来源：奇绩创坛（ID：founders-first）

01

“中国+技术”是历史性市场机会

1.

中国进入技术驱动时代

首先，对创业者来讲，需要洞察大盘的格局。今天中国创新已经处于不一样的格局，去年（2020年）是一个分水岭。

因为人类历史基本上是由黑天鹅事件决定的，小概率事件影响很大。2020年的全球新冠疫情使得本来可能是三十年、四十年之后发生的事情，全部拉近加速了，四大核心趋势被拉得很短。

第一，数字化的社会基础。一个现代化的经济已经无法想象在没有数字化的社会基础上工作和通讯等。

第二，开拓生命科学新前沿。任何现代经济，都有国防作为基础，国防过去是防人，未来是防看不见的敌人（如病毒），同时，生命科学本身也在高速发展。

第三，可持续能源。人类历史发展已经进入一个状态，能源已经没有办法按照原来的结构持续下去，从我们能够看到的整个工业大局而言，未来十年最大的产业很有可能是可持续能源带来的产业。

第四，全球中心向亚洲转移，不光是经济中心，科学中心和创新中心也在向亚洲转移。

这四个大趋势被拉得很近，大家都看得很清楚。中国过去40年的经济发展，创造了人类历史上的奇迹，它基本上可以说是“中国+开放市场”在驱动。

接下来几十年中国的发展主题毫无疑问是“中国+技术”，这里面有多个驱动因素：

第一，中国必须自建核心的技术生态。

第二，科学本身在高速发展，进入新的发展范式，和创业创新分不开，我一会儿会讲我们的观察和想法，包括为什么大学、科研和创新创业的关联度越来越紧。

所以这个时代的主旋律毫无疑问是“中国+技术”，从市场、经济、发展角度来讲，这是历史上最大的一次市场机会。

举一个例子，奇绩创坛的投资机构LP之一是美国麻省理工学院，他们投我们的逻辑非常简单，就是“中国+技术”。这个盘子是否很大？是。在这个大盘里面，像YC这种模式会不会成立？会。像陆奇这样的团队是否值得投？是。逻辑很简单。

同时，经济发展的宏观大盘很重要，包含需求、供给、流通等基本要素；消费升级，中国在消费端，需求在往上走，品牌有溢出性，大家都懂新消费的机会；城市化还有二三十年要做。

人口结构有挑战也有机会；多元化阶梯结构很重要。这一点，我在美国工作的时候没有这个概念，在中国工作一段时间才有所理解。几年前美国前财政部部长 Larry Summers，原来是哈佛大学校长，他找我讨论一个问题。中国人均收入是美国的四分之一，中国为什么有全球一流的互联网公司和一流的高科技公司呢？

我当时没有完全思考清楚，但是事后我觉得答案是这样的。中国的经济发展是阶梯性的，中国的第一梯队和美国差距不大，不少高科技公司甚至和美国同类没有太大的区别。

对创新而言，中国的阶梯性是一个很大的优势，因为在美国这种体系长不出美团，长不出拼多多等，原因在于它的劳力结构和产业结构：比如美国的农业都已经工业化了。北美是一个历史的偶然，中国的经济发展更像世界上其它地区，从农业到工业，再到现在技术驱动时代。

中国的创新溢出到北美之外的地域更容易，中国出来的创新结果更容易去东南亚、欧洲、非洲、拉美等。在市场环境上还有新基建和“十四五”，以及“双循环”这个大盘。

总体我们可以有逻辑地讲，中国今天的大盘从创新的角度来看有非常独特的机会，我们每一个人都生活在机会充足的时代。

读懂大盘，就要做符合时代属性的事情，那就是技术驱动。 

2.

技术驱动时代，如何分析未来趋势

技术永远和需求挂钩，技术驱动，需求拉动，同时用市场加速，这是这个时代的核心特征。

 如果是技术推动，就和产学研分不开。在一个不是技术推动的经济下，其实大学、科研机构和主流的企业关联并不强，大学归大学，企业归企业。

但如果是技术驱动，它们的连接则很紧，核心是一个闭环，从政府开始，用政策投入支持大学、研究机构做基础建设，然后有一个早期创业创新生态，让这些创业公司无处不在地、从零到一去追求技术商业化的机会。

在这个闭环中，创新创业是很特殊的一点，它是一股力量，无处不在。任何一个可商业化的机会都有人驱动，从中就会长出一些主流企业，他们产生更大的社会价值、商业价值，产生更多的税收给中央政府，各级政府再支持科研，这是一个大的闭环。

