2025 年 8 月 28 日，有 " 港股 AGI 第一股 " 之称的云知声，发布了自 2025 年 6 月 30 日上市以来的首份中期业绩报告。自上市以来，云知声股价表现强劲，市场对其估值预期持续上升。以 600 亿港元市值作为讨论依据，充分彰显了资本市场对 AGI 赛道龙头企业的认知。

最新的中期报告对资本市场的态度，提供了有力的证明。云知声 2025 年上半年实现收益 4.05 亿元人民币，较去年同期增长 20.2%，延续了稳健的增长趋势。更为关键的是，核心大模型业务开始成为营收的重要支撑，贡献收入近 1 亿元，为投资者拓展了更广阔的想象空间。

这份报告显示，云知声在技术研发方面的突破以及运营模式方面的演进，已搭建起一条通向规模化盈利与可持续高增长的坚实道路。

就在云知声发布中报前两天，国家 " 人工智能 +" 战略正式落地，提出推动人工智能与经济社会的深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，" 加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会形态 "。

这成为中国 AI 与大模型产业发展的 " 指南针 " 和 " 定位器 "。

而实际上，云知声凭借长期大规模的研发投入，以及对大模型和 AI 产业的前瞻性认知，早已在产品体系和技术体系方面完成了相关布局。这种前瞻眼光和超强投入，极有可能成为该企业接下来实现高速发展的助推器。

换句话说，大时代来了，云知声可能到了质变前夜。

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营收 " 量 " 与 " 质 " 的变化

云知声 2025 年中期业绩报告的核心要点，在于揭示了公司营收结构正经历一场深刻的 " 量 " 与 " 质 " 的变革。

这并非仅仅是数字层面的增长，更是商业模式与核心价值的重塑。

就营收增长的 " 量 " 而言，4.05 亿元的营收规模以及 20.2% 的同比增长率，证实了云知声核心业务——日常生活与医疗的稳定性。

依据中期业绩公告，日常生活解决方案占收入比例约 83%，意味着这部分的增长成为全业务增长的一个重要因素。财报原文在管理讨论与分析中提到，日常生活解决方案收入增长主要由于 AI 大模型在解决方案中的应用，如 AI 超算平台项目、商办及轨交领域的收入增加。在宏观经济存在诸多不确定性的背景下，这一增速凸显了其在垂直行业中的客户黏性以及市场刚性需求。

财报数据表明，智慧生活业务作为基础业务板块，上半年实现收入 3.35 亿元；智慧医疗业务则实现收入约 0.70 亿元。这些传统优势领域持续贡献着稳定的现金流，为公司的前沿探索奠定了坚实基础。

然而，相较于 " 量 " 的增长，业务 " 质 " 的提升更为重要。

根据财报数据，其自主研发的 " 山海大模型 " 相关业务实现收入 9876 万元，较去年同期的 1771.8 万元大幅增长 457.4%，占上半年总收入的近 25%。

这标志着一个新增长亮点的出现，同时也是其商业模式从劳动密集型的项目制，向技术密集型的平台 / 模型服务转型的关键标志。

通过提供平台化和模型化的服务，云知声能够更高效地满足客户的多样化需求，同时降低对单一项目的依赖，进一步提升业务的稳定性和可持续性。这一战略调整无疑为公司的长远发展注入了新的活力。

尤其是 " 山海大模型 " 作为一项关键收入来源，是云知声成功将前期巨额研发投入转化为商业回报的直接体现。这一成果的背后，是公司在研发领域的持续高额投入。

中报显示，截至 2025 年 6 月 30 日，云知声的研发团队由 312 名工程师构成，约占公司员工总数的 68.7%。此外，上半年云知声投入研发费用 1.68 亿元，占总收入的 41.5%。

对于一家科技公司来说，这种从投入到产出的正向循环，意味着其盈利模式和估值逻辑均应得到市场的重新评估。

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垂直场景的

战略纵深与灯塔效应

先进的技术体系最终需接受市场的检验。云知声的价值体现在其技术潜力上，在于其技术飞轮已开始高速运转，并在关键行业中形成了显著的客户黏性与标杆效应，为其未来的增长提供了较高的确定性。

云知声的技术栈布局清晰，构建了从底层基础设施到顶层应用解决方案的完整闭环。根据其业绩公告，该技术栈主要分为三层：

首先是 Atlas AI 基础设施。作为技术底座，Atlas 智算集群具备超强的计算能力和大带宽、超快速的存储容量，为大模型训练提供了强大的算力支撑，同时，也是构建数据飞轮的基础。

云知大脑（UniBrain），作为中央技术平台，其核心为山海大模型。该模型自 2023 年发布以来，已拓展了 RAG、Agent、多模态融合、推理强化等关键能力，参数规模达千亿级，在多个权威评测中处于第一梯队。山海医疗版更是多次获得 MedBench 评测第一名。

最后是 AI 应用解决方案。这是基于云知大脑，面向日常生活和医疗两大场景，提供的深度集成的产品与解决方案。

这种 " 大模型－智能体平台－端侧芯片优化 " 的新一代 AGI 技术体系，构建了坚固的竞争壁垒，确保云知声商业化具备高效率和低成本的特点，并形成了 " 模型－应用－数据 " 的良性飞轮效应。

