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｜金沙江創(chuàng)投管理合伙人 張予彤
哪些公司在2022年依然取得了激動(dòng)人心的增長？哪些前沿科技已日趨成熟即將爆發(fā)？2023年科技創(chuàng)投界的熱點(diǎn)與風(fēng)向?qū)⒃诤畏剑?/p>
過去一年，我們走訪觀察了全球新興科技企業(yè)，探尋星星之火背后的核心動(dòng)能，求索科技行業(yè)新格局下初創(chuàng)企業(yè)的下一個(gè)大機(jī)會(huì)。
在這篇三萬余字的報(bào)告中，我們梳理了五大前沿趨勢，巡禮其中最值得關(guān)注的19家初創(chuàng)企業(yè)，與我們最尊敬并始終與我們并肩前行的創(chuàng)業(yè)者們分享共勉：
提名公司：Descript，Jasper，Runway，Inflection.ai
提名公司：Deel，Miro，Chainalysis，Vercel，Snyk，Plaid
提名公司：Neuralink，Biofourmis，Calibrate Health，Pivot Bio
提名公司：Supabase，PlanetScale，Wiz
提名公司：Commonwealth Fusion Systems，Everyday Robotics
回顧過往，中國科學(xué)家、工程師與企業(yè)家在推動(dòng)科技的邊界中，始終扮演著關(guān)鍵的角色。我們不僅會(huì)堅(jiān)定支持以科技為支點(diǎn)撬動(dòng)商業(yè)機(jī)遇的創(chuàng)業(yè)者們，也相信在未來10年，在全球核心的科技與商業(yè)節(jié)點(diǎn)上，會(huì)有更多中國創(chuàng)始人的名字，也期待能陪伴創(chuàng)業(yè)者駛向科技的星辰大海。
2023年機(jī)會(huì)猶在，中國仍將是最好的投資市場。讓我們有更多的耐心和信心，共同為一個(gè)美好的科技未來做好準(zhǔn)備！
在此鳴謝共創(chuàng)報(bào)告的伙伴們溫綿綿，杜頔康，陳瑞玨，牛源蕾
生成式AI將如攝影一樣，推動(dòng)藝術(shù)的突破。19世紀(jì)，達(dá)蓋爾拍攝的街道宣布了攝影術(shù)的誕生，將畫家從捕捉現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)中解放出來，拉開了印象派，表現(xiàn)主義與抽象派百家爭鳴的現(xiàn)代藝術(shù)史。現(xiàn)代藝術(shù)家在畫作中拋棄了再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界的目的，轉(zhuǎn)而表現(xiàn)視覺感受，內(nèi)心的主觀表達(dá)。而到了 20 世紀(jì)中期，攝影的再現(xiàn)寫實(shí)和抽象的藝術(shù)表達(dá)出現(xiàn)了一次新的融合，攝影家們將構(gòu)圖，曝光時(shí)間，光線的控制以及后期處理技術(shù)結(jié)合起來，開創(chuàng)了"抽象攝影”這個(gè)全新的藝術(shù)流派。
（Vortograph, 1916–17，Coburn通過創(chuàng)新的鏡頭附件和拍攝技巧，開創(chuàng)了抽象攝影）
今天，像 DALL·E 2 這樣的AI大模型可以按照你能想到的任何藝術(shù)風(fēng)格進(jìn)行創(chuàng)作，包括現(xiàn)實(shí)主義、野獸派、印象主義甚至抽象派等。它還可以學(xué)習(xí)指定任意藝術(shù)家，甚至糅合梵高與畢加索的風(fēng)格進(jìn)行創(chuàng)作。當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)的潛力被充分地發(fā)揮出來，當(dāng)代藝術(shù)家又將如何應(yīng)對呢？
盡管 DALL·E 2如此強(qiáng)大，它也最多像它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)一樣強(qiáng)大，就像是一位只能根據(jù)腦海中已掌握的技巧作畫的藝術(shù)家。我們?nèi)匀恍枰囆g(shù)家對世界有獨(dú)立的觀察和思考，不斷提問與表達(dá)。大模型會(huì)推動(dòng)藝術(shù)家進(jìn)入到下一個(gè)藝術(shù)思潮，會(huì)誕生前所未有的藝術(shù)風(fēng)格，也會(huì)出現(xiàn)新老藝術(shù)媒介的融合，產(chǎn)生更高的創(chuàng)作自由度。
技術(shù)紅利消失了？生成式AI還可以持續(xù)釋放生產(chǎn)力，今天的大模型就是明天的小模型！
大算力：大模型需要大規(guī)模的底層芯片來處理大量數(shù)據(jù)并執(zhí)行語言理解和生成所需的復(fù)雜計(jì)算。這包括功能強(qiáng)大的 GPU集群，可以加速訓(xùn)練和推理過程。
大參數(shù)：GPT 1.17 億參數(shù)，到 GPT-3 1750 億參數(shù)，不斷突破能力邊界的GPT模型是一部暴力美學(xué)的代表作，也代表了一種AI發(fā)展的價(jià)值觀，以大計(jì)算為杠桿實(shí)現(xiàn)智能。大模型的意義在于通用性和極強(qiáng)的泛化能力，剛出現(xiàn)的時(shí)候還有很多的局限性，但每一次都做到了以前無法想象的事情，并且還將繼續(xù)出現(xiàn)更多新的突破。
