男士创业先锋JR916:星瀚资本的创始合伙人杨歌

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NO.CYXF1-915;参考时间2016年6月;原作者:杨歌

男士创业先锋JR916:星瀚资本的创始合伙人杨歌

星瀚资本的创始合伙人杨歌
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在DINO2016全球科技投融大赛启动仪式现场,星瀚资本的创始合伙人杨歌进行了题为《未来科技改变世界》的主题演讲,满满干货诠释了对科技创新与颠覆的重视,为投身科技领域的创业者带来了新的视角。

杨歌:大家好!我今天用20分钟到半个小时与大家分享一下“未来科技如何改变世界”,我们公司以智能科技为方向的投资公司,关注这几个领域,互联网相关的互联网+、大数据+、物联网+,都是这两年比较关注的,走到今年有一个典型的特点,互联网和O2O已经有很多商业模式已经尝试过了,现在继续尝试的X+Y模型,把互联网进一步应用在产业升级里面,应用在生命科学领域里面,应用在文化娱乐领域里面,这是我们希望能够找到的方向。产业升级里面大家所熟悉的有消费升级,除了消费升级还有工业升级、制造业升级包括第一产业和第二产业升级,这都是我们关注的方向。

今年国家提出了很大的一个变化,去年我们大力提双创,今年重点提双创中的创新,做创业一定要有自己的创新思路跟别人很不一样,创新思路我最近在看马斯克的传记,他具备的特点都是中国企业家需要学习的,他本身是一个时代先锋,能够把创新价值做出来,能够深度挖掘整个技术,包括深度算法包括自动化工艺都非常关注。乔布斯说过一句话,他能够把资源和工程进行整合,把所有的技术集中在某一个产品里面,这是非常重要的。这是市场非常需要的形象,就是马斯克的形象。

什么是互联网?

杨歌: 什么是互联网?所有人都知道,每天都在用,具体互联网的理解是什么样的?关于互联网对我们生活和科技的影响,首先每一个人都是互联网的结点,每个人在发送微信、购买物品,用手机和电脑的时候其实都是在发出声音,每两个点之间其实都是一个信息传递和交换的过程。所有人信息传递的过程编织起了互连网络,每个人都在里面不断发出声音,如果你自己是一个很大的结点,比如你有一千个好友或者十万个,你变成很重要的结点,我们管它叫KOL,说俗了就是网红。每个人都有一定的影响波及范围,这是互联网的传播特性。如果每个人能够影响一千万人,那么你就变成一个大KOL,像PAPI酱、AngelaBaby,每个信息进入到互联网像涟漪一样,每个波都会传下去,每个人在里面不断进行交流。互联网最重要的特性传递即服务,交互传递。里面还有一个重要的东西被我们遗忘,我们老说互联网的迭代特性是什么?

每个人在传递信息的时候其实他说的东西都是掺杂了自己的评判,一个什么样的事件,昨天滴滴又获得6亿美金的投资,每个人对这件事情的观点是什么,我们都可以在这里面进行评论,那么这件事情在不断评论过程中每个人都是把信息进行加工迭代的过程,这个就是一个迭代过程。它和生物的整个进化是非常相似的,本身有一个信息的不断推进演化进化的过程,这个事情就叫迭代。这是常常被我们所忽略的互联网特性,也正是因为这个特性我们现在的生活节奏变得非常快,发展速度变快,五年前还是诺基亚的时代,现在苹果都快被淘汰了,是这么一个时代。

在互联网的背后我们所关注的行业,大家所炒作的或者关注的或者所接触的从事的行业都是这三个方向:手机、网络、云,代表的是终端、网络端和云端,这是现在日常所关注的大部分方向都可以涵盖这三方面。对于终端是一个信号的输入端,对于网络刚才已经讲过有两个特性,一个交流交互传递,第二个是迭代。对于云端有两个特点,一个是计算,一个是计算之后产生深度的智能,这就是云端。把它比作行业的话,就是现在所关注的对于终端来讲就是智能硬件,追逐了很长时间的智能硬件,最大的智能硬件实际就是我们的手机,手机是一个智能硬件和软件的综合体。2015年最主要的板块是互联网+,有互联网O2O,包括互联网金融、互联网大数据、互联网餐饮等等方向。大数据是今年非常重要的板块,我们把大数据应用到企业应用到toC消费品上。如果我们把它做拟人化的话,相当于人的器官,收发信息,把自己的希望表达。网络就是神经,云端就是我们的大脑。互联网跟我们人的个体是一样的,对于社会的群体比起我们人的个体也是非常相似的。这个就是互联网。

