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1.创业的本质 在任何一个历史环境下，创业的核心是永远不变的，即优秀的创业者用技术打造产品，用产品试探市场，满足人们需求，从而创造商业价值和社会价值。 创业者需要同时判断好技术、产品、市场三个要素，只有技术上可实现、需求真实存在、市场能形成盈利，这三者同时满足时（即图中三个圆圈形成交集的地方），创业成功概率才能最高。
首先，第一个圆圈是技术，技术相对来说比较容易判断，每个核心技术都遵循其自身的发展规律和趋势，除了少数偶然情况，比如一个神奇的科学家突然发现突破性的东西。 在多数情况下，技术基本是稳定地在发展。技术的发展是一个长期过程。所以，创业者可以判断某个技术在今天处于什么状态，以及五年后可能的发展状态。 需要注意的是对技术发展拐点的判断，即某样技术从早期探索变成可商业化的时机点，这有一定难度。比如量子计算和脑机接口技术，它们基本还处在早期阶段，但是可能已经接近可实用阶段。 第二个圆圈是需求，需求可能是最难判断的因素，虽然它的基本结构是稳定的，包括群体需求与个人需求，人类需求的结构我们也可以分析。但是最难的地方是判断现在的需求和未来潜在的需求。
比如在2007年第一个苹果手机诞生时，电话都打不通，根本说不清楚它到底满足什么需求？还有特斯拉，它在满足什么新的需求？我们也没法准确地描述。 第三个圆圈是市场，市场相对来说比较稳定，可以参考一些结构化的因素。比如产业链、上下游、资本市场、供给需求、流通端等。
我们还要看市场所处环境，包括政策环境、国际环境、国内环境等，基于这样大环境的判断，我们可以系统地观察到机会点在什么地方。 接下来，我们更深入地对技术、需求、市场做更深入的剖析。 2.数字化、新能源、新技术加速发展的前沿
在技术方面，首先，我们这个时代主流的技术驱动因素是数字化技术，数字化技术的发展其实是有规可循的，它基本是由平台来驱动，由数字化的深度和广度而延伸，基本上每隔12年左右会有一个新的平台（下面这张图基本展示了技术驱动创新前沿的大框架）。
我们经历了PC个人电脑时代和PC互联网时代，今天所处的是移动互联网和云的时代，下一阶段将是人工智能/边缘计算及5G时代，之后是AR（增强现实）、VR（虚拟现实）、脑机接口、量子计算、区块链等新前沿。
数字化平台分前台和后台，前台是人和数字化平台交互的能力，后台是整体计算的规模，包括信息的密度、信息总量，以及信息传输能够覆盖的地域等。
人工智能和量子计算可能是我们能够看到的两个最大的历史突破。
人工智能的核心是一种新的计算体系，它能把物理世界和数字世界融合在一起，任何行业都将被改变，这也是为什么全世界那么多国家都在拼命投入人工智能。量子计算则是更大的计算能力上的突破。 技术驱动的创新是数字化和其它技术发展前沿的组合。 ① 新能源 其中第一个技术创新前沿是新能源，我们前面讲了当下的化石能源已经让人类和大自然的关系接近无法再持续的状态，所以能源的再生是非常核心的。新型电池，包括下一代的氢能源将是一系列创新的机会点。 大家其实没有意识到特斯拉公司的使命，但它其实写得很清楚，它是一家能源公司，汽车只不过是第一个应用。
今天，大家可以感受到这是一家“能源公司+软件可以更新”的技术驱动设备公司，它未来的市场空间和市值非常大。中国也有一系列的公司有这样的机会。 当然，也有新的能源形式，长期来看，我们希望能够达到可控核聚变，因为它是效益最高的，科技也在朝这方面走。 还有一个核心要做的就是碳捕捉和碳捕捉以后的存储，它的产业化值得每个创业者关注，在全球范围机会也非常大。 ② 生命科学 新的生命科学也非常振奋人心。因为过去100多年，科学技术的发展让我们对物理世界认识很多，但是对我们自己的认识却不够，这一点很快会改观。
因为数字化和数据融合，以计算驱动来做合成生物、药物发现和蛋白合成等等在快速地形成，以及我们的数字化观察体系包括感知能力、低温电镜、质谱等在不断发展。
它会诞生一系列新的治疗方法，包括基因治疗、免疫治疗、再生医学、纳米药物、质子化疗等精准医疗。在接下来的10-20年里，会是非常有潜能的创新和商业化的赛道。 ③ 材料科学 材料科学也会发生类似的变化。
