一、穿过创业与投资的旋转门

各位老师、同学们晚上好,很高兴再次回到校园与大家分享我的创业经历,最近大家比较关注的问题是未来应该做什么,创业方向是什么,对航天领域也比较感兴趣,所以我分享一下自己的心得。

首先做一下自我介绍,我是清华大学电子系2011级的学生,大三年级时,担任过清华大学电子工程系学生科学技术协会硬件部部长,也是清华大学电子设计大赛组委会主席,一直在清华大学基础工业训练中心参与比赛平台搭建和组织工作。

2015年,毕业即创业,与我的导师汪玉教授联合成立深鉴科技,并担任CEO,后来被上市公司Xilinx全资收购,这也是清华大学建立科技成果转化制度以来的第一家实现回报闭环的企业,稍后我会详细介绍。

之后我做了两年多投资工作,2018年加入经纬中国兼职担任风险合伙人,2019年担任奇绩创坛访问合伙人;2020年作为创始合伙人发起设立无限基金SEE Fund,助力清华电子信息学科发展和科技成果转化。

经过两年左右的探索,我寻找到未来的创业方向,最终锁定了商业航天领域,成立东方空间。

1. 创业初试

我是从科研人员转型为创业者的,从大一暑假就进入汪玉老师的实验室,最开始在三维集成电路的设计方法学领域做研究工作,后来在硬件安全和面向于深度学习的硬件架构设计方面带领团队进行相关研发。

我创业是出于机缘巧合,大三上半学期的时候,我第一次出国开会,那时开始知道什么是创业,心里也燃起了想要创业的火花。

2015年年底,正好赶上人工智能第一波浪潮,商汤科技、旷视科技等企业开始兴起,我看到AI可能会有新的计算需求,并且学校也开始推出科技成果转化制度,我觉得这是一个很好的创业机会。

2015年7月,我成立深鉴科技并担任CEO,当时校园周边并没有现在这么完善的投资环境,融资非常困难,从2015年9月到2016年2月,大概见了50家VC机构,没有拿到任何融资。当时大家还对芯片没有概念,主要在投O2O。

后来,我去硅谷做学术报告的时候,正好见了3家投资机构,其中2家迅速给我们开出了口头offer, 最终,金沙江创投领投了深鉴科技的天使轮。

深鉴科技是实验室孵化的项目,我们在汪老师的办公桌旁边架起两张桌子,摆上四台电脑,就这样开始工作。后来拿到第一笔500万天使轮投资后,我们搬到清华同方。

最开始只有8个工位,后来随着人员逐渐增加到十几人,我们租下了第一个办公室,后来又租下了多间办公室,公司逐渐发展壮大。

2. 关键节点的选择

深鉴科技发展过程中有很多有趣的关键节点。其中一个节点是在2016年8月,我有幸参加了全球处理器行业的技术峰会Hot Chips,这个峰会是高性能芯片领域的国际顶级会议,几乎所有的主流芯片供应商及国际领先大学都会参会并发布其最具代表性的新技术或新产品。

深鉴的设计思路是软硬结合,是基于算法端做Deep Compression,基于芯片端再设计新的专用指令集,是比较新颖的方式,因此我们的论文被Hot Chips录用,并在会议上做了报告,成为当时史上最年轻的参会公司,并获得Best Presentation奖项。