大架構(gòu)：
ChatGPT
生成式AI的一個(gè)爆炸性產(chǎn)品是ChatGPT，于22年11月一經(jīng)推出，馬上引起了病毒式的傳播，一時(shí)間用戶和ChatGPT的聊天記錄充斥著所有的社交媒體。這引起了Google的警覺并正式宣布進(jìn)入Code Red狀態(tài)，緊急召回了兩位創(chuàng)始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林商量對策。作為AI和搜索領(lǐng)域的萬億美金巨頭，搜索是Google的基石業(yè)務(wù)，也是常青的互聯(lián)網(wǎng)入口級產(chǎn)品，每天有數(shù)十億用戶通過它搜索信息。
這次的Code Red也來自于ChatGPT的爆火，同時(shí)一部分用戶更喜歡通過問答而不是關(guān)鍵字搜索來獲取信息；這個(gè)危機(jī)事件中看到機(jī)遇的一方則是微軟，早在2019年，微軟就投資了OpenAI 10億美金，成為主要的外部股東，同時(shí)也聯(lián)合OpenAI推出了Github Copilot。在ChatGPT出圈后，也開始積極推進(jìn)數(shù)年累積投資100億美金增持到49%持股與未來收益權(quán)的交易，通過加深與OpenAI的合作，積極將ChatGPT整合到Bing，正面挑戰(zhàn)Google的搜索業(yè)務(wù)。
為什么Google沒有發(fā)布ChatGPT這種產(chǎn)品？搜索引擎旨在幫助用戶在互聯(lián)網(wǎng)上查找信息，它的工作原理是對網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行爬蟲和索引，然后使用算法對這些頁面與用戶搜索查詢的相關(guān)性進(jìn)行排名。Google返回的是與用戶查詢相關(guān)的網(wǎng)頁列表，而 ChatGPT 是根據(jù)輸入的內(nèi)容生成響應(yīng)。它不會(huì)對內(nèi)容進(jìn)行事實(shí)核查，也無法區(qū)分經(jīng)過驗(yàn)證的事實(shí)和錯(cuò)誤信息，并且不提供信息來源。它還會(huì)編造答案，這種現(xiàn)象被研究人員稱為 hallucinations。
這些因素會(huì)帶來很多業(yè)務(wù)中的法律風(fēng)險(xiǎn)，也許就是Google遲遲沒有推出產(chǎn)品的顧慮，讓用戶可以相信他們從搜索獲得的答案。很期待它如何做出響應(yīng)，融合大模型和搜索，做出更好的用戶體驗(yàn)。
如果我們問ChatGPT：“是不是可以先用ChatGPT獲得答案，然后再去Google驗(yàn)證信息？”它也會(huì)認(rèn)可這是個(gè)不錯(cuò)的方法，雖然調(diào)侃了它的無中生有，但它的回復(fù)的思維邏輯又無懈可擊。
ChatGPT關(guān)于Google的回答
ChatGPT也定義了人與AI的關(guān)系：如魚得水，如膠似漆。ChatGPT最大的創(chuàng)新就是 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)，通過不停止的收集人類的反饋，讓機(jī)器從他們犯的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)并相應(yīng)地調(diào)整行為。人類可以不斷地幫助AI在決策過程中變得更加高效和準(zhǔn)確，也減少了額外的人工標(biāo)注的成本。人機(jī)結(jié)合進(jìn)行改進(jìn)的能力終將產(chǎn)生顛覆性的影響，也是一種人類文明的匯集，承載和傳承。
提示工程，Prompt engineering，是一個(gè)門檻最低的編程語言。掌握智能技術(shù)將會(huì)成為每個(gè)人的必備技能，當(dāng)編程門檻已經(jīng)降到了提示工程，沒有嚴(yán)格的語義，只要會(huì)自然語言，就可以將人類的想法轉(zhuǎn)化為可重復(fù)執(zhí)行的程序。不需要訓(xùn)練更多的人成為程序員，但必須把它當(dāng)做一個(gè)編程工具去學(xué)習(xí)。常見的高級編程語言如Python、Java、JavaScript等大多誕生于90年代。未來的某個(gè)時(shí)刻，對于沒有經(jīng)過技術(shù)培訓(xùn)的普通用戶來說，如何使用AI系統(tǒng)的能力也會(huì)是一項(xiàng)職業(yè)必備技能，就像今天的白領(lǐng)工作者都必須具備使用搜索引擎和Office辦公套件的能力一樣。
Prompt是一個(gè)問題或者指令，也可以是輸入數(shù)據(jù)和用例示范，用于指導(dǎo) AI 系統(tǒng)生成響應(yīng)。今天提示的微小改變都會(huì)對AI的結(jié)果質(zhì)量產(chǎn)生關(guān)鍵的影響，使用者還是需要理解AI系統(tǒng)的能力和每個(gè)模型特定的局限性。