材料科学基本上是研究原子、分子的结构，用什么样的工具和工艺，可以让我们建立想要的结构，这些结构有什么样的特性可以让我们用于建筑或者穿戴等等，这些也开始高速发展，也会进入长期数据和计算驱动的一个学科。
④ 航天 另外一个非常大的领域是航天，包括星际探索、航天产业、新一代的通讯、地球感知体系、地球环境数字化等。我们对地球和环境的理解还比较有限，不过这些也很快会被改变。
我们可以通过技术和商业发展，通过创业，在接下来5-20年，让整个地球可计算的能力非常强，很多运用都可以系统化地往前推进。 3.AI商业化落地及创业创新的发展趋势 接下来，我们讲一讲这个时代最大的驱动力——数字化前沿：AI的发展。
任何一项技术的发展，在历史上永远是依赖路径的，AI将主要是在云和移动生态之上来发展的AI时代。 数字化的进展由平台驱动，任何新的平台一开始起来，早期创业公司和大公司基本都是做基础技术的开发。今天，很多创业公司都是在开发基础技术，包括芯片、传感器等。 同时有早期应用开发，等到有足够的应用和足够的基础，就会形成爆发，这时候平台就发展起来，生态也发展起来了（商业模式加上平台会形成生态），在生态环境下会带动更多的产业发展。 ① 移动和云的时代 我讲一下移动和云时代，因为这是非常活跃的数字化技术的创新前沿，很多创业公司可以在这里做。 首先讲一下移动和云时代的核心点：它的前台和后台，两者组合在一起，给了我们什么样的能力，使得我们可以去数字化以前不能被数字化的东西。 移动和云的时代，前台的核心是手指触摸加上相机、定位。
我前面说2007年第一个苹果手机出来，我是属于最早一波买的，当时只能AT&T可以用，电话基本打不通，只有6款固定的应用，但大家仍然激动，因为它开启了一个新的时代——手指和屏幕的触摸，手指可以真正开始工作，这就是一种定义性的体验。 所以苹果开启了一个时代，我们可以把计算装在口袋里，它可以24小时跟着我们。苹果本质上是一家手指与屏幕交互的公司，就凭这一点可以做到世界最大。
因为任何一个数字化的时代，它的起步是人和数字化世界之间的交互，比如微软本质上是一个鼠标键盘公司，企业信息管理、信息流通、企业的流程都可以做，微软也是一家了不起的公司。 从发展方向上看，增加交互能力是趋向，比如现在苹果把激光雷达都放在口袋了，交互感知能力在手机上一定会延伸，因为激光雷达可以做相机不能做的事情。 再看一下移动和云时代的后台，后台是数据中心。这主要是谷歌驱动的，在历史上也非常了不起，它的定义性能力是把一个大的仓库建立成为一个计算机。
今天我们都在朝着云原生方向走，云是一个更优越的计算体系。我前面讲到，每个国家数字化的基础就是云原生的服务，所以移动是一个非常重要的时代。虽然人工智能很火，但移动依然是有大量创新空间的一个生态。 ② 人工智能时代 我们今天看到的人工智能时代，它本质是从2006年Hinton（杰弗里·埃弗里斯特·辛顿）开启深度学习突破开始的。
深度学习本质上是一种新的计算体系，它可以把物理界和自然界的信息眏射到一个重叠的向量空间里，通过深度学习很快地抽取它的重要特征，用这些特征解决我们想解决的问题，也就是快速表达、快速获取知识、快速解决人的需求，这是非常重要的突破。 人工智能时代，它的前台是所有模态的传感器和传动器都可以被开启，今天的创新目前聚焦在传感器的很多方面，比如摄像头、热成像、毫米波雷达、激光雷达等。
基于此，很多交互的形式都被打开，对话交互、视觉交互、触觉反馈交互，所有人能够做的交互，人工智能时代将完全打开。 回顾一下历史，苹果做的就是把手指交互做好。因此，可以想象，人工智能时代我们能够做的事情。
现在很多设备，比如智能音箱、IOT（物联网）设备、自动驾驶车辆、机器人、嵌入式工业设备都在早期，未来都可以形成很大的产业，需要有耐心的创业者去打磨。
人工智能的后台，开启了智能云、智能边缘计算、5G的智能网络、芯片等，所有这些都要重做一遍。
