2004年，黄伟从中国科技大学这所著名的理工类学校毕业后加入摩托罗拉，为MOTO最具盛名的“明”系列手机开山之作A1200提供语音技术支持。2008年，摩托将整个语音识别团队出售给Nuance。2009年，他加入盛大创新院建立了语音分院。

      十余年的语音从业经验，让黄伟意识到，如果把Siri定位为语音助理，用户就会觉得应该什么都懂，但人的需求是千变万化的，一旦做不到就会失去用户。

      所以，云知声做的第一件事，是把深度学习应用到了语音识别里，2012年9月，云知声发布了基于传统统计模型的第一代语音识别引擎，准确率为85%，比当时的讯飞高出5个百分点。同年12月，云知声又上线了业内第一家搭载DNN（深度神经网络）的云平台，将准确率提升到91%。这最终征服了以挑剔著称的锤子CEO罗永浩，云知声用一个晚上就将产品集成和锤子科技团队进行对接。

     “对一个人工智能系统公司来说什么最重要？答案是大数据。”云知声因此把它开放出来提供给了第三方，平台上接入的企业客户数量很快3万家。快速的数据积累，让云知声进行了一系列数据迭代和算法优化，将通用识别的准确率在2016年提升到了97%。

      随后，在乐视TV上、美的空调、抽油烟机上，云知声语音识别技术迅速落地。云知声的合作伙伴数量也已经超过2万家，覆盖用户已经超过2亿，日调用量2亿次，其中语音云平台覆盖的城市超过647个，覆盖设备超过1亿台。

      这不能不说是一个商业奇迹——回头来看，从创业开始，云知声只用了2年时间，就将自己基础语音识别引擎落地并步入正轨，再用数据反哺算法，不断将其客户从家电拓展到医疗、汽车、等其他领域。

先考虑什么坚决不能做

     “我们证明了：一，BAT之下确实还有别的路。二，行业老大之外这条路确实是可行的。”采访中，黄伟甚至认为，“谷歌、亚马逊Alexa肯定不是我们的竞争对手，合作机会大于竞争。”这是因为从智能层面，国外云服务商在国内落地很难，在亚马逊本土化落地方案等方面，就有了合作机会。

     不过，在业界看来，相比于阿里、锤子、英特尔、乐视、美的、小米、格力等合作伙伴，云知声像是一个背后的静默解语者，这种背后的静默,恰好体现了云知声的产品特点：虽然技术加载，却无法被用户形象的感知。

     很大程度上，这是由黄伟个人气质所决定的。“先考虑什么坚决不能做。”2012年-2014年，黄伟坚持“不做APP”。他的理由是，APP浪潮一波又一波，他需要的只是专注底层技术的提升和大规模应用。

     这个理念，一直保持到了今天，哪怕人工智能行业火爆，他还是认为，不能急功近利的去做事情。

     到了2014年，确立了“云端芯”战略，他又有两个不能做：不能只做联网方案、不能只做手机方案——很早黄伟就认为，手机不是语音识别的主战场，未来人们更愿意对着音箱、冰箱、马桶、抽油烟机说话，即便这些设备没有屏幕。他希望，云知声先从终端渗透率不断增加着手，培育用户的习惯。

     “创业对于我来说最难的在于，想做的事情有时候会和资源不匹配。”作为中国科技大学走出的理工男，黄伟也曾有过“将技术作为唯一评价标准”的时代，后来他不断修正自己的判断，他认为到了2017年，如果一家AI公司还在讲算法、讲评测，只会非常不成熟。黄伟说，技术和商业，本质是分不开的，没有纯粹的AI公司。技术在一个公司最终的比重只占到20%。尤其在中国这个市场环境中，光有技术是不够的，要补足很多其他的能力。

      同时，他觉得自己的心态越来越平和，用他的话来说就是“不会特别悲观，也不会特别激进”——这和他的从小经历有关，在部队大院长大，至今比较喜欢画画，出身理工科却有一颗文艺的内心。这更与他经历摩托罗拉、Nuance、盛大创新院、创办云知声的职场经历相关——在摩托罗拉，潜心做了几年的研发和算法；在盛大，升级了自己管理的技能。而云知声，却可以在BAT之外，再造一个AI领域的独角兽。