在这个闭环当中，产学研的关系需要紧密连接，特别是研究型大学和创业生态。

我们每一个人都有更多更大的机会，但是从技术到商业价值的路径更长更复杂，关键是洞察，看清楚未来的方向，用行动来把握住机会。 

如何来洞察？我想给大家分享一个思考的体系。如何看清未来？从技术到市场商业价值是一个很长的链条，如何用一个清晰的方法帮助我们每个人都看到未来，看得很深，看得很远，从而去把握好这个机会？

洞察未来，起点要认识本质。价值的本质是什么？技术的本质是什么？

有了对本质的认识之后，我们可以先看结构：结构是一个复杂体系里面各个组成部分之间的稳定关系；然后我们再看发展体系，它是形成新现象的机制；然后再看趋势，它是通过驱动力形成未来状态。

这里要讲趋势，必须知道驱动力。人的驱动力永远是不断地追求知识和财富，人类整个历史就是认识世界、改造世界，不断追求知识和财富。

需要指出的是，财富是一个广义的概念，是满足人的需求和欲望的通用能力。

基于这些，我们来判断“技术如何创造价值”？

02

洞察技术创造价值的趋势

1.

分析框架：洞察技术创造价值的未来趋势

① 价值的本质是满足人类需求的能力

很多人都在说价值投资，或者创立一家有价值的公司，那么价值的本质是什么？我看了不少关于价值的讨论，发现很多都是用价值定义价值，是自循环。

定义价值，我总结自己目前的思考，我认为价值本质上是满足人类需求的能力，具体而言，就是“现在和未来通过市场来持续满足用户和客户需求的能力”。

这里面有几个关键点：

a.用户和客户在市场上有区别，他们未必是同一个人，客户是付钱的，用户是使用者，他有可能付钱有可能不付钱；

b.价值的本身是满足用户和客户需求的能力，本质是一种能力；

c.它是“现在和未来”满足需求的能力，它必须具备持续性；

d.它必须通过市场。这个定义里面缺一个字都不是价值。

简单举例来说，如果你有一个工厂，或者你有一个研究机构，你在持续打造未来满足人类需求的东西，那你就有价值。这是价值的本质，我们所做的一切都是围绕人类需求去做。

② 技术的核心是用信息来组织能源转化，满足人的需求

技术和价值的关系是什么？我先讲技术的本质，很多人对技术有认知上的误区。

第一，它是基于自然现象；

第二，它有相应的科学理论可以解释这个自然现象；

第三，它有一个信息过程，它是可编程的；

第四，它有一个能源转化过程，它同时是可执行的；

第五，用信息来规划能量转化，去满足人的需求；

不管是生物过程、物理过程、化学过程，都是能源转化，没有别的途径。

总结一下，技术的内核是用信息+能源去改变自然现象，满足人类需求。技术和人的需求是分不开的，这是技术的核心结构体系。

③ 技术创造价值的关键：用长期主义把握好价值创造和市场价格之间的关系

技术的发展体系永远是从科学中用科学的理论开发技术，同时技术也在经济开发体系里面创造新的财富。价值的发展体系是经济体系，比如市场，市场是一个财富创造体系，它让技术在这个体系里面更好地找到需求来落地。

这里大家需要想清楚的是，价格和价值是两件事情：

公司的价格是在某种市场环境下对价值的评估，比如在一级市场、二级市场的交易价格。

公司的价值是满足需求的能力，现在和未来通过市场来持续满足用户和客户需求的能力。

要做好一家创业公司，要真正创造大量的价值，必须坚持长期主义。因为市场环境永远在变，但不变的是“人类的需求是否被满足”，所以技术创造价值的核心关键是长期主义。

要做好一家创业公司，我们要长期持续关注“我（是否）在满足越来越多人未来的需求”，要做一个价值越来越大的公司。

我们也需要把握好价值和价格之间的关系，因为不融资，不在市场上做商业交换公司就不能持续。我前面的定义，有价值的东西必须能够持续地满足人的需求，要持续的话，必须在价值和价格之间做转化，不管是在一级市场还是二级市场。

2.