學(xué)習(xí)如何找到明確的Prompt，不產(chǎn)生信息損失，也沒有信息混淆，而不是編寫程序本身。與大多數(shù)工程一樣，這也是一個(gè)持續(xù)迭代的過程，要靈活的運(yùn)用對話記錄來指導(dǎo)AI。在提示鏈中，我們可以強(qiáng)制模型遵循一系列的“推理”步驟來糾正模型的錯(cuò)誤，比如提示模型引用正確的來源來將模型推向正確的方向。還可以創(chuàng)建工具來存儲(chǔ)困難任務(wù)示例的“測試集”，評估新提示的質(zhì)量是否在原有基礎(chǔ)上有改善。
在未來的生產(chǎn)力年代，我們每個(gè)人都需要成為超級用戶Pro User，才能真正的掌握表達(dá)思想的道具。當(dāng)然也可以期待Prompt變得越來越容易，模型變得越來越智能。
內(nèi)容創(chuàng)作的“零門檻”化。我們生活在一個(gè)內(nèi)容爆炸的年代，技術(shù)一直以來做到的就是不斷的降低內(nèi)容生產(chǎn)的門檻，讓沒有多年學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)的人，也參與到內(nèi)容生產(chǎn)中來。
比如畫家需要表達(dá)需要審美，技法，構(gòu)圖的綜合體現(xiàn)。攝影的出現(xiàn)，就讓需要表達(dá)的人可以擺脫對畫師技藝的要求來進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作。這可以帶來更加多樣化和包容性的內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)，任何人都可以參與創(chuàng)意、思想和藝術(shù)的創(chuàng)造和傳播。
同樣，人工智能生成的內(nèi)容技術(shù)也在讓內(nèi)容制作過程進(jìn)一步的降低門檻。
在內(nèi)容生產(chǎn)效率上，AI 可以快速生成大量內(nèi)容，并且只需最少的人工輸入，這可以為企業(yè)節(jié)省時(shí)間和降低人力成本。 尤其在問答，長文檔的總結(jié)等任務(wù)上，例如Jasper主張其對營銷文案10倍的效率提升；在更為嚴(yán)肅的科研寫作領(lǐng)域，Nature的一篇新聞也指出，至少4篇文章將ChatGPT列為論文的Co-Author。
而編程領(lǐng)域的應(yīng)用同樣激動(dòng)人心：開源是軟件能夠迅速發(fā)展起來的核心，也為大模型提供了數(shù)十億行代碼的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些工具的目標(biāo)不是要取代程序員，而是要讓像 Codex 和 Copilot 這樣的工具與人類“結(jié)對”，以提高編程的效率。
比如遇到不熟悉的語言，API接口，SQL查詢數(shù)據(jù)，甚至企業(yè)里維護(hù)的legacy代碼。很少有開發(fā)人員可以同時(shí)精通所有的編程語言，包括 C++、Java、Node.js等等。很多程序員也是從 StackOverflow上面復(fù)制粘貼代碼片段。當(dāng)然仍有很多場景還不適用導(dǎo)致準(zhǔn)確率不高，需要去Debug AI生成的代碼，反而會(huì)花費(fèi)更多的時(shí)間。
ChatGPT在編程任務(wù)上展現(xiàn)出了比Copilot更大的想象空間：Copilot還是只能做到自動(dòng)補(bǔ)全。閱讀、建議和修改文本以創(chuàng)建傳統(tǒng)的軟件程序。Copilot是無狀態(tài)的，用戶只能通過修改prompt重新生成代碼。語言模型本身不跟蹤狀態(tài)。而ChatGPT在其中跟蹤從一個(gè)prompt到下一個(gè)prompt的狀態(tài)，可以根據(jù)用戶反饋迭代輸出，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜的“會(huì)話”。比如如果在對話中提供了更多的上下文，API 提示和數(shù)據(jù)庫Schema等背景信息，可以更好的幫助AI的代碼生成。甚至可以在提示中教授算法。
規(guī)模化與個(gè)性化：生成式AI可以支持內(nèi)容制作的規(guī)模化，以滿足突然出現(xiàn)的大量受眾的需求，或同時(shí)支持幾十種語言的內(nèi)容生成。比如在Tiktok上做多語言投放的內(nèi)容的營銷文案：包括文本、圖像和視頻。同時(shí)人工智能生成的內(nèi)容可以為不同的目標(biāo)受眾創(chuàng)建個(gè)性化內(nèi)容，為用戶提供更具相關(guān)性和吸引力的體驗(yàn)。比如用文字，語音驅(qū)動(dòng)的數(shù)字人視頻內(nèi)容。
質(zhì)量不高：AI 還是基于概率模型生成的內(nèi)容，往往存在邏輯錯(cuò)誤，比如誤解問題，混淆了不同信息的輸出位置，也會(huì)無中生有捏造事實(shí)。 更加適用于對質(zhì)量要求不高，錯(cuò)誤容忍度高的場景，或者嵌入專業(yè)技能的人來做質(zhì)量判斷的工作流程。
成本還需要進(jìn)一步的下降：文字的成本大概是幾美分，但如果是生成3D模型，今天的成本依然在10美金左右，還無法真正普及。
Sam Altman 對于付費(fèi)相關(guān)問題的回應(yīng)
道德問題：AI 生成的內(nèi)容可能會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤信息的傳播以及使用 AI 生成的內(nèi)容冒充個(gè)人帶來的安全隱患。 比如可以通過Deepfake技術(shù)，替換視頻中的內(nèi)容。
