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北京北京室内空气净化治理李丰专栏 | 从 iPhone

专栏第五期,我们谈谈深科技(deep tech)。

本年 10 月,在爱因斯坦提出广义相对论 102 年后,人类初次捕捉到了双中子星合并发生的引力波。数百年来,这样的科学发现和科技立异不停永弗成逆地改写着人类的历史,推动世界加速前进。

自 2015 年基金成立以来,峰瑞资本(FreeS Fund)即继续且坚定地看好科技立异,相信科技能够以更加深远的方式,从底层改变商业社会。

我们将深科技确定为次要投资方向之一,并在智能制造、传感器与芯片、人工智能的垂直应用、生物科技与新药研发、新资料、新能源、环保等领域做出投资测验考试。

在这篇专栏中,我测验考试答复以下问题,更但愿听听你的看法:

从 iPhone 到美图秀秀,传感器的进步使哪些设备实现了智能化,又催生了哪些商业应用?

从智能音箱到疾病诊疗,AI 如安在特定场景中发挥作用?

哪些行业、哪些企业会符合中国经济布局调整的必要,且有身手快速倒退起来?

欢迎在文末分享你的看法。尔后,我们还将与科技领域的创业者和行业专家们一起聊聊,测验考试记录他们在广袤未知中前行的真实脚步。

从传感器到 APP

iPhone X 正式在中国市场发售了。时间过得很快,距离 2007 年乔布斯发布第一代 iPhone 曾经过去了十年。敌人圈里有不少人都在回忆十年前本人用过的经典手机,比方诺基亚 5800、索尼爱立信的滑盖、摩托罗拉的翻盖等等。显然,它们彻底无法和当初的智能手机一视同仁了。

iPhone X 被蒂姆库克称作是「划时代」的产品,是「智能手机的未来」。它额头上的那块小「刘海」集成为了众多低廉又先进的传感器,很受存眷,我们无妨以它为例,来看看手机是如安在不知不觉间完成从传统手机向智能设备的过渡的?

其实,早在 2000 年,手机就具备拍摄记录功能了。夏普那时在日本推出了全世界第一款有内置摄像头的手机 J-SH04,像素只有 11 万,成像成绩欠好,没发挥什么作用。

之后几年,索爱、三星、LG、诺基亚这些老牌子也都陆续推出了拍照手机。但即等于到了 2007 年,第一代 iPhone 面世时,配备的摄像头也只有 200 万像素,拍摄功能对照单一。人们还是习惯用相机来拍照。

那手机是从什么时候起成为了我们的主力拍照设备呢?谜底也许是近十年内了。直到光学传感器有了重年夜的冲破,摄像头像素年夜幅度提升,还具备了光学防抖、激光对焦灯心功能,从成像、对焦到图像处置惩罚的功能都不竭完善之后,拍照才成为了手机的核心功能之一。

也便是说,把精度充足高、尺寸充足小、成本相对合理的光学传感器被塞进了手机里,是一切产生的前提。

随着光学传感器的不竭迭代,手机逐渐成为我们的主力拍照工具。

硬件升级之后,年夜家使用手机拍照的频率变得越来越高,各种商业应用也陆续冒出来了,譬喻基于照片后期处置惩罚的美图秀秀、Snapseed、Instagram等等。这些应用让以前不太喜欢拍照的中国女生,变得基本上都非常清楚从哪个角度拍、怎么修图可以让本人最好看。年夜家的交流方式也因此产生了一些改观,从纯真的笔墨沟通,酿成更喜欢发照片和视频。

到了 iPhone X,传感器更是实现了一次奔腾。1200 万像素的感光元器件让手机的成像成绩可以直接媲美不少专业相机。更重要的是原深感摄像头系统的显现,让摄像头可以实现的功能从平面进入到了空间的范畴。

原深感摄像头系统的组成说起来很复杂,包孕红外镜头、泛光感应元件、距离感应器、点阵投影器等 8 个次要部门。作用原理年夜概是利用点阵投影器投射出超出 30,000 个肉眼弗偏见的红外光点,然后根据这些光点落在人脸分歧部位的年夜小和扭曲度,来判断每个落点与摄像头之间的距离,从而描绘出人脸凹凸,实现 Face ID。同时,通过构建空间数据模型,摄像头在拍照时也可以模拟出一些光影成绩。

这年夜概会让年夜家的拍照数量再上一个台阶。无论是更高级的拍照软件,还是解锁、支付技术,又可能深圳甲醛对人体的危害是必要借助 AR 特效的软件,当初看起来无法实现的应用都将逐渐成为也许,新的商业应用也将应运而生。

iPhone X「齐刘海」里的传感器,将催生新的商业应用。

简单地来总结一下这个过程:传感器和传感器算法进步到必然水平之后,应用到北京北京室内空气净化治理了手机上,手机完成为了从传统向智能的过渡,也同步催生了得多商业应用。各种舆图导航 App,Uber、滴滴、摩拜、ofo 等应用的显现也符合这个逻辑。它们降生避世的前提是陀螺仪和定位传感器的进步让手机开始承担 GPS 的功能。

Q:近十年来,有哪些设备逐渐实现了智能化?这个改观是由哪些关键元器件的进步所推动的?当初,又有哪些关键元器件正在进步,从而能够在未来影响我们的生活?

