李丰：从iPhone X、智能音箱到新药研发、环境监测，我如何看待科技创新

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蒂姆·库克称Iphone x为“划时代的”，它是“智能手机的未来”。

今年10月，在爱因斯坦提出广义相对论102年后，人类第一次捕捉到了由双中子星合并产生的引力波。数百年来，这些科学发现和技术创新不可逆转地改写了人类历史，推动了世界向前发展。

自2015年基金成立以来，frees fund一直对技术创新持乐观态度，坚信技术可以从根本上改变商业社会，影响深远。

我们将深度科技确定为主要投资方向之一，并在智能制造、传感器与芯片、人工智能垂直应用、生物技术与新药研发、新材料、新能源、环保等领域进行了投资尝试。

在本专栏中，我试图回答以下问题，我想听听您的意见:

从iphone到米托秀秀，哪些设备因传感器的进步而变得智能，哪些商业应用诞生了？

从智能扬声器到疾病诊断和治疗，人工智能如何在特定场景中发挥作用？

哪些行业和企业符合中国经济结构调整的需要，有能力快速发展？

欢迎在文章结尾分享您的观点。之后，我们将与科技领域的企业家和行业专家交谈，并尝试记录他们在未知领域的真实步骤。

一个

从传感器到应用

Iphone x在中国正式发布。时光飞逝，自2007年乔布斯发布第一部iphone以来，已经过去了十年。朋友圈里的很多人都在回忆十年前用过的经典手机，比如诺基亚5800、索尼爱立信的滑盖、摩托罗拉的翻盖等等。显然，它们根本无法与今天的智能手机相比。

Iphone x被蒂姆·卢克称为“划时代的”，是“智能手机的未来。”它额头上的小“砰”声集成了许多昂贵而先进的传感器，这引起了人们的极大关注。让我们以此为例，看看手机是如何无意识地完成从传统手机到智能设备的过渡的。

事实上，早在2000年，手机就有拍摄和录音的功能。夏普当时在日本推出了世界上第一款内置摄像头的手机j-sh04，只有11万像素，成像效果不好，没有起到任何作用。

在接下来的几年里，索尼爱立信、三星、lg和诺基亚也相继推出了照相手机。但即使在2007年，当第一部iphone问世时，它的相机只有200万像素，拍摄功能也相对简单。人们仍然习惯于用照相机拍照。

手机什么时候成为我们的主要摄像设备？答案可能是在过去的十年里。直到光学传感器有了很大的突破，相机的像素有了很大的提高，光学防抖和激光聚焦灯芯的功能都有了，从成像、聚焦到图像处理的功能都在不断的提高，拍照才成为手机的核心功能之一。

也就是说，将具有足够高精度、足够小尺寸和合理成本的光学传感器放入手机是一切的前提。

▲随着光学传感器的不断迭代，手机逐渐成为我们主要的拍照工具。

硬件升级后，手机拍照的频率越来越高，各种基于照片后处理的商业应用相继出现，如美图秀、快照、instagram等。这些应用程序让那些不喜欢清晰拍照的中国女孩，基本上，从哪个角度拍照以及如何让她们看起来最好。因此，人们的交流方式发生了一些变化，从简单的文本交流到更喜欢发送照片和视频。

有了iphone x，这种传感器已经取得了巨大的进步。1200万像素的感光组件使手机的成像效果可以直接与许多专业相机相媲美。更重要的是，原有摄像系统的出现使得摄像机能够实现的功能从飞机进入空的范围。

原相机系统的组成非常复杂，包括红外镜头、泛光传感器、距离传感器和点阵投影仪。其工作原理是利用点阵投影仪投射出30000多个肉眼不可见的红外光斑，然后根据这些光斑在人脸不同部位的大小和变形来判断每个着陆点与摄像机之间的距离，从而描绘出凹凸的人脸，实现人脸识别。同时，通过建立空的数据模型，相机在拍照时也可以模拟一些光影效果。

这可能会使每个人拍摄的照片数量达到一个更高的水平。无论是更先进的照片软件、解锁和支付技术，还是需要ar特效的软件，现在看似不可能的应用将逐渐成为可能，新的商业应用将随着时代的要求而出现。

iPhone X“齐刘海”中的传感器将催生新的商业应用。

简单总结一下这个过程:在传感器和传感器算法发展到一定程度后，它们被应用到手机上，完成了从传统到智能的过渡，同时也催生了许多商业应用。各种地图导航应用的出现，如优步、滴滴、mobike和ofo，也符合这一逻辑。它们诞生的前提是陀螺仪和定位传感器的进步使得手机具备了全球定位系统的功能。