價(jià)值偏見：人工智能生成的內(nèi)容是基于它所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，也會(huì)繼承人類認(rèn)知中對于性別、職業(yè)、種族的偏見，會(huì)產(chǎn)生很多種族主義和性別歧視的回答。
對數(shù)據(jù)的依賴：人工智能生成的內(nèi)容依賴于大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，如果數(shù)據(jù)不具有代表性或多樣性，則生成的內(nèi)容也不會(huì)多樣化或具有代表性。 比如問他FTX是否安全與合規(guī)，因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)截止于2021年，它會(huì)給出與現(xiàn)狀完全不同的答案。
法律合規(guī)：AI 生成的內(nèi)容可能面臨法律挑戰(zhàn)，例如侵犯版權(quán)，或者其產(chǎn)生內(nèi)容的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬問題尚不明確。比如國內(nèi)一度盛行的AI換臉應(yīng)用“ZAO”，以及Copilot是否復(fù)制代碼引起的對于微軟合規(guī)使用Github數(shù)據(jù)的討論。
危險(xiǎn)信息：比如可以讓他解釋如何做恐怖襲擊。
在數(shù)據(jù)維度，ChatGPT是基于2021年及之前的數(shù)據(jù)而訓(xùn)練，還不能實(shí)時(shí)更新最新的數(shù)據(jù)或者連接互聯(lián)網(wǎng)，執(zhí)行程序拿到反饋去優(yōu)化模型，或者在模型的風(fēng)格上更加的微調(diào)以適應(yīng)個(gè)人風(fēng)格和偏好。試想如果未來這些成為可能，將會(huì)給我們的世界帶來多大變化？
在模型維度，不斷擴(kuò)大模型參數(shù)的暴力美學(xué)并非唯一的路徑，例如披露的GPT4的參數(shù)量就并不會(huì)顯著多于GPT3的1750億的規(guī)模，如果未來的方向不會(huì)是參數(shù)規(guī)模越來越大，除了增加數(shù)據(jù)和參數(shù)規(guī)模外，大模型的架構(gòu)會(huì)如何演進(jìn)也同樣令人期待。
大模型也給AI系統(tǒng)軟件帶來的挑戰(zhàn)：壓縮、硬件加速和在邊緣的部署，都仍有提升的空間：AI模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，比如把可信的知識(shí)放在一個(gè)可查詢的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫里，可以進(jìn)一步的壓縮大模型的規(guī)模，提高結(jié)果的可信程度；AI模型的存算分離，可計(jì)算的模型也可以抽離出來；隨著邊緣計(jì)算、機(jī)器人的普及，如何適配異構(gòu)硬件環(huán)境，支持更多的智能終端。
在商業(yè)與生態(tài)上，未來將如何分工？大模型的預(yù)訓(xùn)練成本需要至少上億元的前期投入（Stable Diffusion的訓(xùn)練使用了4000 個(gè)英偉達(dá) A100 的 GPU 集群），很難也沒有必要重復(fù)通用泛化的建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施底座。早期以探索前沿AI為核心目標(biāo)的公司：Deepmind被Google收購提供支持；OpenAI最開始是非盈利組織，后面微軟的不斷注資，都是依靠著巨大的算力，數(shù)據(jù)和資金成長起來的。
初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)會(huì)在哪里？
大模型需要豐富的插件生態(tài)，圍繞基礎(chǔ)模型的ISV插件生態(tài)是初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)會(huì)
基于垂直產(chǎn)業(yè)的小模型也可以在差異化的場景，與大模型形成有效的互補(bǔ)
我們相信，基礎(chǔ)的通用大模型與場景專精的中小模型或者插件，將會(huì)把AI商業(yè)化帶到下一個(gè)里程碑。
推薦理由：虛擬世界里最重要的就是內(nèi)容創(chuàng)作者生態(tài)，不斷的降低創(chuàng)作門檻才能釋放新的生產(chǎn)力。Descript 定義了下一代易于使用的視頻編輯平臺(tái)，可以像編輯文檔一樣，剪輯視頻。拍攝視頻的成本還是很高的，需要布景燈光，準(zhǔn)備腳本，但錄制的過程，如果創(chuàng)作者沒有經(jīng)過專業(yè)的訓(xùn)練，就會(huì)存在靜音，填充詞和出現(xiàn)口誤。Descript把AI巧妙地應(yīng)用到了視頻糾錯(cuò)這個(gè)高價(jià)值場景里，既發(fā)揮了AI的效率，又克服了技術(shù)今天原創(chuàng)內(nèi)容質(zhì)量不高的局限性，打造了基于現(xiàn)有技術(shù)成熟度的人機(jī)協(xié)作創(chuàng)作高質(zhì)量內(nèi)容的完美場景。