这个会议让我们得到了很多关注,到了2016年底的时候,包括英特尔、AMD、Xilinx等公司都抛出了投资我们的橄榄枝,最终我们选择了Xilinx。

获得全球关注后,我们开始推自己业务。简单来说,我们对外宣传是一家AI芯片公司,但实际上产品层次是有很多的。

我认为可以卖5个层次的产品,第一个层次是出售IP Core,就是将芯片设计完成后,把代码或版图布局固定下来,直接卖设计图纸。

第二个层次是直接销售芯片,芯片做出来后可以委托台积电或中芯国际等代工厂进行生产。

如果觉得单卖芯片收入规模不大,或者在行业内不够聚焦,那么可以选择第三种层次,做板卡或模组,以模组产品的形式嵌入到更大硬件产品中。

第四个层次是直接做产品,比如智能人脸识别摄像头或者人工智能计算服务器。

第五个层次是承担地方政府的智能安防或智能门禁项目,例如深圳的云天励飞公司,他们自己设计的芯片不对外出售,直接承担智慧城市基建项目。

随着产品层次的上升,单一产品的收入规模会越来越大,但对企业综合能力的要求也会越来越高。因此,各家公司会根据自身情况,在不同层次上找到最适合的折中方案。

深鉴科技成立时间不长,但在业务发展过程中也经历了重大决策和波折。例如在2016 年,我们公司最大的抉择是选择了无人机业务。

那么,为什么选择无人机业务呢?

首先,无人机是一个非常适合新硬件进行试错的场景,成本低且能实现量产,对芯片稳定性没有较高要求。同时,无人机适用于娱乐场景,试错的成本比较低。于是我们花了大半年时间推出量产级无人机产品。

在2016年下半年,我们发现了无人机市场的一些弊端。首先,市场规模不够大,全球每年的无人机销量不到200万架。其次,市场集中度过高,全球70%的无人机销量都被头部公司占据。如果无法与之合作,那么从事这个行业就没有意义了。

意识到这些问题之后,我们就迅速转向智能安防和智慧城市的这两个方向。

2017年4月,我们的产品获得了一些安防公司的认可,并推出了一系列板卡产品。此外,还有很多车厂很认可我们的产品。

经过大约四个月的测试,本田和丰田就开始向我们付费,虽然金额不多,只有100多万人民币,但他们已经开始邀请我们参与其后续自动驾驶车辆路测,这是非常不容易的事情。

当我2021年正式从公司离职时,我们的产品已经应用于沃尔沃卡车的辅助驾驶系统以及Uber的自动驾驶车队中。我们的核心优势在于,基于FPGA技术和我们的技术路线设计,我们能够实现非常低的延迟,从而为后续的决策和控制留出更多时间,提高安全性。

由于我们的业务发展起步非常快,所以在自动驾驶这样的重要战略方向上取得了突破。

2018年1月,Xilinx公司要转变战略方向,要从专注于器件的公司转为一家平台级公司,时任CEO认为Xilinx在软件、解决方案以及人工智能领域非常薄弱。于是他上任不久就给我发了一封邮件,要与我们公司的4位合伙人约谈,提出并购意向。

经过深思熟虑和讨论,我们最终同意并购,并迅速开始跟进,3月份,我们签署了并购协议。

深鉴科技是清华电子系建立科技成果转化机制以来的第一批企业,能够让我们运用科研成果合理合法的走出去创业,而且当时融资节奏很快,很多流程不一定能跟得上融资需求,学校领导也都是协助我们在流程上特批,公司得以迅速发展。

我们非常感谢学校在公司发展过程中的支持,2018年7月19日,我们给母校捐赠了两支基金,分别是孟昭英讲席教授基金,以及刘润生励教励学基金。

3. 无限基金SEE Fund支持电子系学科成果转化

2020年1月,我的导师汪玉老师开始担任清华电子系的系主任,我们也一直在探讨工程学科应该怎样持续发展。

在讨论中我们总结出,工程学科的发展可以分为四个阶段。第一个阶段是从想法到论文,即通过实验验证论文中的改进方向,并发表论文。这个阶段是科研惯常要做的阶段,但是工程学科需要结合实际问题,否则都是在空想问题,不能对产业和社会产生实际影响。

我刚入学时,时任电子系系主任推动设立了清华大学天津电子信息研究院,希望通过地方政府的支持,雇佣工程师帮助老师发论文的内容,代码能变得更加规范,转化为实际生产力,接着申请专利,把demo做出来,最后卖给企业。