人工智能

杨歌: 我们现在关注的三个方向哪个发展得好一点,哪个还有很多前景?我们应该去投资什么?作为企业家应该往哪个方向做?大家每天都在挖掘什么?对于我们公司来讲,网络端这边已经发展得比较完善,2020年要出现5G网络,那时候更上一个台阶,现有基础上视频已经非常流畅,做很多互联网的交流已经非常好,可以说互联网和互联网+到2016年来讲已经得到了长足发展。另外,云端和手机端和硬件端和终端这一块现在发展得比较有限,需要更多的企业和资本进行挖掘。对于云端来讲现在更多的应用还是对企业级服务toB服务,对于终端来讲每个人应用的只有手机,VR、手表并不流行,还需要挖挖掘。今年两会期间习总书记提到机器人在十年之内会走入所有百姓中,这中间有很多的工作要做。两边都有机会,一边是在成熟的基础上进一步发展,另外一边在不成熟的基础上做一些开发。

为什么到今天为止还没有发展到那一步?现在是一个历史的阶段,帮助大家一起回顾一下历史。时间原因今天不细讲,历史的时间轴,可以发现技术的更新和迭代发展的速度越来越快,原来是一百多年一个时代,后来70年,后来变成50年,现在变成二三十年一个时代。下一个结点是什么?我们非常非常关注。前两天看了一篇报道,美国出了美国硅谷TOP50企业,美国前50的企业和中国目前的产业形态有很大的区别,所有这些产业形态都值得我们学习。比如像Uber、Airbnb我们知道,还有一些VR、AR已经做成独角兽的公司,中国是不是能够赶上都是我们要去学习的。我们要去探索的是未来投资什么,我们把所不知道的部分统称为智能化部分,就是现在非常关注的科技能够影响我们产业和生活的这部分。

量子化

杨歌: 相信大家都看过一篇文章《奇点临近》,需要我们去想象探索,同时需要做很多的努力。对于目前来讲,对于当期前沿来讲,我们处在2015年、2016年已经把互联网+大数据、生物医药方向开启起来,这几个产业已经属于经常会关注而且市场非常火热的板块。未来五年会有很重要的事情突破,深度学习已经有谷歌率先攻破,大家觉得2025年会攻破的AlphaGO今年已经实现了,物联网还能不能变得更快,计算机能不能变得更快,取决于计算单元是不是变得更精细细小,要攻破的是摩尔定律。生物医药解决的是专利控制,很多生物医药在高速发展过程当中。医药领域的CART、TRCT等等都是非常前沿的板块,我们也在关注。发展到中期再过十几年二十年我们可能不认识周围的世界了,那时候这些所有的板块都是值得我们去做的。再上百年是大家不可想象的东西。短期突破的方向是我们最关注的一个是量子物理、人工智能、生命科学,相信对于大家来讲非常关注科技的话,对于人工智能和生命科学一定不是很陌生,日常都在讨论这些事情。对于量子中国从日常大家接触来讲还是比较偏弱的,扎克伯格给他的女儿看的很多书都是跟量子有关的,这块需要提升。

中国在量子这块发展的并不弱,有很多名词我就不展开讲了。有很多的方向值得我们去开发,听起来很玄幻的技术对应的行业量子计算机、量子显微镜、量子传输,在之后的十到二十年会很大幅度上增加我们计算机的运算效果。可喜的是中国在深度的技术研究上并不太输给美国,中国人排在世界第二,尤其在量子纠缠这件事情上中国是量子计算机的研究上,中科院和中国的几个大学做得非常不错。量子计算机攻破了摩尔定律,把晶体管逐渐变成量子位,通过一个很微观的物理结构,原来用的是晶体管,通过电子过来之后传到另外一个方向,一个是羽,一个是飞,现在不用这套方式,用量子的纠缠特性和原子内部的物理特性,用它做计算单元,把它广泛进行应用,这样计算机的效果比现在目前的计算机效果快上千倍以上,我们正在尝试,希望在未来的十年之间会出现这样的东西,量子芯片能够代替我们现在的芯片。美国底层布局很完整,对于中国来说需要布局赶快赶上。对于量子传输今天不讲了。

大数据

杨歌: 人工智能这个是大家非常关心而且非常贴近于企业和生活的;《骇客帝国》、《我是机器人》。《骇客帝国》一堆数据,不同的平行空间,代表的是数据,对于人和电脑谈恋爱,现在其实已经有很多像小冰、小白等等,都是可以进行人机交互我们叫CI to C的人工智能,网络不断迭代学习,百度、GOOGLE这些很多公司都在去做很多文章。对于网络迭代学习很重要的板块是互联网对我们的影响,仿生机器人是全品类器官的集合,是手机的衍生,把人变成机器人的过程。智能本身最重要的是大数据,今天分享一下大数据,对于企业有很多的帮助。大数据最重要的就是有入口端和商业化两端,大数据是中间这个板块。对于所有的公司都在搜集数据,我是一个平台,我是硬件,我们搜集数据进行定义,进行挖掘、分析,最后抽象出一个概念,这就是大数据,像混凝土搅拌机一样,数据进来不断把这个东西变得更成熟,这就是大数据,使我们搜集的数据变得更成熟,用算法展现我们的生意。