Descript
Descript
成功要素：創(chuàng)始人Andrew Mason是之前美國最大的團(tuán)購網(wǎng)站Groupon的創(chuàng)始人，成功帶領(lǐng)公司在2011年上市，作為主導(dǎo)過百億美金的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，Andrew最初切入的播客音頻剪輯市場并不大，但幾乎統(tǒng)治了這個(gè)市場，伴隨著視頻編輯能力的完善與客戶向視頻創(chuàng)作的轉(zhuǎn)型，Descript順勢切入了視頻編輯這個(gè)更大的賽道。
Descript做了精妙的市場定位與差異化競爭策略，并不直接與專業(yè)的視頻編輯工具如Adobe AE競爭，僅提供濾鏡和綠幕等一些基礎(chǔ)視頻編輯能力。核心亮點(diǎn)是準(zhǔn)確的ASR提取文本，并基于文本對視頻內(nèi)容進(jìn)行抽象與關(guān)聯(lián)，讓創(chuàng)作者可以基于文本，段落等結(jié)構(gòu)化信息來對視頻進(jìn)行剪輯，剪輯后也可以導(dǎo)出到更多專業(yè)工具中。
Descript
Descript采用了Freemium的模型，提供每月1小時(shí)剪輯內(nèi)容的免費(fèi)賬戶到30小時(shí)每月的Pro（30美金/月）的付費(fèi)賬號，讓業(yè)余愛好者可以低門檻嘗試。為了推廣產(chǎn)品讓創(chuàng)作者進(jìn)行背書，Youtube等創(chuàng)作平臺(tái)發(fā)布內(nèi)容，并且為Descript帶來成交客戶的，可以從客戶第一年的收入中獲得15%的分潤。
作為一名主導(dǎo)過上市公司的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，Andrew在資本市場上也動(dòng)作頻頻，2019年A輪融資同時(shí)宣布收購了Lyrebird，為用戶提供了殺手級功能Overdub，可以在用戶口播文本中增改文字讓視頻內(nèi)容自動(dòng)生成。在2022年大模型應(yīng)用井噴的時(shí)代，引入OpenAI領(lǐng)投的新一輪融資，2x估值并且引入OpenAI的核心技術(shù)背書。
推薦理由：Jasper是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者的贊歌，也是創(chuàng)始人第3次在營銷科技賽道的創(chuàng)業(yè)，通過上一段Proof積累的場景理解以及2.5萬名信任他們的客戶，借力GPT3的驚艷效果在2年內(nèi)做到近億美元ARR，驗(yàn)證了生成式AI的規(guī)模商業(yè)化能力，盡管面臨ChatGPT的挑戰(zhàn)，Jasper團(tuán)隊(duì)積極推出Jasper Chat以及Jasper Art拓寬產(chǎn)品線提高TAM，也有望成為首個(gè)破億ARR的生成式AI公司。
Jasper
Jasper
成功要素：三位創(chuàng)始人是Martech領(lǐng)域的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，在發(fā)起Jasper之前已經(jīng)在營銷場景經(jīng)歷了7年的時(shí)間，從最早的咨詢公司Market Results，再到17年發(fā)起Proof幫助企業(yè)為用戶提供個(gè)性化的登錄界面，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在營銷科技場景已經(jīng)積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)和廣大的客戶群體。Jasper的成功很好地驗(yàn)證了創(chuàng)業(yè)是認(rèn)知、客戶、團(tuán)隊(duì)積累的一次爆發(fā)：Proof的2.5萬家客戶，幫助Jasper快速完成PMF并且在一周內(nèi)完成數(shù)百萬美金ARR。
在產(chǎn)品與技術(shù)上，Jasper更擅長營銷長文的協(xié)作，相比競爭對手能夠提供更多元化的價(jià)值，例如對SEO的優(yōu)化，規(guī)避Google等搜索引擎在AI生成內(nèi)容上降低搜索權(quán)重的影響，幫助客戶捕獲有機(jī)流量，同時(shí)可以對是否抄襲進(jìn)行自動(dòng)檢查，避免知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題。
Jasper
團(tuán)隊(duì)對AI技術(shù)與營銷場景結(jié)合極具洞察與執(zhí)行力，最早的PMF就是基于GPT3 API，針對長文本營銷寫作進(jìn)行調(diào)優(yōu)，后又推出Jasper Art的營銷圖像生成以及Jasper Chat的對話式寫作工具，給用戶提供更完整產(chǎn)品矩陣。