汪老师上任后,认为这些技术如果处于demo状态,看不到市场前景,很少有公司愿意花费数百万购买这些科技成果。因此需要推动教师成立公司,或者利用学科成果吸引校友成立新公司,将demo做成产品。

在这个想法的推动下,我牵头成立了无限基金SEE fund,希望帮助更多的科技成果转化项目和电子系校友企业更好地落地,更好地与资本市场进行沟通。工程学科的发展,最终还有扩大产能、实现社会效益这个阶段,电子系也在这个方向布局了团队。

无限基金的理念得到了很多人的认可,大家也逐渐发现,从互联网时代过渡到科技时代,很多原创性的科技成果都来自于高校,清华大学电子系也是一个重要的创新源泉,所以我们的一期基金得到了红杉中国、蚂蚁集团、中关村科学城、字节跳动、金沙江创投、经纬中国、真格基金等的支持,后来二期基金又得到了中金公司、商汤科技、OPPO等公司的支持。

4. 踏入商业航天创业

在这个过程中,我开始思考新的创业方向。

我认为技术需要解决的问题分为三类:第一类是个体层面的问题,比如个体生存、健康、幸福,例如在健康领域,涌现出许多新兴方向,如脑科学、脑机接口、基因编辑、基因检测、干细胞治疗、基于AI的新药研发等。

第二类是个体与集体之间的关系,即社会组织效率问题。例如通用人工智能、构建全球数字孪生等。

第三类是全人类层面的问题,即人类族群的不断发展和扩张。其中的物理手段就是航天,而根本的推动力就是能源,核聚变是我当时关注的一个行业。

基于社会价值判断和个人理想的角度,我最终进入了商业航天领域,成立东方空间,公司推出世界最大的固体运载火箭引力一号,迅速形成发射能力。

未来的引力二号与猎鹰九号几乎对标,引力三号将面向深空探测和月球探测,未来的7~8年已经有了明确的规划。

经过三年半的努力,引力一号终于在今年1月11日首飞成功。这次发射创造了多项技术指标,比如全球最大的固体运载火箭、中国能力最强的民营商业运载火箭、中国首型捆绑式运载火箭等,还推动了航天领域的商业化迈进。

我们是全行业十几次发射以来,第一家敢于电视直播的民营火箭公司。人民日报、新华社、央视新闻等多家媒体频道都对发射过程进行了直播,超过7000万人在线观看。

我们还与海澜之家进行了跨界合作,这在商业航天历史上属首次联名合作。如果大家当时刷抖音,会发现头条热评都是“海澜之家,男人的火箭”。

另外,我们还邀请了众多校友嘉宾观看,现场有5000人观礼,我们还邀请了水木年华乐队进行演出,希望把火箭发射这一原本比较神秘的事件,做得更加商业化一些。

后续,发射成功的新闻还连续两天登上了中央政府网的全国要闻,这是非常难得的。

二、一个时代的结束和科技时代的到来

1. 过去50年发展依赖的核心范式

我自己作为一名科技创业者,一直在关注行业的变化。我清楚地看到,现在进入了一个可能只有科技创业的全新时代。

为什么这样认为呢?

回顾过去50年的人类发展史,会发现人类的发展是基于几个重大的技术范式带来的突破,这些突破每100年才会出现几个,然后形成了范式。

范式的含义是,可以沿着一条可预测的路径持续发展。

例如,我们现代信息世界的基石是芯片,即集成电路。集成电路的快速发展是由于70年代戈登·摩尔总结出了摩尔定律。他指出,平均每18个月,芯片的制程就会迭代,芯片的计算密度会提高一倍,同时功耗下降,成本也降低。

随着摩尔定律的发展,芯片的性能在源源不断的上升。2010年,摩尔定律开始放缓,近几年的典型趋势是“英特尔挤牙膏”。因为架构的迭代和制程的迭代,芯片性能的提升变得非常缓慢。

