即將上市(暗盤交易時段:今日16:15-18:30)
| 公司名稱▼
/
代號▼ | 行業 | 招股價 | 每手股數 | 入場費 | 招股截止日 | 暗盤日期▼ | 上市日期▲ |
| | 香江電器
02619.HK | 家用電器 | 2.86-3.35 | 1,000 | 3,384 | 2025/06/20 |
2025/06/24 | 2025/06/25 |
| | 曹操出行
02643.HK | 陸運 | 41.94 | 100 | N/A | 2025/06/20 |
2025/06/24 | 2025/06/25 |
| | 聖貝拉
02508.HK | 保健護理服務 | 6.58 | 500 | N/A | 2025/06/23 |
2025/06/25 | 2025/06/26 |
| | 周六福
06168.HK | 鐘錶珠寶 | 24 | 100 | N/A | 2025/06/23 |
2025/06/25 | 2025/06/26 |
| | 穎通控股
06883.HK | 美容護膚產品及服務 | 2.8-3.38 | 1,000 | 3,414 | 2025/06/23 |
2025/06/25 | 2025/06/26 |
| | 泰德醫藥
03880.HK | 生物科技- 製藥 | 28.4-30.6 | 100 | 3,091 | 2025/06/25 |
2025/06/27 | 2025/06/30 |
| | IFBH
06603.HK | 飲品 (非酒精類) | 25.3-27.8 | 200 | 5,616 | 2025/06/25 |
2025/06/27 | 2025/06/30 |
| | 雲知聲
09678.HK | 先進硬件及軟件 | 165-205 | 20 | 4,141 | 2025/06/25 |
2025/06/27 | 2025/06/30 |
我們是一家AI解決方案提供商，專注於在中國銷售用於日常生活及醫療相關應用場景的對話式AI產品及解決方案。我們的業務集中於通過以用戶為中心的AI解決方案，提升運營效率、加強決策能力及提供更佳結果，為不同行業的客戶提供動力。該等解決方案建基於我們專有的中心技術平台雲知大腦，該平台是從智能客戶服務及醫療診斷到多語言對話助理等廣泛應用的基礎。我們的技術利用持續的人機交互來改善其能力。於2023年，我們推出了山海大模型，其為一個600億參數的大型語言模型，具有生成式多語言及多模態功能，通過動態推理及跨模態數據處理實現人機交互。在Atlas AI基礎設施的支持下，我們確保高效的模型訓練及部署，推動迭代及行業特定調整。
我們為日常生活AI及醫療AI中廣泛的應用場景提供極具競爭力的產品和解決方案。
中國的AI解決方案市場高度分散。根據弗若斯特沙利文的資料，按收入計，我們仍為往績記錄期間各年度中國第四大AI解決方案提供商，市場份額為0.6%。中國AI解決方案市場規模由2023年的人民幣1,355億元增加33.1%至2024年的人民幣1,804億元，而我們的收入則由2023年的人民幣727.3百萬元增加29.1%至2024年的人民幣939.0百萬元。於2024年，按收入計，我們在中國日常生活AI解決方案排名第三，在醫療AI服務及解決方案排名第四。這些產品和解決方案的廣泛商業應用為我們提供了優質的用戶反饋，進而促使作為雲知大腦核心的山海大模型不斷迭代。
AI應用解決方案
我們的AI應用解決方案層位於我們技術堆疊的頂部，是用戶與之互動的地方。基於雲知大腦，我們提供易於部署、效能最佳的AI產品及解決方案，可為廣泛客戶進行高效調優，有助客戶提高運營效率及生產力，以及為各行業的終端用戶帶來價值。具體而言，AI應用解決方案可分為日常生活及醫療場景：