技术驱动经济发展的结构、体系和趋势

接下来我们用前面讲的方法论仔细看一下历史，根据历史看一下我们今天面临的发展机会。

我们来回顾下人类的历史，上面这个图片，竖轴是经济体系的规模，横轴是时间。

首先，人类发展的历史主要是由通用技术发展而驱动的，技术的结构核心是信息和能源之间的关系；我们讲技术，最关键要看的是用什么样的信息结构做什么样的能源转化，别的都不重要，决定一切的是能源转化过程和信息的结构。

其次是经济发展体系，人类历史上有三个财富发展体系，它都是由能源和信息的结构所确定。

① 不同时代的经济发展体系

经济发展，核心要看我们的发展体系的它内在结构是怎样的，是1+1=2的体系，或者1+1>2的体系，还是今天我们处于的1+1>4的体系。

数字经济为什么这么重要？因为它是1+1>4的体系。这是逻辑可以推演和分析出来的。（注：这里的 1+1>2 和 1+1>4 的比喻是借鉴李录先生的有关演讲和文献）

农业时代（1+1=2）

农业时代，能源主要是太阳能，能源转化是光合作用，需要一定的土地、化学成分如氮和磷等。能源是免费的，转化过程也简单，因此信息结构也简单，从而导致人要做的事情也很简单，就是劳力。农业时代有几千年，它是一个很扁平的增长曲线（如上图中的橙色曲线）。

 需要注意的是，工业时代并没有取代农业，工业时代带来更多的工具，比如施肥和除草，把农业做得更好，信息时代也可以把农业做得更好。

但农业本身核心产能是土地，就算把世界上所有的聪明人都给你，但如果你只有两亩地，那也只能产两亩地的量。所以农业时代都是控制土地、瓜分土地的历史。产出过剩比较少，因此交易简单，没有一个复杂的开放市场。因此农业时代是 1+1=2 的市场，产出与核心产能（土地）的关系基本是线性的。

工业时代（1+1>2）

工业时代的起步是能源变革，人类开始使用化石能源，它的载体是电。工业有三个不同的阶段，主要是能源转换效率不一样。

 工业1.0是机械设备转换能源，2.0是电气设备转换能源，3.0是电子设备转换能源，转化效率层层递进。工业4.0会很不一样，主要是信息化和数字化驱动。

 工业时代，由于需要设备来转化能源，人做的工作变复杂，信息过程也更复杂，需要流程。那个时候诞生了大学，工程师、科学家成为职业，因为人类社会需要大量的技能如工程师、裁缝、厨师、律师等分工合作。

 工业从18世纪中开始到今天，三百来年的时间，这一条曲线（上图绿色曲线）发展非常快，它的核心产能是人的技能+厂房设备。工业时代经济发展更加迅速，它是1+1>2的体系。为什么呢？

举一个简单的例子，如果是做鞋的生意，一个工厂可以产出一定量的鞋子，再给一个工厂，产出的鞋子不是单纯2个工厂加起来的量，而是更多。亚当斯密分析了，原因是分工和交易。分工以后，有人专门做鞋带，有人专门做鞋底，每个人更聚焦，效率也更高，产出也更多。交易会给上游和下游带来更多机会。

信息时代（1+1>4）

我们今天正处在信息时代，对应上图中蓝色部分。起点是上世纪中叶，人类发明了通用计算机，它可以高效地处理信息，用计算来模拟和预测，设计如何更快更好满足人的需求；它能用很少的能源、很短的时间更高效地产生商业价值和社会价值。这条蓝色曲线涨得越来越快，因为它是一个 1+1>4 的发展体系。

首先，信息时代的核心产能不再是人的技能和设备，而是人才（研发和市场）+ 技术（资源快速组合），为什么是1+1大于4？

用以上同样的例子来回答，当一个工厂规模扩张为两个时，更多的知识在沉淀，尤其是通过数据和软件；数据让我们更多更好地了解需求，软件驱动让我们更快更有效地满足需求，因此产出相对于核心产能是一个多重超线性增长的关系。

 二十年前，市值高的公司是工业时代的巨头如汽车、石油企业等，现在大多是数字化时代的领头公司，接下来数字化的公司会更多。创业不管做什么生意，都一定要尽量站在蓝色曲线上做。我们要做得越来越多的是用数据和软件来做。

数字化本质上是辅助、扩充、替代甚至超越人的能力，有很多产品，比如说内容推荐、电商平台等，数字化能做的事远远超过人的能力，它们的产能会越来越大。

② 科学发展进入第四范式

回顾历史，我们也要关注科学发展体系的演化，科学的发展有四个范式：

第一范式：科学的第一范式是经验主义和人的深度思考，比如柏拉图、亚里士多德等，他们在农业时代也有很多发现。

第二范式：工业时代，科学的发展进入第二范式，以系统化的实验和分析为主，从伽利略开始，科学家和工程师开始成为一个职业，有组织地来做科研，大学也在这个时期形成。

第三范式：科学的第三范式是系统性的理论辅助于计算模拟。

第四范式：科学的第四范式是数据驱动，通过数据和算力来探索前沿。

科学发展今天逐步进入了第四范式。进入第四范式后，科学和商业化其实分不开，比如说，数据从哪里获取？在大学里面怎样获得数据？国内研究数据从哪里来？大量的数据只能通过大量商业化的行为获得，所以产学研之间的关系又不一样，拉得越来越近，迭代的闭环越来越紧凑。