关键在于，云知声的战略明确聚焦于高价值、高壁垒的垂直领域，其中，医疗和日常生活是其展现技术落地能力与商业价值的典型代表。

以云知声为北京友谊医院顺义院区部署的门诊病历生成系统为例，这个系统基于对医院环境和医生工作习惯的深入理解 , 运用一站式语音识别技术构建了麦克风阵列和背后的处理芯片，通过噪音抑制、回声消除等技术，在复杂的医院环境中精准捕捉医患对话，并自动生成结构化病历，单份病历采纳率高达 85%。

同时，系统还能智能地提取关键问诊信息，对其进行标准化、结构化处理，形成准确、简洁的医疗摘要，并联想相关病案处理标准，对医生设计治疗方案提供 AI 辅助，大幅提升医生治疗的准确性。

这表明人工智能已从 " 辅助工具 " 转变为深度融入临床工作流的 " 生产力工具 "，展现出成为数字医生的潜能，其创造的价值远非浅层应用能比。

结合其在中国医疗人工智能解决方案市场排名第四的地位，可以判定云知声已在医疗 AI 赛道稳固立足，并构建了深厚的行业壁垒。也正因此能力，在保险科技领域，相关理赔审核服务收入更是实现了 1386.8% 的大幅增长。

在日常生活领域，云知声同样成绩显著。2025 年上半年，公司 AI 芯片出货量达 1650 万颗，累计出货量已接近 1 亿颗，广泛应用于白色家电等领域。更值得关注的是其在智慧座舱领域的进展。

其中，云知声通过先进的大模型蒸馏技术，成功将模型参数压缩至 0.5B 以内，开发出端侧大模型。端侧部署将交互响应时间压缩到 300ms 以内，而且遵循本地计算优先原则，有效保护了用户隐私，解决了用户的 "AI 窃听焦虑 "。

该模型已在吉利博越 L 和某国内大型车厂等多款车型上成功交付。更关键的是，这个模型支持几十国语言，无缝衔接海外市场，已在知名车企海外投放的汽车型号上搭载。

此外，通过与商汤科技等伙伴的战略合作，云知声正在构建一个强强联合的技术生态。云知声擅长语音和语言处理，而商汤科技擅长视觉处理，双方的合作将在多模态人工智能的发展与商业化落地方面形成强大的协同效应。

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顺势而为：

与国家战略同频共振

企业最好的战略就是顺应时代趋势。

随着国务院 " 人工智能 +" 相关战略的出台和落地，大模型的研发及相关应用在社会基础层面的落实，已有了国家层面系统的实施路径和解决办法。

这份聚焦人工智能与经济社会深度融合的纲领性文件，首次提出 " 智能经济 "" 智能社会 " 等重要概念，明确实施 " 人工智能 +" 行动的目标路径与阶段任务，为我国人工智能发展划定了清晰航向，彰显出以智能变革驱动高质量发展、支撑中国式现代化的战略定力。云知声所专注的领域，恰与国家战略高度契合，且该企业已提前布局，通过巨额研发投入，构建了稳健的发展路径。

尤其在深入理解 AGI 的基础上，云知声将未来发展的核心目标锁定为构建面向行业的专业级大模型和智能体（Agent），实现 L3 级别 AGI 能力的落地应用。

当前，通过深度融合跨模态信息并结合深度推理能力，山海大模型基座实现了三方面的突破：一是支持高效混合推理模式，可自动针对不同难度的问题进行推理模式的切换；二是拓展多模态融合，支持图音文等多源信息的输入；三是可以接入模型上下文协议（MCP）。

这种核心能力的升级，使山海大模型可高效赋能医疗、交通等垂直领域的专业级大模型和智能体（Agent）开发，将行业解决方案的构建周期缩短 40% 以上，并支持模型在持续反馈中实现迭代优化，形成 " 感知—决策—行动 " 的业务闭环。

目前，云知声正积极推动在严肃场景下的大模型应用——以自研山海大模型为基座，结合场景化需求，打造了兽牙智能体（Agent）平台，以及医疗、交通等领域的专业级大模型，不断拓展 AI 行业应用的广度和深度。

公司财报明确指出，将 " 借助人机协同突破行业能力瓶颈，引领生产力革新 "。在互联网和医疗领域，云知声凭借深厚的行业知识与数据积累，不断提升山海大模型的能力及行业智能体的实效，逐步构建起一套完善的服务体系。

这种持续投入核心技术，并将其应用于国计民生基础领域的战略，与国家发展方向高度一致。技术唯有服务于实体经济，方能实现稳定且长远的发展。这也意味着云知声所追求的 " 以通用大模型能力，构建互联直觉世界 " 的愿景，在赋能经济发展同时，更将成为企业自身坚不可摧的防线。

综合来看，云知声 2025 年的中期报告，远不止一份财务报表，更像是一次价值爆发前夕的关键预览。财报数据揭示，云知声正成功孵化一个高增长、高价值的 " 大模型业务 " 新引擎，其财务表现已显现出从 " 量变 " 到 " 质变 " 的临界点。

因此，市场对其高达 600 亿港元市值的估值逻辑，并非以当前盈利状况为基础，而是基于对其未来价值的重新评估。

可以预见，随着大模型相关收入占比的持续提升及规模化效应带来的成本优化，云知声的盈利拐点或许将早于市场预期到来。这份中报，邀我们以更长远的眼光，洞悉一家 AGI 时代先行者的真正价值。

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