在增長中以產(chǎn)品為引擎，提供免費(fèi)版本的5天試用權(quán)限，在產(chǎn)品上引入Chrome插件，讓用戶可以更低門檻地嘗試產(chǎn)品，縮短Time to Value。用G2上平均分高達(dá)4.9/5的產(chǎn)品評分來為產(chǎn)品的進(jìn)行背書，并且對于轉(zhuǎn)推薦的客戶給予30%收入的返利從而激勵(lì)社群的裂變傳播。產(chǎn)品可以直接開通試用，近乎0交付成本，為了幫助用戶更好地使用產(chǎn)品，提供了豐富的Q&A以及Blog和文檔，在Facebook有一個(gè)7萬多人的社群可以討論各種基于Jasper的最佳實(shí)踐。
推薦理由：Runway是一家由AI驅(qū)動(dòng)視頻編輯的SaaS企業(yè)，最初因?yàn)?022年爆火的Stable Diffusion以及圍繞這個(gè)開源模型的版權(quán)糾紛而被大家所熟知，三位來自智利、希臘的移民，在紐約大學(xué)求學(xué)的過程中，共同完成畢業(yè)論文結(jié)下不解之緣而決定一起創(chuàng)業(yè)，經(jīng)歷4年低調(diào)的探索在生成式AI元年迎來廣泛認(rèn)可。
Runway
up
成功要素：Runway的團(tuán)隊(duì)能夠很好地在創(chuàng)作者和AI之間找到一個(gè)平衡，CEO是設(shè)計(jì)師背景，與2位聯(lián)合創(chuàng)始人在紐約大學(xué)ITP（Interactive Telecommunication Program）相識(shí)，共同完成的畢業(yè)論文成為了Runway的產(chǎn)品原型。首席科學(xué)家則是Stable Diffusion的合作者之一，也建立了和慕尼黑大學(xué)、紐約大學(xué)的學(xué)術(shù)合作。
在生成式AI成為最炙手可熱的技術(shù)概念之前，Runway就堅(jiān)持在探索AI和創(chuàng)作結(jié)合了，視頻對于制作水準(zhǔn)的要求提高了視頻后期處理的挑戰(zhàn)，Runway在前生成式AI時(shí)代為創(chuàng)作者提供了摳像，穩(wěn)定追蹤，刪除雜物等能力；當(dāng)Dall-E-2橫空出世，Runway的團(tuán)隊(duì)也捕捉到了大模型給圖像視頻創(chuàng)作帶來的新機(jī)會(huì)，對創(chuàng)作者需求的把握，對AI技術(shù)的理解與將兩者結(jié)合的堅(jiān)定探索，讓Runway成為了功能最完備的AI視頻編輯工具。
Runway
Runway采用了按照席位數(shù)付費(fèi)的商業(yè)模式，對于個(gè)人用戶提供永久免費(fèi)的基礎(chǔ)版本不過只能使用部分AI的工具，對于可用資產(chǎn)和導(dǎo)出的視頻精度也有限制，而15美金每月的Pro版本以及35美金每月的Team版本，則有更大的資產(chǎn)存儲(chǔ)空間，同時(shí)可以使用更為完備的AI能力。而Enterprise企業(yè)用戶則可以享受定制化的專屬模型，同時(shí)提供安全合規(guī)的企業(yè)級功能。
盡管當(dāng)前Runway的營業(yè)收入還不到500萬美金，但是在抓人眼球這件事情上，Runway一直做得非常好，自Stable Diffuison受到關(guān)注之后，Runway逐步發(fā)布了兩段視頻用于展示其AI的能力，以及通過文本的交互式編輯能力，在創(chuàng)作者用戶群中收獲了大量的關(guān)注度。
推薦理由：由DeepMind創(chuàng)始成員Mustafa Suleyman和原Linkedin聯(lián)創(chuàng)Reid Hoffman組成的頂級創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，希望通過AI重新定義人機(jī)交互。公司成立之初便獲得2.25億美金的融資金額，躋身獨(dú)角獸之列。該方向已經(jīng)在Deepmind的研究"通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法訓(xùn)練AI控制計(jì)算機(jī)/A data-driven approach for learning to control computers"中初見成效，期待在Inflection.ai團(tuán)隊(duì)的探索下有機(jī)會(huì)誕生全新的人機(jī)交互模式。
IInflection.al
price
由于Inflection.ai沒有公布任何產(chǎn)品信息，這里我們用了它的競品Adept.ai的產(chǎn)品頁面來給大家一個(gè)直觀認(rèn)識(shí)新型的人機(jī)交互模式產(chǎn)品。用戶可以通過chat的模式調(diào)用應(yīng)用程序流程，得到人通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊應(yīng)用程序相同的結(jié)果，類似于去掉自動(dòng)化流程設(shè)置的RPA bot。
隨著多模型的訓(xùn)練成本不斷在降低，AI模型的不斷提升使得AI理解不同內(nèi)容(如圖像、文本)之間的關(guān)系使得一個(gè)可以將請求轉(zhuǎn)為各種計(jì)算機(jī)指令的系統(tǒng)成為可能。但想要構(gòu)造一個(gè)全新的人機(jī)交互模式，數(shù)據(jù)的瓶頸仍然是現(xiàn)階段需要解決的第一個(gè)問題。大量的在應(yīng)用程序中完成任務(wù)的事例以及對應(yīng)的文本描述數(shù)據(jù)的收集與獲取并不容易。即使有了數(shù)據(jù)之后，模型的生成、提升與穩(wěn)定所需要的成本對初創(chuàng)公司來講也不是小數(shù)目。期待Inflection.ai團(tuán)隊(duì)能在有限的資源的情況下盡快將產(chǎn)品demo與我們分享。