对创业者尤其是技术驱动并有远大抱负的创业者，我们需要关注科学发展体系演变所带来的机会。今天的全球主流科学发展体系是由Vannevar Bush 1944年《科学无尽的前沿》所提议的，核心有几点：

大规模建立研究型大学，让研究生和教授一起推动科研

研究型大学大量驱动工程性研究，不纯是基础研究

建立大量的国立实验室- 政府出资，科研方向以科学家自导为主

在新的科学范式下，这个模式已经越来越不够了。

今天的科学前沿逐步由一些大厂和新一代研究型创业公司在驱动。举个简单的例子，今天引领信息科学的是谁？

不是斯坦福、MIT等高校，而是谷歌、微软、亚马逊、阿里、腾讯和字节等一系列的大厂。今天站在人工智能最前沿的不是大厂而是OpenAI和DeepMind（DeepMind虽然在谷歌里面，但它本质上还是个独立的创业公司）。同理，今天引领商业航天的，不是波音，NASA，而是以 SpaceX 为代表的商业航天创业公司。

为什么一个研究型的创业公司能够引领前沿，因为在今天这个时代，你只要有顶尖技术，有一个大的idea，有能力有抱负，就有机会获得大量的资本，并跑在前沿。这是我们在场每一位的机会。

③ 全球地域经济的发展

农业时代，经济主要在适合农业发展的地域，基本上到处都有。工业时代的第一阶段发生在英国，因为当时的力学、机械学、早期的物理学研究最多且传播最广的是在英伦三岛。工业2.0在德国等欧洲大陆，3.0到美国等北美地区，美国过去几十年基本上垄断了科研的前沿。

但是现在，这个前沿有可能向亚洲转移。一方面是经济中心显然在向亚洲转移，另一方面，当科研进入第四范式时代，产业体量大、人才集中的地域有机会驱动新一代科研型创业公司，驱动科学更快地发展。

3.

数字化驱动经济发展的结构、体系和趋势

讲完历史和发展趋势后，接下来讲一下今天核心驱动历史发展的主流——数字化。什么是数字化？数字化为什么重要？数字化的本质是什么？它的内在结构、发展体系和趋势是怎样的？

① 什么是数字化？

首先讲讲什么是数字化，我认为数字化有它稳定的结构。数字化的内核永远有六个组成部分，缺一不可，但是它始终围绕人的需求，数字化某种程度上是人性化。

数字化的起步是针对某一种人类需求，获取信息、 表达信息、存储信息、传输信息、处理信息，最后交付信息，这是数字化的核心。

第一是获取信息，我们需要有感知能力，因此有各种各样的传感器。

第二是表达信息。今天大部分的信息是用符号和文字表达的，深度学习的革命本质是一种表达的突破，不再用文字符号，而是用基于浮点的重叠向量，这一下子打开了新一代感知和各种各样计算的可能性。

第三，表达之后要存储。信息可以写在纸上，今天是存储在磁盘，以后可能是放在基因里面。

第四，传输信息，要满足人的需求，信息往往需要覆盖一个地域，覆盖一个国家，覆盖整个世界等。

第五，处理信息，用算力解决一个任务。赫伯特·西蒙是人类历史上唯一一个同时获得图灵奖和诺贝尔奖的人，他有一个非常系统化的理论解析人是如何解决问题的，任何人的需求、问题，都可以设计一个任务通过计算来解决。

第六，交付信息，就是把计算结果交付给人，去满足我们的需求。今天大量的信息交付是在屏幕上输出给人去读，越来越多的交付是直接去控制一个设备，甚至直接去控制一个生命体系等。

我们再往外看一层，获取信息就是获取数据，数据是信息的表达形式，有了信息之后，我们得满足人的需求，需要一个模型知道该用什么样的任务去满足人的需求，我们把它叫算法，有了算法之后还得去计算，就要算力，今天用硅，以后可能是别的方法。

计算的本质就是在一种系统架构上，用很少的人员、很少的时间去模拟、设计、测试如何满足某种需求，最终把这个信息算好以后交付。

这里连接一切的是软件，软件是媒体，核心是数据、算法、算力、人的需求和任务。这是数字化的真谛，它是人的知识和能力的延伸，为人的需求而起，帮助人更快更好地完成任务，满足需求。