中国自建芯片生态，其实从历史上时间窗口来看正好，X86和ARM这些体系架构本身就需要改变，今天所谓的异构计算才是未来真正的主流计算，所以芯片整个会重做。如果要做芯片，机会有很多，当然中国的芯片机会更多。 除此以外，还有系统底层软件、开发工具、新一代的数据管理体系等，这些非常重要的创新也会发展起来。所以创业公司在这里的机会也非常多。 未来的人工智能生态需要平台，我们需要定义性的体验和定义性的能力，这点还早，目前我们还没有看到相应的平台，但这只是时间问题。有哪些可能出现的定义性的体验？ 我们认为，一辆真正可以在路上开的车、一个完全智能化的学校、一个自动化的医院、一个完整的家庭智能机器人、生命科学里面一个完整的可以让药物开发在体外做的流程等，这些都是定义性的体验或能力。
因为它们都可以延伸，通过商业模式，都能形成产业生态。所以在人工智能时代，未来可以产生的生态很多，并且都是很大的产业生态。 后台能力方面，目前还在早期发展，前面提到了深度学习、智能云，未来会诞生有延伸能力的平台，比如视频原生平台，或者是大模型加大算力的平台等。 数字化的范围，AI数字化的范围是把物理世界和数字世界连在一起。大部分的环境可以从数字孪生进入到数字原生，一辆汽车、一个房间本身都可以数字化。
当然，数字孪生也很重要，可以做模拟分析等等，但是数字原生更是未来的、长期的重要机会。同时，人工智能也在C端有很多应用，比如直播、视频等等。 ③ 人工智能之后更前沿的数字化 接下来讲一下人工智能之后我们能看到的更前沿的数字化。交互的方法包括AR、VR，最为重要的是脑机接口，最终人和计算体系的交互可能就是脑机，对方可以直接知道我在想什么。
脑机接口技术虽然离商业化还有一段时间，但是创业公司也不少，能够商业化落地的项目也越来越多。 还有量子计算，量子计算里面定义性的能力，可以说是量子优越、量子霸权。
潘建伟团队做的是一个比较特殊的量子计算机，就是做Gaussian boson sampling（高斯玻色采样）这一个物理任务，可以验证比传统计算机有巨大优势。量子计算机，区块链的开发，量子优越、以太坊等，这些都是定义性的能力，可以开启未来非常大的商业化的赛道。 4.AI及前沿数字化创业创新领域 下面具体讲一下AI时代的创业。
① AI基础前沿技术 目前创业基本上都在第一步——基础前沿技术。
比如芯片，芯片里面不光是GPU（图形处理器），FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（特殊应用集成电路）等，CPU也有很多，特别是苹果最近做的M1，包括芯片工业存在的chiplet。
今天英特尔、Qualcomm、AMD做的基本都不能满足客户需求，越来越多的在用chiplet（某种芯片）、common substrate（共衬底）来做，但苹果不等了，自己做M1了。以前大家都说CPU算了，让英特尔做就够了，但是现在CPU也被颠覆性创新了。 这里我们强调一下电子和光子。我们过去的数字化基本上是电子为主，计算都是电子，现在趋势很明显，光子会成为主角，今天好的传感器基本都是以光为主的，硅和光几乎越来越多，底层有一堆开发的创业机会。 ② 垂直行业应用 这里我讲一下垂直行业。因为创业团队进入的赛道是垂直行业的赛道，所以AI创业者需要关注的点，就是所处的行业生态。 今天AI技术的渗透，还没有足够到可以爆发的时候，还需要五年甚至十年或更长。
回顾一下历史，今天数字化主赛道的爆发是依靠微软和英特尔用三四十年的时间，把PC送到每个家庭，让手机进入每个人的口袋里面。 我们让AI进入每一条流水线、每一个厂房，也将需要5年、10年、20年时间，所以现在不是爆发的时候，但是仍然值得我们去撬动。
但要做好思想准备，解决开发周期长、销售成本高、风险资本不够耐心等一系列的挑战。 ③ 移动/云生态应用 另外，人工智能创业比较容易做的是在云和移动的赛道里，因为它的迭代周期非常快，渠道都有，完全是数字化的，用AI做SaaS、产品创新、内容推荐、视频理解、直播、自动化等等，所以这一节基本概括了前面讲的人工智能创业的新领域。 5.新格局下C端需求分析 我前面讲的都是跟技术有关，技术判断相对容易，需求判断则难一些，但是需求判断也有一些结构化的工作可以做。
首先我们看一下C端，本质上可以把人群和人每天的24小时分一下，你就可以有一张表：老年人、中年人、小孩分别做什么，他们有什么需求，以及如果创业的话，我们可以怎么切入。 这也有一些结构化的规则可循，比如马斯洛的需求层次理论。这里我推荐给大家一个观念——用户永远不满足，这是亚马逊的创始人贝佐斯写给投资者的话。
