科技獵男士創(chuàng)業(yè)先鋒JR916：星瀚資本的創(chuàng)始合伙人楊歌
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NO.CYXF1-915；參考時間2016年6月；原作者：楊歌
星瀚資本的創(chuàng)始合伙人楊歌
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在DINO2016全球科技投融大賽啟動儀式現(xiàn)場，星瀚資本的創(chuàng)始合伙人楊歌進(jìn)行了題為《未來科技改變世界》的主題演講，滿滿干貨詮釋了對科技創(chuàng)新與顛覆的重視，為投身科技領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者帶來了新的視角。
楊歌：大家好！我今天用20分鐘到半個小時與大家分享一下“未來科技如何改變世界”，我們公司以智能科技為方向的投資公司，關(guān)注這幾個領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)+、物聯(lián)網(wǎng)+，都是這兩年比較關(guān)注的，走到今年有一個典型的特點，互聯(lián)網(wǎng)和O2O已經(jīng)有很多商業(yè)模式已經(jīng)嘗試過了，現(xiàn)在繼續(xù)嘗試的X+Y模型，把互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)升級里面，應(yīng)用在生命科學(xué)領(lǐng)域里面，應(yīng)用在文化娛樂領(lǐng)域里面，這是我們希望能夠找到的方向。產(chǎn)業(yè)升級里面大家所熟悉的有消費升級，除了消費升級還有工業(yè)升級、制造業(yè)升級包括第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)升級，這都是我們關(guān)注的方向。
今年國家提出了很大的一個變化，去年我們大力提雙創(chuàng)，今年重點提雙創(chuàng)中的創(chuàng)新，做創(chuàng)業(yè)一定要有自己的創(chuàng)新思路跟別人很不一樣，創(chuàng)新思路我最近在看馬斯克的傳記，他具備的特點都是中國企業(yè)家需要學(xué)習(xí)的，他本身是一個時代先鋒，能夠把創(chuàng)新價值做出來，能夠深度挖掘整個技術(shù)，包括深度算法包括自動化工藝都非常關(guān)注。喬布斯說過一句話，他能夠把資源和工程進(jìn)行整合，把所有的技術(shù)集中在某一個產(chǎn)品里面，這是非常重要的。這是市場非常需要的形象，就是馬斯克的形象。
什么是互聯(lián)網(wǎng)？
楊歌：
什么是互聯(lián)網(wǎng)？所有人都知道，每天都在用，具體互聯(lián)網(wǎng)的理解是什么樣的？關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)對我們生活和科技的影響，首先每一個人都是互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)點，每個人在發(fā)送微信、購買物品，用手機(jī)和電腦的時候其實都是在發(fā)出聲音，每兩個點之間其實都是一個信息傳遞和交換的過程。所有人信息傳遞的過程編織起了互連網(wǎng)絡(luò)，每個人都在里面不斷發(fā)出聲音，如果你自己是一個很大的結(jié)點，比如你有一千個好友或者十萬個，你變成很重要的結(jié)點，我們管它叫KOL，說俗了就是網(wǎng)紅。每個人都有一定的影響波及范圍，這是互聯(lián)網(wǎng)的傳播特性。如果每個人能夠影響一千萬人，那么你就變成一個大KOL，像PAPI醬、AngelaBaby，每個信息進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)像漣漪一樣，每個波都會傳下去，每個人在里面不斷進(jìn)行交流。互聯(lián)網(wǎng)最重要的特性傳遞即服務(wù)，交互傳遞。里面還有一個重要的東西被我們遺忘，我們老說互聯(lián)網(wǎng)的迭代特性是什么？