在这种情况下,英伟达异军突起。英伟达采用并行计算,即一个计算单元的性能不够,可以同时并行2万个计算单元,从而提高性能。但是,我们也不可能无限制地堆叠计算单元,因为芯片的功耗太高,良率会下降,还会出现很多其他问题。

现代社会的另一个基石是移动互联网中的香农公式(一个信道的通信能力等于带宽乘以天线数量乘以信噪比)

香农公式

4G时代,通信信噪比已经非常接近理论上限。到了5G时代,为了继续提高通信速度,只能在带宽和天线数量上做文章。例如,将带宽变得更宽,原来4G时代是2.0GHz左右的频段非常拥挤,给每个人的带宽只有20MHz,通信速度不够。将频段从2.0GHz挪到6.0GHz 频点上,相对较宽,通信速度就会大大提高。

另外一点是改变n,即采用MIMO技术(多天线技术),比如现在手机上通常是4入4出的天线设计,通信速度提升了,但效率并没有本质上的提升。因此我们会发现5G开启后,手机耗电速度变快了。

5G已经发展到极致了,也带来了一些问题,比如说频点提升以后,信号穿墙能力变弱了。

互联网产业在这几十年的发展中,诞生了阿里巴巴、腾讯、拼多多等深入人们日常生活中的企业,这些都是在TCP/IP加上香农公式和无线通信技术的迭代中产生的应用。

在所有的互联网模式中,搜索模式早在21世纪初就被挖掘干净了。移动互联网也在2010年左右被挖掘干净。现在,铜矿可能都已经被挖完了,剩下的都是不划算的事情,互联网已经几乎没有新机会了。

按照摩尔定律,英特尔积攒了一个Tick-Tock模型(每两年迭代一次芯片的制造工艺,同时每两年迭代一次芯片的设计架构,这样的话就能保证每年芯片都能够前进一代)

2014年以后,英特尔将其放缓,改成了Tick-Tock-Tock模型,即三年一次工艺迭代,其中有两次是设计架构的迭代,进一步放缓。

现在是完全依靠并行计算提高性能,像英伟达这样简单粗暴的堆叠计算单元的方式去增加性能,这个情况还能持续两三年,后续可能很难再不受限制的持续迭代了。

因此,我们确实需要找到新的技术范式,带来像互联网和移动互联网这样的全新应用,才能创造更多的商业价值,推动人类社会的科技发展。

2. 选择商业航天,大趋势使然

为什么我会选择商业航天?归根到底要回到行业的基础商业逻辑中,商业航天本质驱动力是不可再生资源的争夺。

宇宙空间看似无限,但实际上可利用的近地空间非常有限。在宇宙维度中,光速就不能被忽略了。

例如华为手机的卫星通话,使用的是36000公里高度的地球同步卫星,这种卫星转速与地球的自转速度一致,如果想要与这颗卫星通讯连接,就需要往返至少72000公里,再加上信号的转发计算时间,一次通讯延迟400毫秒以上。

近地轨道不多,并且卫星是以第一宇宙速度每秒7.9公里在运转,所以两颗卫星之间必须拉开足够大的距离。经过计算,1000公里内只能放置6~7万个卫星,而马斯克计划发射4.2万颗卫星,这使得卫星轨道变得异常紧张。中国也在大力推动自己的卫星互联网,并成立了相关公司。

商业航天领域发展的历史背景是上世纪90年代末,美苏冷战结束后,美国政府不再愿意在航天领域投入大量资金,市场就可以用较低的价格挖到美国顶尖航天专家、发动机火箭设计图纸和技术资料。基于这样的时代红利,Blue Origin、SpaceX等航天企业纷纷成立,给行业树立了标杆。

这些标杆企业验证了航天行业可以实现规模化盈利,而不仅仅是科研探索性质的行业。SpaceX在2017~2019年实现了几千万美金的净利润,后来在卫星业务上亏损数年,但在2023年宣布实现87亿美金营收并全面盈利,预计2024年年收入将突破百亿美金。

