山醫院等建立其合作。以行業技術提供者為合作對象，已上線100+具有代表性的大型綜合三甲醫院，另有500余家處于測試階段。

產品化，一條難以繞開的路

談及營收，謝冠超向動脈網表述：“今年上半年和去年相比，云知聲在醫療業務上的收入翻了一倍不止。”

據了解，云知聲整個醫療團隊不足百人，而這些人卻支撐起了其醫療板塊業務，使其營收保持每年成倍的增速。云知聲為何可以做到？這得益于公司的商業路徑——產品化。

在云知聲眼中，產品化是AI企業面前一條難以繞過的道路。若不做標準化產品，便容易被客戶需求打亂自身產品研發節奏，觸碰到天花板。

由此在產品開發上，云知聲堅持做標準化產品。通過讓戰略走在技術之前，技術走在業務之前，業務走在客戶之前，滿足同一場景下不同客戶90%以上的需求。

當產品化實現，人效比便能夠得到提升，進一步助推其營收增長。

沉與浮

9年時間，云知聲從A輪至D輪已累計獲得10輪融資（企查查數據），至少20億元資金。并獲取51款軟件著作權，533項專利。云知聲可謂已穩為人工智能/物聯網領域領頭的獨角獸之一。

從云知聲近兩年籌備科創板上市，經歷靜默期，到其今年聲稱為持續構建核心技術和產品體系、保持競爭力撤回科創板IPO申請材料，這家深耕技術的公司，似乎也在隨行業沉浮。

當云知聲再度退回一級市場，斬獲近一億美元D1輪融資。可以看出，在沉與浮背后，云知聲所做的努力不無意義。

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來源: 動脈網