全球化2.0(主要指人才、信息與服務(wù)和數(shù)據(jù)的流通)將會(huì)是一個(gè)更加長期和復(fù)雜的過程，世界將在多元化(diversified)和本地化(distributed)、人性化(disposition)和數(shù)字化(digitalization)的動(dòng)態(tài)平衡中常態(tài)化。
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2022年，在中國創(chuàng)投市場最流行的一個(gè)詞莫過于『出海』。在過去10年的時(shí)間里，中國消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不僅誕生了比肩Amazon和Facebook的的阿里巴巴與騰訊兩大巨頭平臺(tái)型公司，本土互聯(lián)網(wǎng)和科技行業(yè)水大魚大。放眼世界，我們也孕育出了成為全球市場領(lǐng)頭羊的眾多企業(yè)和企業(yè)家。快時(shí)尚品牌Shein，直接挑戰(zhàn)全球電商巨頭Amazon與Shopify，2021年收入超過160億美金。原神與Tiktok，分別在游戲和短視頻社交領(lǐng)域所向披靡，原神總收入超過36億美金，Tiktok全球月活躍用戶超過12億。在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，特別是開源社區(qū)領(lǐng)域，如PingCap，也開始嶄露頭角。
Shein的成功，得益于中國在全球化1.0的世界格局里提供的強(qiáng)大服裝供應(yīng)鏈，每天2千款上新的速度也倒逼了供應(yīng)鏈更加柔性，升級了快速迭代的供貨能力。中國強(qiáng)大的供應(yīng)鏈能力不僅體現(xiàn)在服裝生產(chǎn)端，小到智能家居和電子產(chǎn)品、大到汽車和機(jī)器人制造，都可以在長三角和珠三角找到全球最便宜、生產(chǎn)速度最快、質(zhì)量最好的供應(yīng)商。Pingcap的成功則與全球化2.0里中國的人才流動(dòng)和服務(wù)流動(dòng)密不可分。中國的互聯(lián)網(wǎng)工程師占全球工程師總量的1/3, 技術(shù)實(shí)力過硬，代碼質(zhì)量過關(guān)，但成本僅為硅谷工程師的1/3。在疫情后全球化遠(yuǎn)程辦公的今天，工程師紅利的輸出將會(huì)在『出海』這個(gè)大主題下尤為重要。除了工程師以外，在激烈競爭環(huán)境下積累的互聯(lián)網(wǎng)用戶交互側(cè)的產(chǎn)品和運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，特別是基于大量用戶數(shù)據(jù)的AI算法，可以說在Tiktok這里取得了驚人的效果。我們相信，在全球化2.0的時(shí)代里，中國過硬的供應(yīng)鏈優(yōu)勢、優(yōu)秀的工程師紅利和產(chǎn)品運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)的積累，將會(huì)持續(xù)幫助和成就中國出海公司成為全球化2.0時(shí)代的焦點(diǎn)。
turning
業(yè)務(wù)全球化面臨的第一個(gè)挑戰(zhàn)是，企業(yè)需要滿足不同國家和地區(qū)的法律法規(guī)。從招聘到運(yùn)營到數(shù)據(jù)安全等，都需要受到不同國家和地區(qū)的約束。例如在數(shù)據(jù)的跨國流動(dòng)里，歐洲有數(shù)據(jù)導(dǎo)出的地域限制，要求數(shù)據(jù)在本地國家存儲(chǔ)和處理。因此，公司必須創(chuàng)建單獨(dú)的基礎(chǔ)設(shè)施、計(jì)算能力和本地團(tuán)隊(duì)，且無法為跨地域的客戶提供服務(wù)。而有些國家，例如印度尼西亞，則允許將數(shù)據(jù)復(fù)制到原產(chǎn)國以外的地方進(jìn)行處理，但需要在當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施中備份這些數(shù)據(jù)。
根據(jù)DHL的研究統(tǒng)計(jì)，跨區(qū)域的信息從2000年開始便在全球化指數(shù)中以超過人才流動(dòng)、資金流動(dòng)和貿(mào)易流動(dòng)指數(shù)的絕對優(yōu)勢不斷增長。為滿足全球化2.0里不同地區(qū)的合規(guī)要求，針對不同跨國業(yè)務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù)公司也應(yīng)運(yùn)而生，且部分公司由于疫情的原因增長迅速，例如幫助公司進(jìn)行遠(yuǎn)程雇傭管理的Deel，在短短2年的時(shí)間內(nèi)，ARR收入快速增長到一億美金。
2001-2020
2005vs2014