每個人在傳遞信息的時候其實他說的東西都是摻雜了自己的評判，一個什么樣的事件，昨天滴滴又獲得6億美金的投資，每個人對這件事情的觀點是什么，我們都可以在這里面進(jìn)行評論，那么這件事情在不斷評論過程中每個人都是把信息進(jìn)行加工迭代的過程，這個就是一個迭代過程。它和生物的整個進(jìn)化是非常相似的，本身有一個信息的不斷推進(jìn)演化進(jìn)化的過程，這個事情就叫迭代。這是常常被我們所忽略的互聯(lián)網(wǎng)特性，也正是因為這個特性我們現(xiàn)在的生活節(jié)奏變得非常快，發(fā)展速度變快，五年前還是諾基亞的時代，現(xiàn)在蘋果都快被淘汰了，是這么一個時代。
在互聯(lián)網(wǎng)的背后我們所關(guān)注的行業(yè)，大家所炒作的或者關(guān)注的或者所接觸的從事的行業(yè)都是這三個方向：手機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、云，代表的是終端、網(wǎng)絡(luò)端和云端，這是現(xiàn)在日常所關(guān)注的大部分方向都可以涵蓋這三方面。對于終端是一個信號的輸入端，對于網(wǎng)絡(luò)剛才已經(jīng)講過有兩個特性，一個交流交互傳遞，第二個是迭代。對于云端有兩個特點，一個是計算，一個是計算之后產(chǎn)生深度的智能，這就是云端。把它比作行業(yè)的話，就是現(xiàn)在所關(guān)注的對于終端來講就是智能硬件，追逐了很長時間的智能硬件，最大的智能硬件實際就是我們的手機(jī)，手機(jī)是一個智能硬件和軟件的綜合體。2015年最主要的板塊是互聯(lián)網(wǎng)+，有互聯(lián)網(wǎng)O2O，包括互聯(lián)網(wǎng)金融、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)餐飲等等方向。大數(shù)據(jù)是今年非常重要的板塊，我們把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到企業(yè)應(yīng)用到toC消費品上。如果我們把它做擬人化的話，相當(dāng)于人的器官，收發(fā)信息，把自己的希望表達(dá)。網(wǎng)絡(luò)就是神經(jīng)，云端就是我們的大腦。互聯(lián)網(wǎng)跟我們?nèi)说膫€體是一樣的，對于社會的群體比起我們?nèi)说膫€體也是非常相似的。這個就是互聯(lián)網(wǎng)。
人工智能
楊歌：
我們現(xiàn)在關(guān)注的三個方向哪個發(fā)展得好一點，哪個還有很多前景？我們應(yīng)該去投資什么？作為企業(yè)家應(yīng)該往哪個方向做？大家每天都在挖掘什么？對于我們公司來講，網(wǎng)絡(luò)端這邊已經(jīng)發(fā)展得比較完善，2020年要出現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)，那時候更上一個臺階，現(xiàn)有基礎(chǔ)上視頻已經(jīng)非常流暢，做很多互聯(lián)網(wǎng)的交流已經(jīng)非常好，可以說互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)+到2016年來講已經(jīng)得到了長足發(fā)展。另外，云端和手機(jī)端和硬件端和終端這一塊現(xiàn)在發(fā)展得比較有限，需要更多的企業(yè)和資本進(jìn)行挖掘。對于云端來講現(xiàn)在更多的應(yīng)用還是對企業(yè)級服務(wù)toB服務(wù)，對于終端來講每個人應(yīng)用的只有手機(jī)，VR、手表并不流行，還需要挖挖掘。今年兩會期間習(xí)總書記提到機(jī)器人在十年之內(nèi)會走入所有百姓中，這中間有很多的工作要做。兩邊都有機(jī)會，一邊是在成熟的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展，另外一邊在不成熟的基礎(chǔ)上做一些開發(fā)。