‧日常生活：我們提供可應用於（其中包括）交通、商業空間、酒店及住宅場景等應用場景的多樣化AI產品及解決方案，以提升人們日常生活的便利性和品質。企業可以為客戶提供由AI解決方案賦能的沉浸式智能產品及服務，從而提升運營效率及服務質量，並減少管理成本。例如，我們開發了應用於深圳地鐵20號線自動售票機的語音售票系統。該系統使乘客可透過語音選擇目的地，於售票機選站的平均時間由傳統人手約15秒縮短至約1.5秒。該功能提高購票效率，並解決售票機排隊造成的擁堵問題，從而改善整體乘客體驗及優化地鐵站內的交通流量。於2022年、2023年及2024年，日常生活解決方案已賦能299名、294名及313名企業客戶以及86名、112名及121名系統集成商╱代理商，包括中國前三大保險集團、深圳地鐵20號線及廈門軟件園。此外，我們通過MaaS向開發者和企業按需要提供AI大語言模型能力。主要產品包括基於公有雲的AI能力應用程式介面（「API」），使不同的應用程式能夠相互通信、定制專有AI技術服務平台及AI模型嵌入式芯片和物聯網(IoT)硬件模組。於2022年、2023年及2024年，我們已分別向開發者和客戶銷售12.8百萬顆、24.5百萬顆及36.0百萬顆AI芯片。我們通常根據客戶所選擇的產品總單價及定制程度釐定產品的最終價格。
‧醫療：我們提供AI賦能醫療解決方案，如病歷語音輸入、病歷質控、單一疾病質控及醫療保險支付管理。該等AI解決方案通常作為定制的AI賦能業務系統交付，其可規範醫療服務流程和決策，從而減少醫療失誤，提高醫療服務質量並保障患者權益。例如，在病歷質控方面，於應用AI之前，傳統信息技術解決方案僅可就及時性與完整性進行基本質控。然而，隨著自然語言理解及臨床知識圖譜的應用，如今其可以就標準化及合理性進行質控，大幅提升質控的範圍及深度，並達到接近人工專家質控品質的完成度。具體而言，自然語言理解技術用於識別實體及從病歷文本中提取關係。通過理解該等文件，可以對住院患者的病情變化及診療過程進行建模並再現。然後，應用臨床知識圖譜中儲存的知識進行推理，以確定病歷文件中反映的診斷及治療行動是否合理，從而進行深入質控。
該等AI解決方案亦可幫助醫務人員提高效率。例如，與打字輸入相比，病歷語音輸入系統將病歷輸入的速度加快四至六倍；與人工審核相比，病歷質控系統將質量審核所需的時間減少80%，因此能全面檢查所有病歷，而人工審核僅能抽樣檢查病歷。該等AI解決方案亦有助於防止不合理的醫療開支，支持醫療改革，並提高醫療保險的使用率和效率。請參閱「—我們的產品組合—醫療」。於2024年，我們已向166名醫療客戶提供AI解決方案。我們通常根據所提供解決方案的功能及執行的定制程度釐定最終價格。
定價
我們已為產品及解決方案開發不同的定價政策。具體而言：
‧日常生活：我們一般向客戶提供日常生活解決方案及產品的菜單式報價。每個解決方案的報價通常取決於（其中包括）銷售成本、供求關係、營銷定位以及競爭解決方案及產品的價格。我們結合選定的解決方案及產品，為客戶進行適當的定制修改。
-日常生活解決方案、AI芯片及AI模塊：我們通常根據客戶所選擇的產品總單價及執行的定制程度釐定最終價格。
-AI能力API：我們以按次付費的方式收取該等服務的訂閱費。於往績記錄期間，該等訂閱費對我們的總收入而言並不重大。
‧醫療：我們的醫療解決方案通常作為定制的一站式AI賦能業務系統提供，其中根據特定客戶需求集成精選的AI軟件及硬件。我們亦提供基於交互式AI能力的標準化效率工具（例如語音交互解決方案及服務解決方案）。我們通常考慮各種因素釐定我們的醫療解決方案的價格，包括市場定位、市場情況、政策要求、客戶類型、競爭對手的定價、解決方案的功能及定制程度。
Atlas AI基礎設施
我們的Atlas AI基礎設施由硬件及可實現計算、儲存、連接、調度及管理的軟件資源組成。其支持我們的中央技術平台雲知大腦以及雲知大腦的核心算法模型山海大模型的開發、優化及運營。我們戰略性地於2016年開始建立Atlas AI基礎設施，其專注於我們的智算集群，就高效機器學習工作動態調度強大算力。Atlas的智算集群目前擁有超過184 PFLOPS的計算能力，以及超過10PB的存儲容量，而兩者均可在不中斷訓練任務的情況下進行擴展。
我們的智算集群可高效動態地調度數千個GPU進行並行計算，並無縫執行動態擴張，以滿足不斷變化的業務需求。其亦能為大型機器學習任務優化資源使用率，例如儲存、帶寬及算力，解決其重大並行計算的需求。智算集群強大的算力、高效動態的調度和可擴展性是我們推進AI解決方案的核心競爭優勢。