这也诠释了为什么今天像Zoom这样的公司，可以成功做起来，尤其在已经有很多做视频会议软件的环境下，因为这就是一个没有被满足好的需求。 以前我们在YC投资也会有这个感知，如果一个赛道不断有创业者涌入，很有可能这个需求没有被满足好。不要因为看到某赛道已经有产品就不做了，因为用户永远不满足。 新格局当然有很多加速机会，这里我选几项讲一下。 第一，通讯是人类永远的刚需，视频为先的时代到了，特别是异步实时。
过去的视频通讯走不到主流，因为它是同步的，人的协同代价太高了。如果视频可以做到异步通讯，这将是一个了不得的变化。 第二是社交，我们永远看好新一代的社交。
因为社交是一代一代的，今天的主流社交，年轻人不会去用，下一代不会去用。此外，内容也在发生迭代，比如从文字图片到视频，社交也会因此而变，所以社交永远有机会。 第三是娱乐，特别是内容推荐、视频、直播、游戏，这是我们长期一直看好的。
因为长期来看，人越来越大的刚需是消磨时间，且新一代数字化的工具和流程能更有效地去制作好的娱乐内容，所以这是非常好的一个商机。 第四是消费，在中国会带动很多所谓的新消费。 第五是教育和医疗。
在中国，这两点的需求远远大于供给，机会本身就在，用技术或新的方法，更好地满足教育的需求，也是一个机会。
所以，对于C端，我们会建议创业者用系统方法做类似的分析，然后看新的格局下有哪些是被加速的机会。 6.新格局下B端需求分析 B端的需求分析不一样，首先大B和小B很不一样，在美国还没有一家企业可以同时服务大B和小B。因为产品文化不一样，需求也不一样。
但是任何企业的核心需求是一样的，即降低成本、提高产出。它需要将数字化、自动化、信息化，用于生产、销售、客户管理、员工管理、供应链、资金管理等方面。
① 企业信息化 大B企业的信息化和自动化，更长期是企业的智能化，是一个非常主流的赛道，核心要解决的是销售，这在中国有更多挑战，但需求很明显。 小B最强的刚需永远是获客，对于现金流的需求、财务管理、营销管理、业务流程的自动化相对来说较少。 ② 企业自动化/智能化 企业的自动化和智能化是我们非常看好的，因为数字化到了一定程度以后可以开始做自动化，相当于一楼搭好搭二楼，这需要时间，但是目前自动化的机会越来越多。 ③ 企业间流通 企业之间的流通，包括产业互联网、供应链、数字化、管理，都是非常好的机会。 ④ 农业数字化/自动化/智能化 再讲下农业，农业基本上没有被数字化，因为电脑、鼠标、键盘没有办法数字化农业，它只能把办公设备数字化。即使手机也没有办法数字化农业，农业数字化需要更多传感器埋在地里。
农业很特殊，它是数字化、信息化、智能化一起做，所以农业类创业公司有创造高价值的机会。 ⑤ 企业数字化基础建设 最后，在中国很大的一个需求点，就是企业数字化的基础建设，包括基础云原生的服务和设施、低代码无代码、开源开发等，这是我们在奇绩创坛非常看好的一个长期赛道，特别是在中国的环境下，有大量的需求和机会。 7.新格局下市场环境变化 讲了技术判断、需求判断，下面简单说一下市场结构如何判断。
① 需求/供给/流通 市场结构里，需求端其实不用多说，中国的需求一直在往上走。供给方面，服务业、制造业，特别是服务业值得大家关注，流通上物流、人流、信息流会自然加速。 ② 人口 人口方面，二胎政策、老龄化，这些会让中国的人口增长，所以中国的经济增长也是不可忽略的驱动因素。 ③ 资本 资本方面，全球资本环境短期内会有非常大的不确定性，因为疫情造成大量的QE放水，放水完了资本市场需要实体经济来支撑。
但是长期我们需要关注中国的资本市场，可以让创业公司在国内退出，有获得更好的资本支持的机会，这个趋向一定会发生。
以上，是当前世界正在形成的新格局以及正在被历史加速的四大核心趋势，以及我系统地梳理的创业者所面临的完整的创业机会。
作者 | 陆奇，奇绩创坛创始人兼CEO。 来源 | 2020年12月19日陆奇在深圳做了一场主题演讲“新格局下的创业创新机会”，转载自笔记侠（Notesman）。 | 
狗仔卡
发表于 2021-12-16 12:31 PM
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