从「在线且连接」到人工智能

不止是手机,无人机、自动驾驶汽车、物流、物联网、智能家居等领域的进展,很年夜水平上也都有赖于传感器的冲破。从我们的经验来看,立足于特定场景、基于特定需求的办理方案,会首先变得非常受欢迎。

英伟达本年用在深度学习专用芯片上的研发费用曾经超出了 20 亿美元,定制芯片的年夜潮曾经慢慢显裸露来了。我们也在这个领域投资了几家公司。譬喻睦星科技(Kolmostar),他们所研发的 GPS 传感器成本和能耗对照低,定位精度却很高,未来能够让更多的设备为我们提供地位信息。从运动手表到交通工具,它可以覆盖到我们生活的方方面面,也将催生不少新的应用。

再比方致力于研发基于蜂窝的窄带物联网(NB-IoT)芯片的公司芯翼信息也正在这方面努力。从 80 年代的「年夜哥年夜」开始,手机芯片不停通过公网基站来传输信号,覆盖率和不乱性都有一些问题。芯翼信息想要努力改善这一点。他们研发的芯片担保了低成本、深度覆盖、不乱的数据传输,在智能家居、智能楼宇、公用事业、家产、农业环境监控等领域都有应用空间。

慢慢地,传感器会让和我们生活息息相关的设备都能够实现「在线且连接」,和我们发生交互。这是通向物联网和人工智能的关键一步。

2020 年,物联网设备部署量将达 281 亿台。我们与世界的连接将更为紧密。

接下来的一步是对数据进行抽取运算并优化。

以 2017 年以来中国市场上特别火的智能音箱来举个例子。语音辨认是智能交互的一个重要入口,所以智能音箱基本上也可以看作是通过语音辨认来从新定义人与万物的连接的一种测验考试。

这不是科技公司第一次测验考试用语音辨认技术来实现人机交互。2010 年时,苹果就收购了智能语音助手 Siri,并用在了 2011 年发布的 iPhone 4S 上。亚马逊和google也先后拿出了 Alexa 和 Home,测验考试创始出物联网时代的智能家居和 AI 智能交互终端。

我们在 2016 年时也投资了一家这个领域的公司——研发语音辨认相关芯片的声智科技。他们做的事情是典型的软硬件结合,波及到了麦克风阵列、降噪算法、硬件平台配置等等,目的是找到用什么样、多少数量的麦克风,才华在分歧环境下做到语音的清晰分辨,有对照好的收音和杂音打消了成绩。

这项技术在那时看来还没有特被明确的用处,但在智能音箱热潮暴发之后,它立刻就找到了用武之地:由于分歧环境有分歧的布景音,比方开车时有马路上的噪音,晚上在家里时会有电视发出的声音,音箱想要辨认用户声音、执行用户指令的话,必须要能够完成高质量的收音和杂音过滤。这必要用麦克风阵列组合来做算法,组成模块来处置惩罚数据、滤除了杂音、抽取关键信息。

不少智能音箱厂家发现本人一时间攻陷不了这个技术难题,都找到声智来单干。这曾经是非常典型的人工智能在垂直领域的应用了。

从 Siri 到智能音箱,语音辨认已成为智能交互的重要入口。

对于 AI 的应用,我们内部有一个判断标准:当某个领域发生数据的成本年夜幅度下降,数据化水平年夜幅度提升时,这个领域里往往会降生避世新的效率工具,也会有 AI 的用武之地。

以医疗领域为例,我们继续存眷与 AI 结合的医疗项目,也投资了包孕 XtalPi 晶泰科技 等项目。晶泰做的是以计算驱动立异的药物固相研发,通过计算物理、量子化学、AI 和云端强年夜的智能算法,实现高度精确的药物固相筛选与设计,极年夜地缩短了药物设计、晶型筛选与药物制剂开发的时间。

这个逻辑在家产科技、新资料、新能源、环保等领域也都同样适用。 在过去两年的投资过程中,我们把这类和物理实体、实业相结合的技术立异,称为是「深科技」立异。

Q:哪些领域发生数据的成本正在经历年夜幅度下降,数据化水平开始提升?AI 又将如安在这些领域中发挥作用?

技术立异与代价回归

「深科技」为什么重要,并且会是一个好的投资机会?