问:近十年来，哪些设备逐渐实现了智能化？推动这一变化的关键因素是什么？现在，哪些关键部分正在取得进展，它们会影响我们未来的生活？

二

从在线到人工智能

不仅仅是手机、无人机、自动驾驶汽车、物流、物联网、智能家居等领域，还有传感器的突破。根据我们的经验，基于特定场景和特定需求的解决方案将首先变得非常流行。

今年，英伟达在深度学习专用芯片的研发上花费了20多亿美元，定制芯片的潮流已经逐渐出现。我们还在这一领域投资了几家公司。例如，他们开发的gps传感器kolmostar成本低、能耗低，但定位精度高，这将使更多的设备在未来为我们提供位置信息。从运动手表到汽车，它可以涵盖我们生活的方方面面，也将催生许多新的应用。

另一个例子是该公司的核心信息部门，致力于基于蜂窝的窄带物联网芯片的研发。自20世纪80年代“老大哥”以来，手机芯片一直通过公网基站传输信号，在覆盖范围和稳定性方面存在一些问题。核心联队信息部想尝试改进这一点。他们开发的芯片成本低、覆盖面广、数据传输稳定，在智能家居、智能建筑、公用事业、工业、农业环境监测等领域都有应用。

慢慢地，传感器将使与我们生活密切相关的设备能够“在线连接”并与我们互动。这是迈向物联网和人工智能的关键一步。

▲2020年，物联网设备装机容量将达到281亿台。我们与世界的联系将会更加紧密。

下一步是提取和优化数据。

以自2017年以来在中国市场非常受欢迎的智能扬声器为例。语音识别是智能交互的一个重要入口，因此智能说话者基本上可以被视为通过语音识别重新定义人与事物之间联系的一种尝试。

这不是科技公司第一次尝试使用语音识别技术来实现人机交互。2010年，苹果收购了智能语音助手siri，并将其用于2011年发布的iphone 4s。亚马逊和谷歌也推出了alexa和home，试图在物联网时代创造智能家居和ai智能互动终端。

2016年，我们还在该领域投资了一家公司，为语音识别相关芯片开发语音智能技术。他们所做的是典型的软硬件结合，包括麦克风阵列、降噪算法、硬件平台配置等。目的是找出使用哪种麦克风和多少麦克风，以便清楚地区分不同环境中的声音，并具有更好的收音机和噪音消除效果。

当时，这项技术似乎并不特别有用，但在智能扬声器的热潮爆发后，它立即找到了用途:因为不同的环境有不同的背景声音，比如开车时路上的噪音，晚上在家时电视的声音，如果扬声器想要识别用户的声音并执行用户的指令，就必须能够完成高质量的无线电接收和噪音过滤。这需要组合麦克风阵列作为算法和模块来处理数据、过滤噪声和提取关键信息。

许多智能扬声器制造商发现他们暂时无法克服这个技术问题，他们都找到了声音智能来合作。这是人工智能在垂直领域的一个非常典型的应用。

▲从siri到智能扬声器，语音识别已经成为智能交互的重要入口。

对于人工智能的应用，我们有一个内部判断标准:当某个领域的数据生成成本大大降低，数据的度大大提高时，这个领域往往会诞生新的效率工具，人工智能也会被使用。

以医疗领域为例，我们继续关注与人工智能相结合的医疗项目，并投资xtalpi京泰科技等项目。景泰致力于以计算为驱动的创新药物固相研发，通过计算物理、量子化学、人工智能和云计算强大的智能算法实现高精度的药物固相筛选和设计，大大缩短了药物设计、晶型筛选和药物制剂开发的时间。

这一逻辑也适用于工业科技、新材料、新能源、环境保护等领域。在过去两年的投资过程中，我们把这种与实体和产业相结合的技术创新称为“深技术”创新。

问:在哪些领域，生成数据的成本大幅下降，数据化程度开始上升？人工智能将如何在这些领域发挥作用？

三

技术创新与价值回报

为什么“深度技术”很重要，而且是一个好的投资机会？

从总体趋势来看，有三个原因。

让我们从我们研究芯片时发现的一组有趣的数据开始:在过去的两年里，中国每年花费2300亿美元进口芯片，这超过了进口原油的数量。如果我们看看过去的十年，总支出已经超过1.8万亿美元。即使按这些年的低汇率计算，也远超过10万亿元。

