DCM创投高健凯:未来十年底层科技趋势和创业机会:鸭脖娱乐罗志祥

发布时间:2021-07-09    来源:鸭脖娱乐 nbsp;   浏览:57280次
本文摘要:新智造按:对创业企业来说,在适当的时机寻找正确的方向是顺利的关键,寻找正确的方向对行业整体的理解是必不可少的。

新智造按:对创业企业来说,在适当的时机寻找正确的方向是顺利的关键,寻找正确的方向对行业整体的理解是必不可少的。本文作者DCM创投高级投资经理高健凯在本文中分享了未来10年内的科学技术倾向和在这种倾向下没有什么创业机会。本文原名VC手牌-未来10年底的科学技术倾向和2015-2025中国人口结构倾向,原文出现在高健凯个人微信号公众信号VC手牌byFrancisKao,新的智造已经提供许可。新的智造作为(公共编号:)旗下的栏目,关注智能时代的创造性和构筑,目标是寻找哪个领域有创业和投资的机会。

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最近看了人类的简单历史和未来的简单历史,相当灵感是时间粒度对宏观分析的重要性。例如,将科学技术倾向的时间粒度缩短到千年或百年为单位进行分析,对很多VC和公司的创始人来说没有意义。

我们不能活那么久,资本也不等千年或百年的冷静。以季节和月为单位仔细观察的话,追逐热点,看长期倾向的陷阱是不可避免的。因此,我指出,仔细观察十年和年的粒度,是VC和科技公司创始人的维度。以十年为单位的长期趋势回顾过去七十年,技术演变的主轴是计算机和编程工具前进相互发展,同时推进人类文明过程。

从1950年大型计算机发明者仔细观察到,每个划时代的计算机载体都经常出现,并延伸出相对不合适的编程语言和编程工具(如大型机器上的Fortran、电脑上的Cortran、iPhone上的Objective-C),使人类充分发挥创造力,利用新的形态应用于(火箭发射系统、Excel、美图秀)的构筑价值。应用越多,人们越不愿意销售功能更强大的计算机载体,计算机制造商越不愿意设计更好更便宜的计算机,计算机购买越少,应用于开发人员越不愿意开发更好的应用,计算机和创作工具变革到一定程度后,新一代计算机平台这种良性循环推进了过去70年的科学技术进展,意识到的未来也将继续,但创造性的速度可能越来越快,不仅仅是线性的发展。计算机载体的形态和其在人类生活中的作用不会发生很大变化,理解人类生活的各个方面,计算机本身有可能再次加入软件和硬件制作者的行列。

打算被打脸未来10年的科学技术趋势预测:1.机器学习的突破使人工智能成为未来10年最主要的创造性领域。未来的机器学习和今天的移动设备一样,无处不在地转移到我们的日常生活中。2、机器学习和云服务突破,将和平下一代电脑载体形态,从手机大小缩小到各种有形甚至无形设备(汽车、飞机、自行车、智能家居、穿戴设备、植入人体设备、虚拟世界助理等)。

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主要原因是智能设备再加上机器学习后,智能设备可以自律构筑价值,没有传统可视化UI的智能终端有普及的机会。(p.s.IoT、智能家居和服装设备制造商有10年以上的感觉…)3.CRISPR-Cas9基因编辑技术突破,人类首次将生命体视为计算机载体开展编程,伦理问题难以阻挡技术进化,人类开始改建自己的基因几十年或一百年后,人类在人工干预下慢慢演变成另一个物种,这是多年但恐惧的事情。2016年11月,中国科学家宣布利用CRISPR-Cas9技术重写人类基因,化疗肺癌。化疗癌症的好处太大,个人和政府机构不允许研究先进的设备癌症化疗方法。

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此外,中美基因工程科学家的囚犯困境也将成为基因编辑技术人体发展的最重要因素。10年后,科学技术的发展趋势推测:1.机械学习顺利模拟人类自学路径,大幅度降低对大量数据的依赖,机械学习效率降低百倍或千倍,是机械学习对人类仅次于的红利期,可利用场景和可靠性大幅度降低,机械大幅度取代人类工作。

此时,人类必须考虑极大的贫富差距给社会带来的不公平,如人类是否必须工作,工作意义是什么,金钱系统是否还不存在等,饥饿和疾病仍然是人类最关注的问题2.机器开始学习编程,使自己更加聪明。这将不新的生命形态(非有机生命体/non-organicbeings)的开始。3.人类从此可能过着幸福快乐的生活,或者与非有机生命体竞争,必须进一步改变自己的DNA或者与机器进一步融合。十年后推测一切都太早了,怎么能推测比我们更聪明的物种不道德呢?但是,如果科学技术的进步这么慢的话,我建议你回顾10年前iPhone和30年前电脑没有普及的今天。

那么,整天都在谈论与VC投资无关的长期趋势估计不会被油炸。我们来看看短期(1~5年以内)的技术趋势预测。

以年为单位的短线走势既然说了下一个十年最核心的走势就是人工智能(i.e.机器学习),那么接下来的五年我指出是人工智能转型所有行业的开端。我不指出,在接下来的五年里,机器将不会取代大多数人类的工作,但我指出,在机器学习和大量数据的辅助下,人工智能将大大提高大多数行业中人类的生产效率(包括劳动力密集和科学知识密集行业,如苹果手机工厂和律师事务所)。在这场人工智能技术革命中,我指出没有三个显着的机会:1.在人工智能领先于Saasfor领先于Saasfor领先于Everythingborthingbathing和Sas公司的自然融合,因为Sas公司自然溶解了大量数据,而数据是AI公司顺利的前提。

这种倾向并不是刚刚开始,在投资圈已经发展了1~2年(g.g.AI-enabledCRM、AI-enabledATS、AI-enabledAgtech、AI-enabledThealthcare和SaaS…etc),但接下来的3~5年不会持续烘烤。我估计80%以上的SaaS公司将在5年后成为AI公司。99%新成立的SaaS公司,AI发挥着重要作用。AI-first在SaaS公司有显着的倾向。

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2.AIBigData-enabled,AI公司。例如,百度、蚂蚁、腾讯、京东、新美大等拥有大量消费者数据的公司,重组了数十人到数百人的平均机械学习队伍,研究了如何应用于机械学习和大数据,为消费者提供了更好的改版体验。另外,新形态应用于无人驾驶、对话机器人和投资机器人等,基于收集网络数据和大容量传感器数据,再加上机器学习,有机会将大容量数据转换为实际建设价值。3.AI-enabled,AR,applicationsHoloLens和Magic的Leapp可能是大家最熟悉的,也可能没有商业化)。

我直觉地指出,AIAR不是相当大、最重要的新应用于场景。AR应用于以实时收集和处理大量数据能力为前提构筑,这种基础能力也是机械学习构筑价值的前提。旋转的未来,我指出无数开发者将为AI,AR开发新应用于场景和新形态。

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