為什么到今天為止還沒有發(fā)展到那一步？現(xiàn)在是一個歷史的階段，幫助大家一起回顧一下歷史。時間原因今天不細(xì)講，歷史的時間軸，可以發(fā)現(xiàn)技術(shù)的更新和迭代發(fā)展的速度越來越快，原來是一百多年一個時代，后來70年，后來變成50年，現(xiàn)在變成二三十年一個時代。下一個結(jié)點是什么？我們非常非常關(guān)注。前兩天看了一篇報道，美國出了美國硅谷TOP50企業(yè)，美國前50的企業(yè)和中國目前的產(chǎn)業(yè)形態(tài)有很大的區(qū)別，所有這些產(chǎn)業(yè)形態(tài)都值得我們學(xué)習(xí)。比如像Uber、Airbnb我們知道，還有一些VR、AR已經(jīng)做成獨角獸的公司，中國是不是能夠趕上都是我們要去學(xué)習(xí)的。我們要去探索的是未來投資什么，我們把所不知道的部分統(tǒng)稱為智能化部分，就是現(xiàn)在非常關(guān)注的科技能夠影響我們產(chǎn)業(yè)和生活的這部分。
量子化
楊歌：
相信大家都看過一篇文章《奇點臨近》，需要我們?nèi)ハ胂筇剿鳎瑫r需要做很多的努力。對于目前來講，對于當(dāng)期前沿來講，我們處在2015年、2016年已經(jīng)把互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、生物醫(yī)藥方向開啟起來，這幾個產(chǎn)業(yè)已經(jīng)屬于經(jīng)常會關(guān)注而且市場非常火熱的板塊。未來五年會有很重要的事情突破，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)有谷歌率先攻破，大家覺得2025年會攻破的AlphaGO今年已經(jīng)實現(xiàn)了，物聯(lián)網(wǎng)還能不能變得更快，計算機(jī)能不能變得更快，取決于計算單元是不是變得更精細(xì)細(xì)小，要攻破的是摩爾定律。生物醫(yī)藥解決的是專利控制，很多生物醫(yī)藥在高速發(fā)展過程當(dāng)中。醫(yī)藥領(lǐng)域的CART、TRCT等等都是非常前沿的板塊，我們也在關(guān)注。發(fā)展到中期再過十幾年二十年我們可能不認(rèn)識周圍的世界了，那時候這些所有的板塊都是值得我們?nèi)プ龅摹Ｔ偕习倌晔谴蠹也豢上胂蟮臇|西。短期突破的方向是我們最關(guān)注的一個是量子物理、人工智能、生命科學(xué)，相信對于大家來講非常關(guān)注科技的話，對于人工智能和生命科學(xué)一定不是很陌生，日常都在討論這些事情。對于量子中國從日常大家接觸來講還是比較偏弱的，扎克伯格給他的女兒看的很多書都是跟量子有關(guān)的，這塊需要提升。
中國在量子這塊發(fā)展的并不弱，有很多名詞我就不展開講了。有很多的方向值得我們?nèi)ラ_發(fā)，聽起來很玄幻的技術(shù)對應(yīng)的行業(yè)量子計算機(jī)、量子顯微鏡、量子傳輸，在之后的十到二十年會很大幅度上增加我們計算機(jī)的運算效果。可喜的是中國在深度的技術(shù)研究上并不太輸給美國，中國人排在世界第二，尤其在量子糾纏這件事情上中國是量子計算機(jī)的研究上，中科院和中國的幾個大學(xué)做得非常不錯。量子計算機(jī)攻破了摩爾定律，把晶體管逐漸變成量子位，通過一個很微觀的物理結(jié)構(gòu)，原來用的是晶體管，通過電子過來之后傳到另外一個方向，一個是羽，一個是飛，現(xiàn)在不用這套方式，用量子的糾纏特性和原子內(nèi)部的物理特性，用它做計算單元，把它廣泛進(jìn)行應(yīng)用，這樣計算機(jī)的效果比現(xiàn)在目前的計算機(jī)效果快上千倍以上，我們正在嘗試，希望在未來的十年之間會出現(xiàn)這樣的東西，量子芯片能夠代替我們現(xiàn)在的芯片。美國底層布局很完整，對于中國來說需要布局趕快趕上。對于量子傳輸今天不講了。