2023年,美国发射卫星及航天器总计2221吨,中国发射卫星及航天器总计202吨,中国必须奋起直追。

此外,SpaceX的Starship即将进行第三次试飞。无论是尺寸还是运载能力,Starship都是目前人类历史上最大的火箭,一旦发射成功,就具备了星际投送能力,将有机会大幅降低火箭发射成本。

Starship的容积比波音747客机大,也就是宇宙飞船比大型客机要更大,而且这还是一个不到1万人的商业公司做出来的,所以SpaceX于领先我们这类企业至少10年,我们的技术压力非常大。

3. 中国商业航天展望

在商业本质的推动和外部压力下,中国从2014年开始放宽商业航天领域的监管,允许商业资本和民营企业进入到航天领域。

去年年底,中央经济工作会议提出要大力发展商业航天产业。

到目前为止,火箭领域的发展大概经历了三个阶段。第一阶段是早期市场只有美元基金,没有商业需求,没有可对比公司,所有公司都只能处于早期探索阶段。

2019年以来,中国的卫星互联网开始逐步探索。面向大规模发射的市场需求,许多火箭公司涌现,更多高可靠性、高运载能力和低成本的火箭逐渐出现。

从今年开始,我国的卫星互联网将开始批量发射。就在上周,我国卫星互联网计划中的某颗卫星已经成功上天。

起初,这个行业融资规模整体较小,技术团队也不够成熟,大多数公司会倾向于以中小型火箭作为第一个研发型号,这样可以降低研发投入,同时团队也能够更好地磨合,以此形成良好的循环,持续不断地进行融资。

目前,我国的商业火箭不仅运力较小,而且成本也较高,仅靠中小型火箭来支撑中国的卫星互联网计划是相对困难的。

我看到这个行业存在巨大机会,于是在2020年进入这个行业,并提出两个核心战略:第一,规模化发射,只做大火箭,只有大火箭才能够去满足卫星互联网的发射要求,才能把发射成本降下来;第二,快捷化发射,SpaceX去年发射的火箭总数比全中国发射的火箭总数都多。因此,我们需要全流程优化效率,增加发射数量。

3. 东方空间,探索商业航天新范式

目前为止,东方空间是行业内为数不多的同时具有商业思维和产品思维的企业,公司发展相对稳健。国内类似于卫星互联网的大型组网规划,我们已经全部参与,并成为了他们的火箭供应商。

中国最大的民营卫星企业长光卫星已经与我们批量签署4发火箭的采购协议。此外,我们还与上市企业航天宏图、四川最大的卫星企业国星宇航等有良好的合作。

我们学习了马斯克的前店后厂机制,采用海上发射的形式,让我们的火箭从厂房推出几百米就能上船,提高物流周转效率。

烟台政府协助我们投资了一条专用发射船“东方航天港号”,船中间有三个洞,是火箭放置的位置,两侧有两个斜的开口,底部续上海水,这样的话火焰向下喷的时候,就不会对船舱产生过度的灼烧,同时火焰和水蒸气通过两个斜的开口散开,这个导流机制会让火箭起飞更加稳定。

目前,公司总部注册在烟台,研发中心主要在北京亦庄,火箭发动机研发基地在无锡和西安,已经基本形成沿海布局架构,未来三年,曙光会逐渐出现。

“引力一号”是目前国内首款达到卫星互联网发射基础要求的民营运载火箭,在未来三年还将会有多款火箭面世,其中包括我们自己研发的运载能力约为20吨的“引力二号”大型液氧煤油可回收火箭,以及其他企业的一些火箭,这些火箭将使中国商业航天的能力提升一个量级。

三、科技创业的落地之路

1. 科学家的思维短板

分享一下自己在创业过程中的思考。

从科学家走向创业者,这是许多清华老师和同学们选择创业时都需要经历的过程。典型的科学家思维是专注于技术指标的提升,不断迭代优化技术,然后才考虑如何商业化,这样的思维容易让我们走进误区。