对于任何大数据平台必须有入口端,必须要知道怎么样搜集你的数据,必须有数据化端,刚才提到你可以是一个平台可以是一个终端设备,要想办法不断从你的用户里面搜集数据,并且让这些用户产生黏性,连续不断为你提供这个数据。数据提供之后进行运算,然后把数据进行实体化,你看你做的事情到底对不对,数据到底计算出来没有。这套系统做完可以利用相关性指导商业,有一个美国的例子,一个711这样的小店,在飓风来的时候雨伞和蛋挞卖得非常好,不知道之间的逻辑关系是什么,就是有这个相关性,把这两个货架调整到一起去卖,出现1+1大于2的效果,用了大数据或者翁了统计数据的结果去指导它的商业,形成事件画像的过程,通过数据的梳理得到一些经验,把相关性应用在商业策略里面不断进行调整再进行客户反馈。这样你的生意变得更加理性,再反馈到大数据系统,这就是一个完整的大数据产业链条,对于很多企业都是可以用这套方法来把你的企业变得更高效化。

如果模块化的话就是一个入口端,一个算法端一个出口端。今天例子不多讲了。我们日常所有的信息都在不断被搜集,你的画像越来越明确,指导商业。机器人最重要的是机械臂这些,不是,最重要的是脑部神经,它去指导机器人变得更加聪明,这些都是我们在未来十年到二十年会发展的行业。

对于整个网络来讲,网络每一天都在不断搜集我们的数据,云端变得更加智能,像一个大的硬盘库一样,不断搜集数据并且进行迭代,最终实现了一套系统,这就是一个产品,非常智能化的产品。在这个背后大数据和智能本身到底是什么?智能分为三个部分,第一部分是人赋予智能,我们告诉计算机,第二计算机通过我们告诉它的东西不断自我迭代出来新的智能,最近AlphaGO之后各种神经网络算法传播的非常广,这里面就是不断迭代的算法,这些算法和生活和生命息息相关。第三,计算机永远不能模拟人的感性感受,可能模拟的不够精细。前面的一些基础特征就是赋予它的智能,中间复杂的特征迭代学习的东西就是我们要让计算机自己学而不好让人再告诉它,越学越复杂,人不知道它在学什么。我们赋予计算机的是准特征值,计算机学不到或者以后才能学到是高阶的东西。我们告诉计算机最开始的马走日、象走田,之后迭代学习,学习到很多玩法,这是它自己迭代出来的智能,最终可以模拟人并且战胜人。我们做科研的话,相当于最开始赋给他函数,中间是神经网络,最后算出很细微的混沌的东西。如果是一个机器人的话,我们赋予它基础功能,开瓶盖,很多学习,美国波士顿动力刚刚卖给丰田公司,有很多智能,至少可以像五岁小孩行走,最终实现感性化的过程。这是人工智能的特点。

我们公司自己在研究的一些事情,已经很成熟了,其实对于任何的生意和生活都可以有量化的入口,我们有量化的入口端就可以把它扔到一个算法里面不断像混凝土搅拌机一样不断学习,最终做出来,中间的所有逻辑提炼出来,这是人工神经网络的过程。它的应用非常多,离我们的生活已经非常相近,第一GOOGLE学习猫脸的很经典案例,从《0到1》这本书里面都有。,硅谷公司用神经网络的办法学习街道里面的东西,通过不断的学习认识到牌子接到来往的车辆、旁边的楼、树等等,并且用这个东西指导了自动驾驶这件事情。中国的公司格林深瞳已经在用这套方法去做。

机器人最酷的是背后的算法,通过不断训练模仿人的行走,后面的算法非常非常重要。大数据到底怎么应用到社会生活领域里面去?我们经常说SAAS软件即服务,这件事情广义化可以应用到很多方向,把软件应用在你的生意用在你的公司里面并不是我一定装一个软件去用它,软件其实有很多的用法,对于很多行业来讲还处于经验化的过程你就应该从经验化转到规范化,如果这个行业做的规范化很不错,比如是一个工业行业,应该从规范化制订它的标准。中国其实对于工业行业来讲标准比日本、德国有一定的差距,应该从这一步走到下一步。如果规范化做得很好就应该走到完全数据化的过程,应该建立大量标准化数据库,在数据化之后应该进行结构化处理,逐渐形成系统,形成系统之后就会进入到自动化。系统化这个东西是非常标准的,就像写一个程序一样,可以你的整个生产线自动化流程去做。特斯拉的公司里面大部分环节都是自动化的过程,因为前端规范化数据化做得非常好导致的,当然这跟美国的产业链有很大的关系。中国现在目前是一个什么情况?自动化后面还有智能化,很多东西能不能自动地去处理,让这个行业变得更高效。