大數(shù)據(jù)
楊歌：
人工智能這個是大家非常關(guān)心而且非常貼近于企業(yè)和生活的；《駭客帝國》、《我是機(jī)器人》。《駭客帝國》一堆數(shù)據(jù)，不同的平行空間，代表的是數(shù)據(jù)，對于人和電腦談戀愛，現(xiàn)在其實已經(jīng)有很多像小冰、小白等等，都是可以進(jìn)行人機(jī)交互我們叫CI to C的人工智能，網(wǎng)絡(luò)不斷迭代學(xué)習(xí)，百度、GOOGLE這些很多公司都在去做很多文章。對于網(wǎng)絡(luò)迭代學(xué)習(xí)很重要的板塊是互聯(lián)網(wǎng)對我們的影響，仿生機(jī)器人是全品類器官的集合，是手機(jī)的衍生，把人變成機(jī)器人的過程。智能本身最重要的是大數(shù)據(jù)，今天分享一下大數(shù)據(jù)，對于企業(yè)有很多的幫助。大數(shù)據(jù)最重要的就是有入口端和商業(yè)化兩端，大數(shù)據(jù)是中間這個板塊。對于所有的公司都在搜集數(shù)據(jù)，我是一個平臺，我是硬件，我們搜集數(shù)據(jù)進(jìn)行定義，進(jìn)行挖掘、分析，最后抽象出一個概念，這就是大數(shù)據(jù)，像混凝土攪拌機(jī)一樣，數(shù)據(jù)進(jìn)來不斷把這個東西變得更成熟，這就是大數(shù)據(jù)，使我們搜集的數(shù)據(jù)變得更成熟，用算法展現(xiàn)我們的生意。
對于任何大數(shù)據(jù)平臺必須有入口端，必須要知道怎么樣搜集你的數(shù)據(jù)，必須有數(shù)據(jù)化端，剛才提到你可以是一個平臺可以是一個終端設(shè)備，要想辦法不斷從你的用戶里面搜集數(shù)據(jù)，并且讓這些用戶產(chǎn)生黏性，連續(xù)不斷為你提供這個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)提供之后進(jìn)行運算，然后把數(shù)據(jù)進(jìn)行實體化，你看你做的事情到底對不對，數(shù)據(jù)到底計算出來沒有。這套系統(tǒng)做完可以利用相關(guān)性指導(dǎo)商業(yè)，有一個美國的例子，一個711這樣的小店，在颶風(fēng)來的時候雨傘和蛋撻賣得非常好，不知道之間的邏輯關(guān)系是什么，就是有這個相關(guān)性，把這兩個貨架調(diào)整到一起去賣，出現(xiàn)1+1大于2的效果，用了大數(shù)據(jù)或者翁了統(tǒng)計數(shù)據(jù)的結(jié)果去指導(dǎo)它的商業(yè)，形成事件畫像的過程，通過數(shù)據(jù)的梳理得到一些經(jīng)驗，把相關(guān)性應(yīng)用在商業(yè)策略里面不斷進(jìn)行調(diào)整再進(jìn)行客戶反饋。這樣你的生意變得更加理性，再反饋到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，這就是一個完整的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈條，對于很多企業(yè)都是可以用這套方法來把你的企業(yè)變得更高效化。
如果模塊化的話就是一個入口端，一個算法端一個出口端。今天例子不多講了。我們?nèi)粘Ｋ械男畔⒍荚诓粩啾凰鸭愕漠嬒裨絹碓矫鞔_，指導(dǎo)商業(yè)。機(jī)器人最重要的是機(jī)械臂這些，不是，最重要的是腦部神經(jīng)，它去指導(dǎo)機(jī)器人變得更加聰明，這些都是我們在未來十年到二十年會發(fā)展的行業(yè)。