② 数字化开启了极为高效的价值增长飞轮

前面我们分析了数字化是人的知识与能力的延伸，它的进程势不可挡，我认为数字化进程还会继续加速。

数字经济时代，基本上都是大的平台驱动，比如PC、移动互联网、新一代的人工智能和云等。一旦有了平台以后，它有一个稳定的软件的抽象层次，可以写软件，同时针对这个软件它往往有个硬件架构，比如x86、ARM、RISK-V等，它的效用很神奇，可以解释为什么1+1>4。

第一，算力成本越来越低，也就是摩尔定律，每隔18个月，密度增加1倍，成本下降，所以供给端越来越便宜。这就是为什么数字化技术驱动型的经济，往往会是商品越来越便宜。

第二，软件驱动，它可以快速迭代，很多软件产品每两周迭代一次。数字化生态跟物种一样，进化速度快的物种生命力更强。

第三，数据沉淀，每一次调用软件或硬件，都有数据沉淀，数据里面承载的是对人类需求的理解和满足需求的任务的理解，数据沉淀就是知识沉淀。

第四，社会生态网络协同。在工业时代，如何协同？在工厂里面，主要是内部协同和上下游协同，今天则是整个社会协同，它的效率远远超过工厂。

假如我是做鞋的，我知道谁穿我的鞋，谁卖我的鞋等等；我有客户数据，我可以做产品设计、物流、客服和支付上的协同，把他们综合在一起。

数字经济是极为高效的增长模式，成本不断地呈指数下降，迭代越来越快，数据沉淀越来越多，更多的需求理解，协同不是在工厂里面协同，而是整个社会来协同，它是一个极为高效的价值增长飞轮。

简单总结一下，为什么几乎每一个国家都在做数字化转型，为什么数字化这么重要？本质上是把 1+1>2 的经济变成 1+1>4 的经济。关键是怎么做？如何推动数字化的进程？

③ 数字化进程的结构、发展体系和趋势

数字化的进程有规律可循，有它的结构、发展体系和趋势。

数字化的结构是什么？数字化永远是平台驱动的，平均每隔12年左右有一个新的计算平台，历史上都是这样往前走的。

这个平台的结构包括前台和后台，前台是交互能力，后台是计算规模，它的发展趋势和驱动力是数字化覆盖的宽度和深度。

比如说PC时代，代表企业包括IBM和微软。我在微软工作了八年多，微软是一个了不起的公司，它数字化了企业办公室的桌面：文档，企业的信息管理和流通，本质上它是一个鼠标键盘公司，但是造就了一个4万亿美元的产业生态。

接下来，移动互联网时代，代表企业是苹果、三星、谷歌，他们数字化了什么？是人社交通讯信息和人的日常行为，出行、支付、社交等。

人工智能时代，物理世界和数字化世界融入一起，所以它的驱动力就是数字化的深度融合，然后一个平台一个平台往下走，大概12年左右，这是数字化发展的趋势。

4.

技术发展的（无尽）前沿：结构、体系、趋势

如果我们把数字化和其他前沿的科学技术合在一起，那就是下面这张图，它的结构、体系、趋势都在这上面。我们先讲一下数字化目前面临的前沿，今天数字化的前沿非常多维度，有三个大的平台在同时往前走。

① 数字化的前沿：三个大平台在同时往前走

a.移动互联网/云

我们目前的主流数字化平台是移动和云的时代，它的前端一开始是手指触摸交互，今天手机的感知能力也越来越强，有了定位，定位很重要，物流、打车等都是定位带来的机会。接下来是摄像头和视频，以及激光雷达等。

大家一定要关注视频，这里面有很大的机会，我们历史上一直在等这样的机会。因为今天所有的人机交互，核心逻辑都是用语言、文字和图像描述一个思想空间，通过点击和上下滑动与这个思想空间交互。这个逻辑代表什么？它代表人和需要交互的对象在做间接交互，不是直接交互。

但是，短视频，快手、抖音等基本开启了直接交互的大门。你到一个直播间，可以和主播说，“老板，你这个包很好看，能不能让我看看里面，或者能不能给我打8折”。

这样的交互，它意味着人开始和物理世界、自然社会做直接交互，这开启了一个新的大门，未来会有越来越多的软件驱动的直接交互，演化出新的内容，通讯，社交，电商，企业服务等等。

后台，在云的时代，大家要关注云原生。云原生不光是软件的体系变成以微服务、网关、Mesh这一系列组织企业和C端这些看得见的体验，更为重要的是，它会带动未来硬件的更新和软件体系的重构。