中国的芯片需求占全球市场份额的40%以上，而且绝大多数含有芯片的消费电子产品也是中国制造的。但对比在于，市场如此之大，国内品牌的芯片只能供应8%左右。具有实际毛利和议价能力的芯片主要是进口的。例如，2016年，中国贡献了美国芯片巨头高通公司近60%的净利润。

从经济结构来看，这已经成为一个必须解决的问题。在过去的一两年里，国家已经建立了数千亿的产业基金来转移关键技术到中国。既然国家决心投入资金来掌握行业的主导力量和利润，在这个过程中肯定会有巨大的商机。

第二个原因，我想从摩尔定律开始，这个定律在硅片行业已经激烈争论了很多年。

1965年，英特尔联合创始人戈登·卢莫尔提出了每芯片的晶体管数量每12个月翻一番的想法。1975年，根据一些行业数据，该法律被修改过一次，戈登·卢莫尔将晶体管数量翻倍和性能翻倍的时间延长至24个月。

▲硅片行业曾将摩尔定律作为既定的行业目标。

然而，进入21世纪后，这一法律慢慢变得不那么完善了。原因是芯片制造成本几乎每四年翻一番。让芯片变得更快、更小的成本变得非常高，速度也慢了很多。尤其是近年来，人们普遍认为摩尔定律在长期患病后已经接近极限。

由于这一事件，那些曾经利用摩尔定律尽快占领市场的大型芯片公司受到了影响，他们不再需要雇佣大量的工程师。许多R&D人员主动或被动离开，其中很大一部分是中国人。就在中国需要这些人在产业结构上进行创新的时候，他们一个接一个地回到了中国，开始进行一些与物联网相关的智能设备的研发。

这样，市场需求和能够实现创新的人才条件就同步了。

第三个原因应该更加宏观。如果我们把眼光转到中国经济发展的阶段，回顾过去40年的历史，就会发现，在不同的领域，生产效率的提高，基本上来自于生产关系的调整，从集体所有制到家庭生产、乡镇企业、私营企业、股份制企业等等。，而劳动关系一次又一次地释放了生产力，企业与老板、高管甚至生产关系中的所有员工都息息相关，从而调动起每个人的积极性。

现在，生产关系的转变几乎已经完成，劳动力成本的优势已经逐渐消失。为了在新一轮中提高效率，我们只能从提高生产率入手，寻找科技创新的途径。

由于科技创新已成为国家政策，在未来，能够与产业相结合的技术应用将有机会成为一个重要而迅速的发展方向。“深度科技”创新的几个领域基本符合这一规律。

举一个环境保护的例子，当我们在江苏和浙江省进行调查时，我们发现很多地方政府都把环境保护和gdp作为约束性的指标，以主动控制该地区企业的发展。单位产值排放的污染物越少，企业排名越高，政府对企业做大做强的支持越多，排名较低的企业可能面临退出。

当人们看到烟雾、废水和垃圾时，他们不再想到环境保护。它基本上关系到企业的生存和发展，与经济走势紧密相连。一些地方政府在城市地区部署了数百甚至数千个环境监测仪器(传感器)，以便了解哪里的标准不符合标准，哪里有问题。精细化和数据管理的趋势也已经出现。

政策红利、成熟市场、新技术与新产业的结合、互动互动，造就了万亿美元的环保市场，拥有核心技术的环保企业逐渐成为舞台的中心。

▲环境保护和污染控制真正进入了数据化和精细化阶段。质量环境数据是监督的基础，是尽职调查和豁免的证据。

我们还投资了这个领域的几个项目。例如，将先进的废水处理和回用技术从美国转移到中国的microhaops公司做了一项非常专业的工作:独立合成了创新的纳米氧化铝(haops)作为过滤材料，并采用了全新的膜组件设计理念。他们的第一套设备已经在挪威投入使用，并且一直无人值守，全自动监控和运行。他们的技术用于反渗透膜或超滤膜的预处理，解决了以往膜处理的难点，如通量低、成本高。将来，当需要高水量和高泉水质时，他们都能够提供理想的技术解决方案。

总之，从大趋势来看，我们对投资这样的“深度技术”企业很有信心。一方面，因为技术创新不容易被资本泡沫化，它不太可能脱离价值的本质；另一方面，中国现在有市场需求、政策支持和人才基础。我们认为，在技术创新可以与实体和行业很好结合的领域，投资回报不应该太差，价值回报的速度将是合理的。

问:哪些行业和企业能够适应未来几年中国经济结构调整的需要，有能力快速发展？