對于整個網(wǎng)絡(luò)來講，網(wǎng)絡(luò)每一天都在不斷搜集我們的數(shù)據(jù)，云端變得更加智能，像一個大的硬盤庫一樣，不斷搜集數(shù)據(jù)并且進(jìn)行迭代，最終實現(xiàn)了一套系統(tǒng)，這就是一個產(chǎn)品，非常智能化的產(chǎn)品。在這個背后大數(shù)據(jù)和智能本身到底是什么？智能分為三個部分，第一部分是人賦予智能，我們告訴計算機(jī)，第二計算機(jī)通過我們告訴它的東西不斷自我迭代出來新的智能，最近AlphaGO之后各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法傳播的非常廣，這里面就是不斷迭代的算法，這些算法和生活和生命息息相關(guān)。第三，計算機(jī)永遠(yuǎn)不能模擬人的感性感受，可能模擬的不夠精細(xì)。前面的一些基礎(chǔ)特征就是賦予它的智能，中間復(fù)雜的特征迭代學(xué)習(xí)的東西就是我們要讓計算機(jī)自己學(xué)而不好讓人再告訴它，越學(xué)越復(fù)雜，人不知道它在學(xué)什么。我們賦予計算機(jī)的是準(zhǔn)特征值，計算機(jī)學(xué)不到或者以后才能學(xué)到是高階的東西。我們告訴計算機(jī)最開始的馬走日、象走田，之后迭代學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)到很多玩法，這是它自己迭代出來的智能，最終可以模擬人并且戰(zhàn)勝人。我們做科研的話，相當(dāng)于最開始賦給他函數(shù)，中間是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后算出很細(xì)微的混沌的東西。如果是一個機(jī)器人的話，我們賦予它基礎(chǔ)功能，開瓶蓋，很多學(xué)習(xí)，美國波士頓動力剛剛賣給豐田公司，有很多智能，至少可以像五歲小孩行走，最終實現(xiàn)感性化的過程。這是人工智能的特點。
我們公司自己在研究的一些事情，已經(jīng)很成熟了，其實對于任何的生意和生活都可以有量化的入口，我們有量化的入口端就可以把它扔到一個算法里面不斷像混凝土攪拌機(jī)一樣不斷學(xué)習(xí)，最終做出來，中間的所有邏輯提煉出來，這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程。它的應(yīng)用非常多，離我們的生活已經(jīng)非常相近，第一GOOGLE學(xué)習(xí)貓臉的很經(jīng)典案例，從《0到1》這本書里面都有。，硅谷公司用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辦法學(xué)習(xí)街道里面的東西，通過不斷的學(xué)習(xí)認(rèn)識到牌子接到來往的車輛、旁邊的樓、樹等等，并且用這個東西指導(dǎo)了自動駕駛這件事情。中國的公司格林深瞳已經(jīng)在用這套方法去做。
機(jī)器人最酷的是背后的算法，通過不斷訓(xùn)練模仿人的行走，后面的算法非常非常重要。大數(shù)據(jù)到底怎么應(yīng)用到社會生活領(lǐng)域里面去？我們經(jīng)常說SAAS軟件即服務(wù)，這件事情廣義化可以應(yīng)用到很多方向，把軟件應(yīng)用在你的生意用在你的公司里面并不是我一定裝一個軟件去用它，軟件其實有很多的用法，對于很多行業(yè)來講還處于經(jīng)驗化的過程你就應(yīng)該從經(jīng)驗化轉(zhuǎn)到規(guī)范化，如果這個行業(yè)做的規(guī)范化很不錯，比如是一個工業(yè)行業(yè)，應(yīng)該從規(guī)范化制訂它的標(biāo)準(zhǔn)。中國其實對于工業(yè)行業(yè)來講標(biāo)準(zhǔn)比日本、德國有一定的差距，應(yīng)該從這一步走到下一步。