视频原生会发生，毫无疑问，视频承载的信息远超文字和图像。未来的人机交互，企业管理都会以视频流为主。

今天的互联网主要是为文字图像，非实时交互而设计的，对音视频低延时交互是根本不行的，必须在互联网上用视频做直接的交互，直播课、录播课等各种各样的互动，这会带来新的基础平台，新一代的Paas、新一代的Iaas，机会非常多。上海有一家创业公司叫做声网，非常出色，它代表了很多类似的机会。

b.AI/边缘及5G

我们今天，人工智能时代也开始了。今天的AI以深度学习为主，核心本质是一种新的计算基石，本质是用重叠向量表达信息，通过简单的优化过程来高效快速地抽取特征，用这些特征可以快速高效地解决我们关心的任务，比如视觉识别任务、语言交互任务等等。

这个新的计算方法它之所以能成为大量经济价值的重要源泉，是因为它可以把物理世界的信号直接投射到这个向量空间，所有的传感器、传控器，所有物理模态都可以，从人机交互的角度看，一切交互模态的大门通通打开。过去交互都是鼠标键盘，现在是对话交互、视觉交互，未来还有触觉交互等，自然交互都可以开启。

同时在后端，创新的机会非常大。芯片和底层软件都要逐步重建，今天的 X86、ARM等都走不到未来，因为它们只能在维度很低、控制流可以稳定预测的情况下能有效工作。中国需要重建自己的生态，虽然面临着卡脖子的问题，但从时机来看还是幸运的，因为本来芯片和底层软件都要重做。

今天有些语言用得很有意思，叫做异构计算，对我来讲，这个异构计算才是未来真正的主流计算，过去的X86、ARM才应该算计算历史的异构设计，因为未来主流是智能化的计算体系，从架构上讲，以人作为一个智能体系，主要是处理高维度信息、用高并行的大量数据作为计算主流。

智能云/边缘，人类的发展永远是路径依赖的，人工智能的未来是在今天云和移动端的基础上往前走的，因此自然会生成智能云和边缘，特别是5G的边缘计算。

这里还有新的后台的机会，特别是新的数据和计算平台。这里简单提一提，在人工智能时代，新的核心产能之一是数据。我举一个简单的例子，即使把世界上所有的工程师都给你，让你做语音交互的应用，但是你没有2万小时标注数据，你做不出来。

数据是人工智能时代的核心产能，但是数据的复制成本是零。如果金子可以不断变成新的金子，那金子就不是金子了，所以如何用隐私计算等新的计算平台，让数据变成产能，有很多的机会，当然，像OpenAI做的，通过大模型、大算力、新的平台如GPT1、2、3、4、5……，这样一直往下走，未来的模型只要通过微调（fine tune）,经过 few shot learning，很快就可以做出来，所以这是新的Iaas/Pass的机会。

同时讲一下数字化的广度和深度，本质上人工智能时代开启的是把物理世界和数字世界混为一体，未来数字化的生态会有新一代的、定义性的体验出现。

过去的历史，每一个时代都是定义性的体验产生的数字化生态，PC时代是Windows的发明，在移动时代是2007年的iPhone，下文会讲为什么这是定义性的体验，因为它启动了新的时代。

人工智能时代，定义性的体验还没有到，但是很快要到了。比方说一辆软件可更新、可延伸、可以自动驾驶的车子；一个完整的、软件定义并可延伸的医院、工厂、学校等；每一个这样的定义性的体验，都可以启动一个大的商业生态。人工智能时代机会非常多，包括新的生命科学、药物开发体系等等。

这里提到了自动驾驶的车子，上图中黄色标注是电动车的生态，最近大家都关注到了，越来越多公司都进场了。从探索未来大规模商业发展潜能的角度来讲，他们都应该进场，这是理性的。

我们和中国造车企业交流很多，今年5月的时候，奇绩做了第一次对接创业公司和造车企业的产品对接。我们聊了不少领军人物，他们为什么造电动车？就是为了拿一张进场的票。进什么场？自动驾驶带来的新一代信息工业的制高点。

未来的汽车是软件可定义的电子电气设备（它将由好几亿行代码驱动），它将是信息工业的制高点，信息工业的发展永远有一个母生态，今天的母生态是手机生态，以苹果、华为、谷歌、Qualcomm 等为代表，其他很多产品都是基于这个产品衍生出来的。