从经验科学感性科学到理性科学

杨歌: 从经验科学感性科学到理性科学,很多行业都有升级的必要性,很多公司开始用SAAS,TMT行业为什么现在这么火热或者里面很多公司很高效?因为TMT行业不得不让企业去用技术的方法来系去运作,它在这个过程中学到很多程序化的方法和数据化的方法,不断去提炼这个公司的特点。现在市场里的企业,对于很多企业来讲,我们今年投了农业行业、工业行业,海量行业需要规范化,从原来的经验里面提炼出数据的特点,把它们做规范化标准化,对于这些行业我们需要对它进行咨询教育,很多东西成本可能是过高的,方法是更有效的,这个过程应该对它进行规范化的教育,对它进行咨询。对于中段的行业像餐饮、销售、TMT行业电商做的不是特别规范的,这些行业需要接入更多的CRM系统、SAAS系统、ERP系统做得更高效。最后一个板块进入到智能化,整个行业是这样,而且这个体系在中国特别明显。很多企业并不能在中段发展,应该在早期去做量化标准化的过程,很多公司做得很不错了应该往后退,推到智能化板块里面。

我们画了一个图,发现对于中国的企业呈现这样一个特点,这个行业适不适合做量化,这些行业是不是具备系统化的要求,最好的方向是TMT行业,包括电子商务、O2O、人工智能,这些行业天生具有数据化的特点,需求非常明确,并且搜集了大量数据,条件性很成熟,又有需求。对于另外的方向大家也在接触了很多大数据公司,除了TMT之外还有三个方向是非常适合做数据化的,金融、政府、医疗。对于金融方向,每天都在搜集不同的数据,这块需要做标准化,很多软件嫁接进去,大数据的算法嫁接进去,整个行业发生质的变化。对于医疗稍有区别,医疗是需求明确,需要技术化的手段明确,医疗行业的数据标准化很难,心血管疾病、糖尿病、癌症,对于心血管和糖尿病数据搜集的还可以,对证每个癌症病例样例的特异性非常明显,现在手上没有足够的数据做数量化,这个行业属于有数据难整合的状态。政府工作现在市场上很多做爬虫做数据的人,很多数据来源于政府,包括工商税务,政府总结了非常多的数据,但是是非常结构化的数据库,政府对于数据的需求暂时还没有特别大,这些行业都是可以提升的。

第一产业像工业制造业这些行业还处于比较早期的阶段,第一产业和美国有很大的区别,美国已经实现了农业的自动化,而中国还没有完全实现农业自动化,原因就是很多大家还在用经验去做,这里面就有升级的空间,升级的空间就是对它进行咨询培训教育,在这个过程中他们逐渐慧聪角落里面往上推,推到数据结构更完整、需求更加明确,有可能并不是安装一个智能算法系统,也不是一个SAAS系统,只是把所有的信息做标准化规范化就会做得更好。我们今年投了一家餐饮公司、农业公司都具备这个特点。

第三个板块,医疗生物医药板块,除了我们之外其实很多VC今年也是重点布局,但是还是谨小慎微,对我来说也是一个需要学习的方向。医疗科学、生物科学走的是精细化方向,从手术治疗、药物治疗逐渐走向精细化医疗,对于每个病症来讲从头到尾每个微观是怎么实现的,这个是我们现在非常关注的板块。今年获得大奖的,研究癌症每一个细节是怎么实现的,针对每个细节修改,使得癌症能够解决掉。今年非常火热的基因剪辑类包括基因消除;第二,细胞治疗,分两个板块干细胞治疗、免疫细胞治疗,当然免疫细胞治疗也出现了大家知道的新闻,这都是发展过程中出现的;第三个方向跟神经相关的脑研究相关的。这三个板块是我们非常关注的,有关医疗行业的板块。基因剪辑把细胞的基因修改掉,让原来的病症得到缓解。对于细胞治疗TCRT和CART可以通过一种方法修改细胞里面的基因以及上面的通路,通过修改完原来里面的警察就变成了特种警察,就可以修改掉身体里面不能被治愈的病症。

总结

杨歌: 今天就讲这么多,一个历史的结点,处在高速发展的时期TMT发展的时期。第二,我们需要关注前沿的科技量子物理。第三,人工智能离我们已经非常近了,很多行业已经正在应用,需要更进一步发展,未来五年很可能是人工智能大发展的时期。智能化的应用,对于人工智能看起来深奥的东西,是不是能够快速应用到我们的生活中,有很多应用的方法,小则咨询教育,大则深度算法,都是可以去应用的。最后一个板块生物医疗生物技术是我们非常关注的板块。

希望在座的同志们能够成为非常成功的企业家,希望跟大家多多合作。谢谢!

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