雲知大腦
雲知大腦為中央技術平台，具備高通用性、適應性及高效性，可透過芯片、邊緣SDK、公有及私有雲部署來交付。該中央技術平台賦能我們的AI應用解決方案，開發者在此構建、測試及管理AI應用解決方案。雲知大腦包括核心算法模型及一系列AI組件。核心算法模型自2019年起一直為UniCore，直至其於2023年5月被山海大模型取代。UniCore為我們首個基於BERT的大語言模型。在過去幾年UniCore的演進及改良基礎上，山海大模型具有更高的參數及數據規模以及生成能力，且經過海量文本及代碼預訓練，其擁有超過600億個參數，具有強大的通用能力。
核心技術與應用
大語言模型
我們的大語言模型山海大模型是雲知大腦的核心，它決定了系統的認知及業務處理能力，也是我們基於MaaS的業務模式的關鍵。使用傳統技術的互動系統往往難以理解使用者的自然語言表達。對於一個校準良好的系統來說，即使使用者表達的微小變化或需要使用上下文關係，也很容易導致系統故障。大語言模型在理解及產生自然語言方面具有顯著優勢。它們能使人機互動系統更輕鬆地理解使用者的各種表達方式（語音或文字），並產生更像人類的反應，提供準確、便利及高效的用戶體驗。
行業級知識圖譜
行業知識圖譜是認知智能的核心組成部分，其與山海大模型結合時可有效提高產業知識的準確性和可靠性，解決產業問題。人們的日常生活常識、建築空間的各種規則和系統以及甚至不同科學知識部門都可以結構化及圖譜化。在執行人機互動或任務時，人工智能可以參考知識圖譜中的內容，讓系統做出合理、有效及具體的回應。例如，地鐵站的位置資訊可以預先儲存在知識圖譜中。當使用者詢問洗手間的位置時，系統在理解詢問內容後，可以從知識圖譜中檢索訊息，然後使用自然語言生成產生文字訊息，並透過語音回應將這些訊息傳遞給使用者。同樣，透過對大規模醫學知識進行的機器學習的過程，人工智能可以系統理解醫學，並提供流程管理及決策支持。
多模態感知及生成我們的多模態感知和生成技術涵蓋了從外部訊號感知開始到回應訊號產生結束的通訊鏈，促進了我們的對話式人工智能核心技術所支援的人工智能通訊方法。深圳地鐵20號線的售票機為該技術的示例。機器利用電腦視覺來感知前方是否有使用者。如果偵測到有使用者，就會動對話功能；如果沒有，機器就會保持沉默。一旦動，機器就會使用麥克風陣列捕捉使用者的聲音，分析語音內容，理解使用者的意圖，並做出回應或執行相應的操作。這是多模態感知的典型流程。在與使用者對話期間，機器可以執行某些操作，在螢幕上顯示結果或文字，或透過語音向使用者提供提示及回饋。語音電子病歷輸入是另一個典型的語音輸入場景。機器透過麥克風感知醫生的聲音，並從聲音中提取有效資訊形成文字。然後，人工智能根據對文字的理解，提出優化內容的建議。
一站式物聯網互聯系統
我們開發了一個獨特的一站式物聯網互聯系統，就特定應用場景將所有相關空間、裝置、使用者和服務進行互聯，重新定義人、事、物之間的有機互動。該系統主要用於生活場景。以智能家庭為例：該系統的終端是各種物聯網設備，包括電燈、空調和風扇等執行設備，以及溫度計、動作偵測器和煙霧偵測器等感測器。該系統的中心是物聯網系統，終端和中心透過互聯網等相互連接。該系統還包括與終端用戶互動的各種終端及與運營商（倘有）打交道的各種業務系統。例如，使用者感覺太冷，透過語音對互動終端說需要提高溫度。系統會理解使用者的意圖並調節溫度。同時，不同位置的溫度感測器會透過互聯網不斷向物聯網中心傳輸資料。人工智能中心根據知識圖譜判斷，即使按照使用者的要求調節了溫度，某些區域的溫度仍可能異常。因此，它會自動發出異常警報，指揮特定的維護人員檢查並解決問題。請參閱「業務—雲知大腦—山海大模型—AI組件」以了解我們的核心技術及應用的詳細說明。
資料來源: 雲知聲 (09678) 招股書 [公開發售日期 : 2025/06/20) |
| 上市市場 | 主版 |
| 行業 | 先進硬件及軟件 |
| 背景 | H股 |
| 業務主要地區 | 中國 |