这坚定了云知声做深度学习的决心。当时公司刚刚拿了天使轮，钱还不多，就在淘宝上买显卡、买机器，在9月平台发布后，10月份就投入了对深度学习算法的学习。2013年1月，云知声深度学习系统对外开放。搜狗云助手、乐视电视，都成为这个系统的首批服务对象。

　　而2012年和搜狗的合作，则是让云知声一战成名。

　　“当时国内大的公司，百度、搜狗，都想发布自己的语音助手产品，想抢2012年底前这个时间点。搜狗自己没有语音能力，就去找合作。”黄伟说。语音识别当年的圈子本来就不大，云知声就进入了搜狗的视线。“他们肯定也评估了很多家，但我记得很清楚，我们跟搜狗从第一次见面到最后达成合作协议，一周时间。”黄伟言及于此，颇有些得意。

　　从2012年中到2013年底，云知声没有做过多的商业化的尝试。在这段时间内，云知声通过算法和平台的搭建，逐渐打通了自己数据驱动的路。而到了2014年，黄伟觉得，公司到了一个新的阶段，是时候开始仔细思考公司的定位问题了。

　　黄伟把当时市场上的主流公司做了分类。科大讯飞和BAT作为先发者，占据了市场和资源的优势，但是，它们都是从PC互联网时代迁移过来的，那么，新的时代转折，是否可以给云知声提供机会？“在IoT领域，它们也没有积累，或者说足够的壁垒，那么我们就在IoT切入。”

　　这个新的机会就像黄伟在开始所说的，IoT时代改变了交互的形态。同时，这些新的设备和人是有距离的，那么，在交互时就必须加入新的能力，而芯片就是解决它的方法。因此，2014年，云知声提出了“云端芯”，要把自己的能力从云端扩展到终端、再到芯片端。

　　5米之外能语音唤醒和操控家电吗？

　　“这个端，你可以把它理解成带界面或者不带界面的一个虚拟UI。”黄伟解释说。“我们把端定位成一个AIUI，是一个基于人工智能的交互系统。我们也会把很多AI技术植入到芯片里面去。比方说，距离比较远的时候，如何实现设备的识别、唤醒、打断；再比如说，在房间里或空旷地段，会有回响，怎么把这个回响给消除掉……我们要把这些新能力不断地补充进来。”

　　云上是数据的积淀，端是入口，芯片承载了云知声的服务，这也是在这一波物联网智能硬件和人工智能的浪潮中，黄伟对云知声在竞争中脱颖而出的期望所在。

　　云知声拿着demo去和客户演示，一个个说服他们接受这种交互形态。2014年底，云知声获得高通的5000万美元B轮融资，开始发力芯片。

　　但这是比之前的研发要困难得多的一件事，要想做好它，困难重重。“我一直自信我们在技术领域算是做得比较好的，但我们从来没有在任何一个技术点上花过这么大精力来解决问题。”黄伟对创业家&i黑马感慨。一方面是性能问题要解决，另一方面，要实现芯片工业化量产，需要有太多算法之外的问题需要解决，比如功耗、散热、热高温、防摔……“做demo容易，做产品真是太难，太难了。”

　　2016年，云知声的芯片开始出货，其中花费了一年半的时间。但黄伟觉得，这些是有价值的。“因为这些能力的补充，包括这些新的产品形态，使得我们的交互方式从移动互联网时代时只能对着手机、做距离比较近的讲话，到今天我们可以实现在3-5米之外，通过声音遥控。”

　　或许很多人还并不理解这会有什么样的意义。但实际上，atv，智能手机之后，下一个人和信息沟通的方式将会是什么形态，atv，是很多科技公司一早就在设想的事情。Google Glass尽管是个失败的产品，但它却是科技界为此做出的大胆尝试。智能化的趋势必不可逆，而手机APP，也不会永远都是控制众多智能设备的方式。

　　但是“去手机化”的过程，需要迈过高高的技术门槛。至今为止，较为成功的产品，也只有一个Echo。

　　云知声和乐视电视有着长期的合作。从第一代到现在第三代乐视超级电视，从语音操控到语音交互，都是云知声提供语音交互技术。

　　2016年8月，美的智能空调发布，它搭载了云知声的AI芯，使用者可以在家庭环境中5米内通过语音控制空调的开关和温度，空调能结合关键词分析、理解用户意图。

　　但这款产品的问世也是历经挑战。要想获得厂商的合作支持，就必须能够消除噪声环境影响实现语音控制；空调一般都是壁挂式，所以要实现远场交互；且成本可控。