从年夜趋势上看,有三方面的原因。

先从我们在研究芯片时发现的一组有意思的数据说起:过去两年里,中国每年会在进口芯片这件事上花费 2300 亿美元,金额曾经超出了进口原油。如果看过去十年的话,那么花的钱累计曾经超出了 1.8 万亿美元。即便依照这些年里较低程度的汇率折算,也远超 10 万亿元人民币了。

中国的芯片需求占全球市场份额的比重超出四成,含有芯片的消费电子产品,绝年夜多数也都是中国制造的。但反差在于,市场这么年夜,国产品牌的芯片却只能自供 8% 摆布。真正有毛利和议价权的芯片次要都来自进口,比方美国芯片巨头高通 2016 年 净利润里,中国贡献了差不久不多 60%。

从经济布局上看,这曾经成为了一个必须要办理的问题。近一两年里,国家为此成立了规模上千亿的工业基金,想要把关键技术转移到中国。既然国家下决心砸钱去把握工业主导权和利润,那这个过程里,一定有着巨年夜的商业机会。

第二个原因,我想从硅芯片行业热议了不少年的「摩尔定律」说起。

英特尔联合开创人戈登摩尔在 1965 年时提出了一个观点:每个芯片的晶体管数量每 12 个月增加一倍摆布。1975 年时,根据一些行业数据,定律被修正了一次,戈登摩尔把晶体管数量增加一倍、性能也增加一倍的周期增加到了 24 个月。

硅芯片行业已经把「摩尔定律」看成约定俗成的行业目标来努力。

但进入 21 世纪后,这个定律慢慢变得不太能应验了。原因在于,芯片制造的成本几乎每 4 年就会翻倍。让芯片变得更快、更小的成本曾经变得极高,速度也放慢了许多。特别是到了近几年,年夜家普遍认为,「摩尔定律」在久病之后曾经接近极限。

这件事招致的效果便是,那些以前利用「摩尔定律」尽快霸占市场的年夜芯片企业受到了影响,不再必要雇佣年夜批工程师了。不少研发人员都被动或主动地离开,此中有很年夜比例是中国人。恰好中国在工业布局上有了必要这批人来立异的必要,他们就陆陆续续地回到了中国,开始做一些和物联网相关的智能设备方面的研发。

这样一来,市场需求和能够实现立异的人才条件就都同步具备了。

第三个原因要再宏观一些。如果我们把视角切换到中国的经济倒退阶段上,回顾一下过去 40 年产生的事情,就会发现:在年夜年夜小小分歧领域,出产效率的提升基本都来自于出产关系的调整,从集体所有制到包产到户、乡镇企业、民营企业、股份制企业等等,一次次地用劳动关系释放了出产力,在出产关系上让企业与老板、高管甚至是全体员工都密切相关,以此来调换年夜家的积极性。

当初,出产关系上的变化差不久不多完成为了,人力成本的优势也逐渐消失,那新一轮效率的提升,就只能从提高出产力来动身,,在科技立异上来想法子。

既然科技立异曾经成了国策,那么在之后一段时间内,能够与工业结合的技术应用都有机会成为重要且倒退迅速的方向。「深科技」立异的几个领域基本都符合这个规律。

举一个环保领域的例子,我们在江浙地区调研时,发现得多中央当局曾经将环保和 GDP 一起作为约束性的指标,来前置性的调控地域内企业的倒退。单位产值排放污染物越少,企业排名越靠前、越会获得当局的支持来做年夜做强,排名靠后的企业则也许面临退出。

环保不再是人们看到雾霾、废水和垃圾时才会想到的事情。它基本上曾经关乎企业生存倒退,和经济年夜势紧密相连了。有些中央当局曾经在市区内摆设了几百乃至上千个环境监测仪器(传感器),以便最快了解到哪里没达标、哪里出了问题。精细化和数据化解决的趋势也初步显现了。

政策的红利、成熟的市场、新的技术和工业结合,迭代交互,匆匆成为了环保这个万亿级的市场,有内核技术的环保企业也逐渐走到了舞台地方。

环境顾惜和污染治理开始真正进入数据化和精细化阶段。有质量的环境数据是监督的依据,也是尽职免责的证据。

我们在这个领域也投资了几个项目。比方 MicroHAOPs ,他们把美国的废水深度处置惩罚和回用水技术搬到了中国,做的事情非常专业:自主合成为了立异性的纳米氧化铝(HAOPs)北京北京室内空气净化治理做为滤料,用了全新的膜组件设计思路。他们的第一套设备在挪威投入使用,曾经做到了无人值守、全自动监测和运营。他们的技术用于反渗透膜可能超滤膜的前处置惩罚,很好地办理以往膜处置惩罚的痛点——低通量和高成本。未来,在必要高水量、超过跨过水水质的情况下,他们都能够提供对照志向的技术办理方案。

总之,从年夜趋势上看,我们对投资这类「深科技」企业非常有信心。一方面是因为技术立异不易被资本泡沫化,不太会脱离代价本色;另一方面是因为当初中国曾经具备了市场必要、政策支持和人才基础?底细。我们相信,在技术立异能够很好地与物理实体、实业结合起来的领域里,投资的回报都应该不会太差,代价回归的速度也会对照合理。

Q:哪些行业、哪些企业会符合未来几年中国经济布局调整的必要,而且有身手快速倒退起来?

本文 李丰专栏 | 从 iPhone X、智能音箱到新药研发、环境监测,我如何看待科技立异来自动点科技.

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