以我自己的创业经历为例,我们当时做AI芯片的时候,有很多不同的客户。互联网领域的客户表示我们的性能至少要达到英伟达的三点几倍,他才会考虑使用我们的芯片。

而安防领域的客户,则表示我们的性能正好符合他们的需求,但需要加上HDMI显示接口或者h.264或者h.265视频编解码,也就是需要我们的产品可靠性更高,系统完整度更高,才能集成到客户的产品里去。

还有一些客户,比如家用小监控摄像头领域,他们觉得我们的芯片挺好的,但是整个摄像头的售价才199元,所以我们的芯片价格不能超过10元,性能更差一些也没关系。

总之,不同客户的需求是不一致的,如果纯粹从技术思维出发,就会瞄准互联网客户所需要的高性能,大量的市场机会就会错失。

因此,创业的一个重要因素就是要迅速抛弃技术思维,从公司的战略发展角度和产品方向去思考,自己需要的技术发展维度到底是什么,应该以客户需求为第一指导原则。

还有一个例子让我受益匪浅。

2016年初,陈大同学长在一次课程中提到,展讯在21世纪初想做MP3芯片,当时他们开发了一款单声道128kbpsMP3芯片,但认为单声道不能体现技术能力,只要再多开发一年,就能做出双声道256kbps 的MP3芯片,所以决定再等一年,直接推出256kbps芯片。

一年后,他们推出产品时发现,整个国产MP3市场的90%已经被联发科占据了。联发科推向市场的仅仅是单声道64KBps的MP3芯片,虽然展讯的产品更好,但当时联发科的产品已经全部占据市场,再去替换成本很高,比最开始进入一个空白的市场要难很多。所以展讯错失了机会,最终没有进入MP3市场。

陈大同学长最后总结,如果销售人员认为,客户对产品的接受底线是60分,而技术人员想要实现的最优产品效果是100分,那么经验公式是做到70分,就赶快将产品推向市场。这说明在商业化的过程中,战略思考维度是需要不断提升的。

2. 长远思考,舍弃短期诱惑

深鉴科技参与Hot Chips活动之后,有很多芯片公司向我们抛出了橄榄枝,包括Intel、NVIDIA和Xilinx三家全球顶级公司在内。

那么,是不是应该赶快接受投资?冷静下来想一想,这三家公司为什么要投我们。

第一,NVIDIA不需要我们的技术,他有自己的技术路径,这是一次防御性投资,他们要试一试深鉴的技术路径能不能行得通,让英伟达参与进来意义有限。

第二,Intel和Xilinx愿意投我们,是因为我们这套架构可以非常完美地放到FPGA上,实现很好的效果。Xilinx 100%的业务是FPGA,Intel有3%的业务是FPGA,假设两家公司同时投资我们,最后的结果就是两家公司都不愿意支持我们。

最终,我们决定只选择Xilinx,Xilinx只做FPGA,在FPGA业务上必须依赖于深鉴,这对我们业务发展可能是一个巨大的帮助。后来深鉴FPGA业务做起来了,Xilinx又对我们提出了并购。

3. 把握核心逻辑

在投资领域,我认为不存在“投技术”的概念,如果技术无法应用,那就是伪技术;即便技术能得到应用,但如果不能带来更好的用户体验,那也是伪技术。

因此,我一直认为投资的本质是“投产品”,只有当技术在产品中产生比较好的效果时,才能被称为优质技术。

谈到技术如何落地的思考,以我选择航天领域为例,我当时是从前文提到的三个方向进行了思考(个体健康与幸福、社会组织与效率、族群发展与扩张)