下一个母生态将是汽车，同时，电动车又代表了新的能源产业的制高点，是人类能源体系从化石能源进入新能源的转折。

人类历史上还没有这样一个商业化机会，同时占住信息工业和能源工业的制高点，因此你今天有能力就应该去拿一张门票，给自己留一个机会。未来还有更多的企业会宣布进场。

c.新前沿

新一代数字化前台能力包括AR、VR、脑机接口等，AR、VR可以把物理世界和数字世界融合在一起，带来新的体验，类似《头号玩家》等。

新的后台也起来了，量子虽然离商业化还有距离，但是技术一直发展很快，还需要时间。

量子一旦出来，它是一个完整的生态，早期很可能是量子化学、量子材料等，当然量子计算会带来颠覆性的效果。

② 新能源、新生命科学、新材料科学、新航天等领域的新前沿

今天，其他技术领域的前沿都在高速发展，这里简单提一下：

a.新能源

首先是能源，毫无疑问，整个社会必须找到一个可持续再生的形式。

碳捕捉技术、新的电池和存储技术、氢能、生物能源等，最终我们的解决方案可能是可控核聚变，因为地球上所有的自然能源，如太阳能和风能，最终都是太阳核聚变形成的；当然这个很难，但是核聚变如果可控的话，效益是最高的。

b.新生命科学

生命科学在发生重大的变革，基于过去几年在感知能力上的跃升，我们有了基因组，特别是基因测试的成本一直在往下降；其他感知系统如低温电镜等等；同时人工智能算法和大算力，使得药物设计、药物研发、精准治疗都是朝数据驱动和计算方向发展，也就是科学的第四范式，这里带来非常多的机会。

c.新材料科学

材料科学，稍微滞后一点，但是也朝这个方向走。中国的大量机会更是产业驱动，比如芯片、生物、能源等等；特别是芯片工业，需要找到更多好的路径；计算驱动的研发形式也会往前发展。

d.新航天

最后讲一下商业航天，因为要满足人的需求，永远需要空间。关于如何去看商业航天，我们不妨回看过去，像中国郑和下西洋一样，或者是葡萄牙和西班牙开始去找新大陆，如果郑和找到新大陆，可能今天的历史就不一样了。

类比到今天，现在是去月球、火星等太空，去找到适合人类商业化发展的空间，未来将会很不一样。商业航天早期的应用更是针对地球上的遥感和通讯，比如starlink等等。

遥感体系或者整个地球的环境数据，包括整个地球的气候、风力，二氧化碳排放等，中国创业公司也很多，美国创业公司也非常多，这个发展方向已经非常快速了。

5.需求的结构、体系和趋势

前面我们讲到，任何技术的发展永远和人的需求挂钩，但我们观察到的一个误区是，不少人为了技术而技术，而不是使用技术去满足人的需求。

这里我们分析一下需求，需求也有它的结构和体系，据此我们可以判断它未来的趋势。

① C端的需求：用户永远不满足

个人的需求方面，有一个简单的理论，马斯洛的需求层次理论。底层需要温饱，需要安全，更上层需要得到认可等等。

从创新的角度讲，我非常推荐大家一个概念，贝佐斯三年前写给投资者的一封信，他个人的认知是，用户永远不满足。人的需求是永远不满足的，因为总有更好的方法可以去满足得更好。

基于此，我们可以用一个体系来分析，有哪些人的需求，对应会带来哪些技术驱动来创新的机会。比方说，简单从人群、时长、365天、阶段来看，人群可以分为老年人、小孩、职业人士、学生等。基于此，我们可以画一张表，看看每类人每天24小时怎么分配。

从奇绩创坛的角度，我们认为，通讯有非常大的突破空间，特别是基于视频的实时异步通讯，谁先把这个做出来，就可以获得非常大的商业价值。

娱乐，我们认为是会长期增长的刚需，人永远需要打发时间，特别是有意义地打发时间。

教育和医疗，在中国是需求远远大于供给的两个行业，它们非常特殊，人类有很多职业可以选择，这两个职业很特殊，他们都是把人变得更好。

如果让我选一个的话会是教育，只要教育好了，其他一切都会很好。一个国家长期的兴旺发达，永远要在教育上发力。这是特别重要的机会，我们每个人都要关注到这一点。

在C端，从创业的角度，我这里要和大家分享一个想法，就是如何考虑长期深层的需求，好的创业者往往在需求上想得很深，我给大家举几个例子，供大家参考：

案例一：iPhone

今天大家用的现代手机，它起源是2007年苹果的iPhone，那个时候，我在雅虎，乔布斯经常到雅虎来。2007年，第一个iPhone出来的时候，这是一个很差的电话，基本打不通。