如果規(guī)范化做得很好就應(yīng)該走到完全數(shù)據(jù)化的過程，應(yīng)該建立大量標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫，在數(shù)據(jù)化之后應(yīng)該進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，逐漸形成系統(tǒng)，形成系統(tǒng)之后就會進(jìn)入到自動化。系統(tǒng)化這個東西是非常標(biāo)準(zhǔn)的，就像寫一個程序一樣，可以你的整個生產(chǎn)線自動化流程去做。特斯拉的公司里面大部分環(huán)節(jié)都是自動化的過程，因為前端規(guī)范化數(shù)據(jù)化做得非常好導(dǎo)致的，當(dāng)然這跟美國的產(chǎn)業(yè)鏈有很大的關(guān)系。中國現(xiàn)在目前是一個什么情況？自動化后面還有智能化，很多東西能不能自動地去處理，讓這個行業(yè)變得更高效。
從經(jīng)驗科學(xué)感性科學(xué)到理性科學(xué)
楊歌：
從經(jīng)驗科學(xué)感性科學(xué)到理性科學(xué)，很多行業(yè)都有升級的必要性，很多公司開始用SAAS，TMT行業(yè)為什么現(xiàn)在這么火熱或者里面很多公司很高效？因為TMT行業(yè)不得不讓企業(yè)去用技術(shù)的方法來系去運作，它在這個過程中學(xué)到很多程序化的方法和數(shù)據(jù)化的方法，不斷去提煉這個公司的特點。現(xiàn)在市場里的企業(yè)，對于很多企業(yè)來講，我們今年投了農(nóng)業(yè)行業(yè)、工業(yè)行業(yè)，海量行業(yè)需要規(guī)范化，從原來的經(jīng)驗里面提煉出數(shù)據(jù)的特點，把它們做規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)化，對于這些行業(yè)我們需要對它進(jìn)行咨詢教育，很多東西成本可能是過高的，方法是更有效的，這個過程應(yīng)該對它進(jìn)行規(guī)范化的教育，對它進(jìn)行咨詢。對于中段的行業(yè)像餐飲、銷售、TMT行業(yè)電商做的不是特別規(guī)范的，這些行業(yè)需要接入更多的CRM系統(tǒng)、SAAS系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)做得更高效。最后一個板塊進(jìn)入到智能化，整個行業(yè)是這樣，而且這個體系在中國特別明顯。很多企業(yè)并不能在中段發(fā)展，應(yīng)該在早期去做量化標(biāo)準(zhǔn)化的過程，很多公司做得很不錯了應(yīng)該往后退，推到智能化板塊里面。
我們畫了一個圖，發(fā)現(xiàn)對于中國的企業(yè)呈現(xiàn)這樣一個特點，這個行業(yè)適不適合做量化，這些行業(yè)是不是具備系統(tǒng)化的要求，最好的方向是TMT行業(yè)，包括電子商務(wù)、O2O、人工智能，這些行業(yè)天生具有數(shù)據(jù)化的特點，需求非常明確，并且搜集了大量數(shù)據(jù)，條件性很成熟，又有需求。對于另外的方向大家也在接觸了很多大數(shù)據(jù)公司，除了TMT之外還有三個方向是非常適合做數(shù)據(jù)化的，金融、政府、醫(yī)療。對于金融方向，每天都在搜集不同的數(shù)據(jù)，這塊需要做標(biāo)準(zhǔn)化，很多軟件嫁接進(jìn)去，大數(shù)據(jù)的算法嫁接進(jìn)去，整個行業(yè)發(fā)生質(zhì)的變化。對于醫(yī)療稍有區(qū)別，醫(yī)療是需求明確，需要技術(shù)化的手段明確，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化很難，心血管疾病、糖尿病、癌癥，對于心血管和糖尿病數(shù)據(jù)搜集的還可以，對證每個癌癥病例樣例的特異性非常明顯，現(xiàn)在手上沒有足夠的數(shù)據(jù)做數(shù)量化，這個行業(yè)屬于有數(shù)據(jù)難整合的狀態(tài)。