其中涉及到第一性原理,这也是马斯克经常提到的概念。我花了一到两年的时间,最终画了一个简单而抽象的图来描述这个概念。

上图中的大圆代表全人类的生存空间,这个圆会不断扩大,如果这个圆缩小或停止扩大,就会导致内卷现象,就像现在的中国企业必须出海一样。

圆里有无数个小点,每个小点代表个体,每个个体都有问题需要解决,这些点在圆内形成了连接和互动,这就是我们的社会。

当我们建立一个极其简洁的模型时,就可以从逻辑的角度判断它是否正确,并且每个人都有不同的思维模型和基础思维模式。

例如,孙正义的时光机模型是业界最直观的思维模型,含义就是所有在硅谷发生的事情,过5年之后就会在中国发生,所有在中国发生的事情,过5年之后就会在东南亚发生。

这个模型后来也显示出了一定的局限性,比如中国移动互联网的发展实际上已经超越了美国。

我当时基于上述思维模型投资了一家GPU虚拟化公司——趋动科技,那么,我为什么从逻辑上认为这是一件值得做的事情呢?

首先,需不需要虚拟化?

所有的CPU在云服务中都是以虚拟CPU的形式运行的,没有哪家云计算公司会给用户提供物理卡,因为云计算本身就是要靠超售来盈利,只有1块芯片,但卖给10个客户才能赚钱,将来 以GPU 作为主力的计算芯片在云端也一定是虚拟化的。

其次,这件事情是英伟达自己做更好,还是第三方公司做更好?

十几年前英特尔自己在做虚拟化,同时有一家第三方公司VMware也在做这个事情。后来英特尔发现内部会产生冲突,虚拟化软件卖得越多,英特尔的CPU芯片就卖得越少,因为本质上是希望一个芯片能够支持更多客户,英特尔内部产生冲突后,虚拟化软件的开发就越来越差,最终证明专注只做软件的公司才能够做得更好。

所以,我认为GPU需要虚拟化,并且GPU虚拟化可能会是第三方公司占据主导。基于这样的时光机模型,我在早期投了一个GPU虚拟化公司。

4. 重视系统工程

做投资可以只讲逻辑,早期投资投中20%左右的项目就已经不错了,但是对于个体而言,公司的成与败就是100%,想要获得成功,需要经历时间的波折,不可能一次性达到目标,这是一个曲折螺旋的上升过程。

在这个过程中,如何根据当前的融资情况、团队情况一步一步地实现目标,这是很考验功力的。

我认为在这个过程中,不要尝试用商业去解决科学问题,而是专注于工程和技术领域。比如马斯克的企业面临的几乎所有重要科学问题,都可以归结到我刚才讲的那三大类问题中。

用脑科学来举例,国内有一些公司做脑科学的逻辑是,先研究清楚大脑是怎么工作的,记忆的机制是什么,意识是怎么产生的。

而马斯克的逻辑不一样,他做脑机接口是给大脑打满了电极,然后测电信号,用深度学习的模型去拟合它就够了。所以马斯克并没有去探索科学问题,而是把它看作黑盒子,去解决技术和工程问题。

那么,怎么来区分科学、技术和工程呢?讲一讲我的个人看法。

科学是要去发现整个世界运作的底层规律,但底层规律无法通过数据拟合的形式找到,所以需要一些天才的灵光一现,写出一个公式。我们会发现,前沿科学领域都是理论走在实验前面。

比如杨振宁先生提出“宇称不守恒”,然后李政道先生设计了一个实验去验证它;爱因斯坦提出狭义相对论,然后有人去非洲测量出光线真的受到引力的影响。科学需要天才先提出来,不是给钱就能创造出来的。

技术是先知道光速是不可逾越的,然后开发一个能够用0.1倍光速飞行的东西,证明技术很强大。

工程是在有限的人、有限的时间、有限的钱的约束下,尽可能地提高开发效率,做出真实可用的东西。

所以,马斯克招募美国工程院的院士,核心点是他在工程管理角度有很强的意识,而且马斯克的创业从来不投科学,最主要的就是工程。

商业航天本质上是更重视系统工程的一件事,里面没有那么多的科学研究,很多企业比较遵循技术创新理念,这一点没问题,但是我认为航天行业更侧重系统工程。

四、中国新科技创业未来之路

1. 硅谷持续出疯子

上个世纪,晶体管诞生在硅谷,有了第一家半导体公司叫做“仙童半导体”,后来拆分出Intel等公司,再后来又出现Apple、Microsoft、Amazon、Tesla、SpaceX等公司。

为什么这些公司都出现在硅谷?