第一个iPhone是和AT&T绑定的，AT&T补贴300块，成本600块，上面固定了6款应用，雅虎2个应用，谷歌2个应用，苹果自己做了2个应用，没有什么生态。

我是第一批买了iPhone的人，当时，拿到iPhone的人都会很激动，这是一个定义性的体验，新的时代到了，这个手机不一样。为什么？

2007年的iPhone，它满足人的什么需求？打不通电话，只有6款应用，为什么大家那么激动？核心我认为它是满足了人类随时随地要获得信息的需求，因为人是一个信息动物。

第一个iPhone很厚很重，像一块砖，但是充一次电，至少可以用一天，放在口袋里，24小时随时随地可以获得信息，电脑则不行，因为只有坐在桌子旁边才行。iPhone开启了定义性的时代，我们可以随时随地，24小时获得信息。总结来说，iPhone底层满足的是人随时随地获得信息的需求。

案例二：电灯

大家都知道爱迪生发明了电灯，但卖了7年卖不出去，找不到应用。历史上曾经试过执行死刑，也行不通。

为什么爱迪生能够改变历史，做出了不起的发明？因为电满足的是人要随时随地转化能源的需求，照明只不过是一种应用。

那个时候大家不愿意买爱迪生的电，理由是油灯也很好用，蜡烛也很好用，照明的需求基本被满足了。但是有了电之后，我们可以有电熨斗、电风扇、微波炉，衣服皱了，转化能源，把它烫平。以前烫衣服怎么烫？用煤炉烧开水去烫。

随时获得能源进行转换，这是最为底层的需求，好的创业者要抓住这种历史性机会，要对人类的底层需求有深度思考和把握。

案例三：特斯拉

我再问一个问题，Elon Musk成立特斯拉，他满足了人的什么需求？他解决了人的什么痛点？特斯拉是满足人的交通需求吗？这早就被满足了，我们有这么多油车。

为什么这一家公司这么特殊，值得我们关注，他满足了什么需求？我认为他满足了人类希望子孙都能够活下去的需求。

没有新的能源，我们其实都知道，高概率我们子孙的子孙可能就无法在地球上生存下去了。这是一个深层的需求，人是一个很特殊的种类，我们不光想自己要活得好，也希望下一代活得好，他们的下一代也要活得好，这样的刚需是需要被满足的。

好的创业者，尤其是真正能够改变世界的创业者，他是要开启这种根本性的创新，需要对需求考虑得很深，把大量人的需求满足得更好。

② B端的需求：降低成本，增加收入

基于时间的考虑，B端我不多展开讲了，B端也有它的结构，它永远需要降低成本，增加产出，永远需要管理生产、销售、客户、员工、供应链、资金等，企业的信息化，第四产业里面，有大B和小B，大B的需求和小B的需求非常不一样，历史上还没有看到一家公司既能服务好大B，又能够服务好小B。

这里简单讲一下，农业为什么以前没有数字化？

因为农业没法有效地被数字化，即使给你手机，你也无法获取信息，手机作为感知，它没有办法知道水稻是怎么长的，小麦是怎么长的，它必须使用传感器。在农业领域，数字化、自动化、信息化、智能化一起做，人工智能之前农业没有办法数字化，所以这个机会是一起来的，是叠加的。

同时我们需要更多企业数字化的基础，特别是开源技术。

今天的信息工业为什么这么蓬勃发展，主要是过去四五十年沉淀的软件，我们每一个创业项目，每一个新的应用，程序员写的代码不多，因为大部分代码已经有了，都是模组化，所以开源开放非常重要。

第四产业，前面讲的数字化转型，把第一产业、第二产业、第三产业一起往上拉，都有机会从 1+1>2 变成 1+1>4 。

03

我们需要黑客文化：

动手创造性地解决问题

1.技术驱动创新时代的职业选择趋向

① 今天和未来，创造财富最多的职业是什么？

上面这张图是我在英文网站找到的，翻成中文之后改了一下。这张图挺有意思，核心讲的是人类历史发展的过程当中，由于不同时代的产能不一样，有一种人类职业，他的财富创造得最多，讲得直白一点，就是钱赚得更多。

很早的时候是打猎、种地，后来是武士，因为在欧洲中世纪抢来抢去，去提供保护的人赚到很多钱。上个世纪末，在华尔街做投资者，买公司卖公司赚很多钱。

21世纪今天这个时代，毫无疑问，创业是创造财富最大的职业。

当时看到这张图，我就在想：下一个创造财富最多的职业是什么？

对我来讲，毫无疑问是科研（科学研究），特别是用新的范式做科学研究，也就是基于第四范式，这和商业化部署有关，即大量的数据和大量的算力，不断地探索前沿，新的科研将不是传统意义上的象牙塔，它将开启一个新的人类职业，也将是创造财富最多的职业