政府工作現(xiàn)在市場上很多做爬蟲做數(shù)據(jù)的人，很多數(shù)據(jù)來源于政府，包括工商稅務(wù)，政府總結(jié)了非常多的數(shù)據(jù)，但是是非常結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫，政府對于數(shù)據(jù)的需求暫時還沒有特別大，這些行業(yè)都是可以提升的。
第一產(chǎn)業(yè)像工業(yè)制造業(yè)這些行業(yè)還處于比較早期的階段，第一產(chǎn)業(yè)和美國有很大的區(qū)別，美國已經(jīng)實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的自動化，而中國還沒有完全實現(xiàn)農(nóng)業(yè)自動化，原因就是很多大家還在用經(jīng)驗去做，這里面就有升級的空間，升級的空間就是對它進(jìn)行咨詢培訓(xùn)教育，在這個過程中他們逐漸慧聰角落里面往上推，推到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更完整、需求更加明確，有可能并不是安裝一個智能算法系統(tǒng)，也不是一個SAAS系統(tǒng)，只是把所有的信息做標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范化就會做得更好。我們今年投了一家餐飲公司、農(nóng)業(yè)公司都具備這個特點。
第三個板塊，醫(yī)療生物醫(yī)藥板塊，除了我們之外其實很多VC今年也是重點布局，但是還是謹(jǐn)小慎微，對我來說也是一個需要學(xué)習(xí)的方向。醫(yī)療科學(xué)、生物科學(xué)走的是精細(xì)化方向，從手術(shù)治療、藥物治療逐漸走向精細(xì)化醫(yī)療，對于每個病癥來講從頭到尾每個微觀是怎么實現(xiàn)的，這個是我們現(xiàn)在非常關(guān)注的板塊。今年獲得大獎的，研究癌癥每一個細(xì)節(jié)是怎么實現(xiàn)的，針對每個細(xì)節(jié)修改，使得癌癥能夠解決掉。今年非常火熱的基因剪輯類包括基因消除；第二，細(xì)胞治療，分兩個板塊干細(xì)胞治療、免疫細(xì)胞治療，當(dāng)然免疫細(xì)胞治療也出現(xiàn)了大家知道的新聞，這都是發(fā)展過程中出現(xiàn)的；第三個方向跟神經(jīng)相關(guān)的腦研究相關(guān)的。這三個板塊是我們非常關(guān)注的，有關(guān)醫(yī)療行業(yè)的板塊。基因剪輯把細(xì)胞的基因修改掉，讓原來的病癥得到緩解。對于細(xì)胞治療TCRT和CART可以通過一種方法修改細(xì)胞里面的基因以及上面的通路，通過修改完原來里面的警察就變成了特種警察，就可以修改掉身體里面不能被治愈的病癥。
總結(jié)
楊歌：
今天就講這么多，一個歷史的結(jié)點，處在高速發(fā)展的時期TMT發(fā)展的時期。第二，我們需要關(guān)注前沿的科技量子物理。第三，人工智能離我們已經(jīng)非常近了，很多行業(yè)已經(jīng)正在應(yīng)用，需要更進(jìn)一步發(fā)展，未來五年很可能是人工智能大發(fā)展的時期。智能化的應(yīng)用，對于人工智能看起來深奧的東西，是不是能夠快速應(yīng)用到我們的生活中，有很多應(yīng)用的方法，小則咨詢教育，大則深度算法，都是可以去應(yīng)用的。最后一個板塊生物醫(yī)療生物技術(shù)是我們非常關(guān)注的板塊。
希望在座的同志們能夠成為非常成功的企業(yè)家，希望跟大家多多合作。謝謝！
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