以ChatGPT的诞生为例,很多企业家都在OpenAI投入了大量资金,想要探索通用人工智能的边界,他们并不知道目标在哪里,也不知道如何实现,就拼命地扩大规模进行尝试。

矩阵规模为100亿个参数的时候,发现效果不好,就扩大到200亿,效果不好就继续扩大到300亿甚至更多,当扩大到800亿时发现一个跃迁,出现了一个智能的涌现。

最终,ChatGPT的最初版本GPT3.5定格在1100亿个参数,相当于智商为100的人的基础认知能力。

在没有明确方向的情况下,这些人愿意持续不断地砸钱,这有点像前文讲的解决科学问题的探索,虽然这不是商业化的事情,但还是有人愿意投入资金。

2. 三个正循环是持续创新的背后因素

在美元基金时代,美元基金最习惯的方式就是用资金来堆砌竞争门槛,通过资金补贴让其他竞争对手出局,最后市场上只剩下一个玩家时,再提高服务费率,停止补贴,从而实现盈利。这种打法非常简单粗暴,但不够细致。现在到了技术时代,我们看到很多投资机构正在艰难地转型。

我自己在硅谷待过比较长的时间,我的感受是我们与硅谷之间最大的差别在于,硅谷基本形成了三个正循环。

第一个是利润的正循环,硅谷有很多人愿意在前沿科技,尤其是可能需要10年周期的前沿科技领域,进行投资和布局,因此,他们的很多产品都是全球第一个推出的,从而获得很高的毛利率。

NVIDIA公司现在的毛利率可能高达70%,净利率有25%,而国内大部分芯片上市公司的毛利率仅为25%。

一个显著的对比是,我国有一只集成电路产业基金,规模约为1000多亿,仅相当于Intel公司一年的研发费用,Intel公司通过前瞻性的布局、高毛利的产品,能够实现自给自足,不断推动技术发展。

第二个是人才的正循环。在硅谷,创业者们无论是公司上市还是被并购后,很快就会开始第二次创业,或者加入新的创业公司,创业公司高管会主动让贤,将CEO、CTO 职位交给有过创业经验的职业经理人。这样,人才梯队就形成了循环。而在中国的科技创业企业中,目前最缺乏的是既懂技术又具备商业思维的CEO梯队。

第三个是资本的正循环,硅谷许多知名企业家都会将赚到的钱,大量投入到后续的科技创新中,比如马斯克每次会把赚到的钱拿出90%,投入到下一个项目中。

这三个正循环在中国只完成了一半,直到80后这代,才出现了像张一鸣、王兴等一批真正依靠技术和自身能力致富的人,这些人开始有意识地将赚到的钱用于支持后续的科技发展。

三个正循环持续不断地转起来,自主创新的引擎才能真正启动。

总的来说,目前是科技创业的黄金时代,创新已成为必然趋势,要从科学家走向创业者,需要解决许多战略思维和产品思维的问题,光有技术是不够的,还需要将技术与商业融合。先生存再发展,要有具体可行的螺旋曲折发展的路径。

商业航天作为一个全新行业,SpaceX为我们做出了很好的示范,但整个行业仍处于早期阶段,东方空间也在进行自己的探索,基于我原来在创业和投资领域的经验,我希望将一些新的商业化思维引入这个行业。

尽管目前国内的创新能力与美国仍有差距,但我希望与大家,共同推动科技的创新创业,共同改善国内的创新环境,谢谢大家。

本文来自微信公众号:水木校友种子基金(ID:TsinghuaCapital),作者:姚颂

Source

Visited 1 times, 1 visit(s) today
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Most Voted
Newest Oldest
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x