3月28日至29日，由中國人工智能學(xué)會主辦的2026吳文俊人工智能創(chuàng)新大會暨第十五屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎頒獎典禮在常州舉行。云知聲攜手中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)於俊副教授團隊共同完成的“多模態(tài)數(shù)字專家關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用”項目，憑借在嚴肅場景下的深度探索與技術(shù)突破，從眾多頂尖科研機構(gòu)與科技企業(yè)的激烈競爭中脫穎而出，正式獲頒吳文俊人工智能科技進步獎二等獎。

這是繼2019年摘得該獎項后，云知聲再度獲此殊榮。吳文俊獎被譽為“中國智能科學(xué)技術(shù)最高獎”，代表了我國AI領(lǐng)域的最高水平與國家級認可。六年兩膺殊榮，不僅是對云知聲技術(shù)積淀的印證，更是對其在大模型時代堅定執(zhí)行“強基模、深應(yīng)用”戰(zhàn)略路線的權(quán)威肯定。

強基模：全棧自研，夯實大模型底座

依托在多模態(tài)感知與認知技術(shù)領(lǐng)域的深厚積淀，云知聲于2023年5月發(fā)布山海大模型，并以此為技術(shù)基座，構(gòu)建起涵蓋醫(yī)療、醫(yī)保、交通等垂直行業(yè)的語言大模型，并同步推進醫(yī)學(xué)影像、語音、OCR等多模態(tài)能力建設(shè)，形成層次分明、能力互補的大模型矩陣。

從技術(shù)層面來看，其模型能力已達行業(yè)標桿：2025年年底發(fā)布的、采用“醫(yī)學(xué)文本大模型+醫(yī)學(xué)多模態(tài)大模型”雙核心驅(qū)動的山?！ぶt(yī)5.0，在權(quán)威測評MedBench 4.0中拿下醫(yī)療語言、醫(yī)療影像和醫(yī)療智能體三個維度的桂冠；今年1月推出的山海·知音2.0融合 TTS 情感語音合成技術(shù)，將語音交互延遲壓縮至90毫秒以內(nèi)，展現(xiàn)出極具情感溫度的實時交互能力；2月推出的U1-OCR，以3B參數(shù)的輕量級之身，在OmniDocBench V1.5、D4LA、DocLayNet等多項評測中實現(xiàn)SOTA。

同時，此次獲獎項目的背后還有三項關(guān)鍵技術(shù)獲“國際領(lǐng)先”水平鑒定，分別是：“多模態(tài)醫(yī)療垂類大模型”“多模態(tài)情智兼?zhèn)鋽?shù)字人” 和“芯上端側(cè)小模型精煉化”。

深應(yīng)用：專業(yè)賦能，攻克嚴肅場景“最后一公里”

這些獲國家級認可的技術(shù)成就，也并非實驗室里的閉門造車。面對AI賽道上的參數(shù)軍備競賽，云知聲并沒有選擇盲目跟進，而是錨定嚴肅場景痛點，將基模能力轉(zhuǎn)化為深嵌于場景的專業(yè)智能體，探索出一條屬于自己的發(fā)展路徑——

在智慧醫(yī)療場景，早在2016年，云知聲就開始與北京協(xié)和醫(yī)院攜手探索AI在醫(yī)療領(lǐng)域的落地應(yīng)用。經(jīng)過近十年深耕，截至2025年底，云知聲已覆蓋全國近450家醫(yī)院，其中約35%為A++及以上頂級醫(yī)院，形成深厚的行業(yè)積累與場景理解。2025年，其基于醫(yī)療大模型的病歷錄入與生成產(chǎn)品深度應(yīng)用于某頭部三甲醫(yī)院單院區(qū)，全年生成病歷數(shù)量較上一年提升十倍，真正將AI轉(zhuǎn)化為臨床醫(yī)生的核心生產(chǎn)力。

在軌道交通領(lǐng)域，云知聲已在青島、寧波、深圳、南寧等超過10個城市實現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)?；涞亍?025年，云知聲為上海申通地鐵搭建了包括智能客服、知識問答、智能問數(shù)等超過8個智能體模塊的智慧軌交平臺，實現(xiàn)了復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的深度集成與模式創(chuàng)新。

面向智慧座艙領(lǐng)域，云知聲創(chuàng)造性地將云端模型壓縮至0.5B級別，實現(xiàn)專業(yè)智能體在邊緣端的輕量化部署。該模型僅需30TOPS算力即可流暢運行，響應(yīng)速度低至350毫秒。目前，該智能體應(yīng)用已成功上車多家頭部廠商的多款主力車型，實現(xiàn)AI能力向邊緣終端的真實下沉。

再次摘得吳文俊人工智能科技進步獎，不僅是云知聲技術(shù)探索之路的重要里程碑，更是對其始終堅持場景驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新這一戰(zhàn)略前瞻性的深度褒獎。面向未來，云知聲將繼續(xù)深化“強基模+深應(yīng)用”戰(zhàn)略，以自研大模型為技術(shù)核心，持續(xù)深耕醫(yī)療、交通、座艙等垂類場景，推動AI技術(shù)在實體經(jīng)濟的深度落地，為建設(shè)具有全球競爭力的AI生態(tài)貢獻堅實力量。