除了傳統(tǒng)的企業(yè)服務(wù)外，誕生在全球化2.0時(shí)代的新技術(shù)，例如區(qū)塊鏈，帶來的合規(guī)化的挑戰(zhàn)也不容小覷。由于區(qū)塊鏈公開透明的數(shù)據(jù)和全球用戶匿名的屬性，這給監(jiān)管提出了更高的要求。專注區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析的獨(dú)角獸Chainalysis從為IRS提供反洗錢監(jiān)管解決方案切入市場，在政府監(jiān)管領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟，為全球區(qū)塊鏈的安全與監(jiān)管保駕護(hù)航。新技術(shù)與監(jiān)管手段不斷演化，越來越多的全球問題可能通過廣泛的公私合作關(guān)系找到解決方案，將使當(dāng)今不透明和隱藏的多層交易結(jié)構(gòu)變得更加可觀測和可監(jiān)管。
過去三年，由于疫情的影響，世界各國為控制疫情的蔓延，紛紛采取了更嚴(yán)格的邊境管制和簽證制度。然而，當(dāng)我們回看統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)卻發(fā)現(xiàn)，疫情期間中國的外貿(mào)出口卻并沒有停下腳步，反而一直在增長。從2020年的2.59萬億美元增長為2021年的3.36萬億美元。
USD
同樣，盡管疫情使得人與人之間的面對面交流變得困難，但卻恰恰成為了遠(yuǎn)程辦公的催化劑和協(xié)同工具增長的加速器。人與人之間的溝通與協(xié)作，并沒有因?yàn)榫嚯x的原因而疏遠(yuǎn)，反而促進(jìn)了更遠(yuǎn)距離，甚至跨國協(xié)同變得習(xí)以為常。與全球化1.0關(guān)于貿(mào)易、資金和貨物的流動(dòng)不同，全球化 2.0允許所有公司，無論大小，在全球雇用員工，從而打破單一地區(qū)的技能勞動(dòng)力的供應(yīng)不足問題。根據(jù)麥肯錫全球化人才流動(dòng)統(tǒng)計(jì)，隨著社交媒體的發(fā)展，如果我們把擁有1個(gè)外國朋友的人與旅游、求學(xué)、工作等等進(jìn)行實(shí)際跨國流動(dòng)的人群一起計(jì)入全球人才流動(dòng)數(shù)據(jù)的話，早在14年，該統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)便超過了10億人。盡管疫情帶來了旅游人群的大規(guī)模減少，但是其他形式的人才流動(dòng)，例如跨國遠(yuǎn)程工作、移民、求學(xué)等卻只增不減。
2001-2020
此外在勞動(dòng)力成本較高的國家，例如美國和中國的一線城市，由于地區(qū)生活成本高昂和人口老齡化帶來用人成本急劇增加。在全球化1.0貨物流通的時(shí)代，生產(chǎn)成本向勞動(dòng)力較低的地區(qū)傾斜，影響了全球的制造業(yè)勞動(dòng)人口。而今天在全球化2.0的時(shí)代，在數(shù)字科技的支持下，服務(wù)業(yè)的勞動(dòng)人口分布正在被重塑。工作報(bào)酬越高，且工作地點(diǎn)對產(chǎn)出影響有限的職位，遠(yuǎn)程雇傭便會(huì)先從這個(gè)職位開始替代，比如程序員。遠(yuǎn)程雇傭的興起，會(huì)一定程度上彌合發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家的薪酬差距，同時(shí)也會(huì)引發(fā)發(fā)展中國家對于人才的新的競爭。比如印尼發(fā)放的數(shù)字牧民的工作簽證，為巴厘島帶來了許多的創(chuàng)業(yè)公司的年輕員工。
22年能與『出海』這一關(guān)鍵詞相提并論的另一關(guān)鍵詞一定是『PLG(產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長)』。與傳統(tǒng)企業(yè)服務(wù)所遵循的『SLG(銷售驅(qū)動(dòng)增長)』不同，在PLG模式下，使用產(chǎn)品作為獲取和留存客戶的主要工具，客戶可以通過內(nèi)容找到產(chǎn)品，并自助注冊使用和付費(fèi)。采購決策基于最終用戶，而不是高管，實(shí)現(xiàn)了銷售和實(shí)施的線上化。后期通過用產(chǎn)品迭代增加和用戶的數(shù)字化觸點(diǎn)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)留存線上化。眾多近年來增長快速的公司，如Zoom, Notion, Figma, Slack等等均是PLG模式的代表。特別是在疫情發(fā)生后，正常的銷售拜訪無法成行，對銷售驅(qū)動(dòng)增長的產(chǎn)品影響很大。但PLG模式的產(chǎn)品，例如Miro，Zoom等，均得到了快速的用戶數(shù)量的增長。這一模式也影響了眾多基礎(chǔ)設(shè)施公司的用戶交互，在自助注冊和使用的便利性上得到了非常大的提升。 隨著線上化和數(shù)字化的加速，員工在日常工作中接觸了比以往更多的線上經(jīng)營數(shù)據(jù)和用戶信息，傳統(tǒng)的集中式安全防護(hù)已經(jīng)不再適用。更多的線上工作環(huán)境也更容易暴露更多的的安全漏洞，據(jù)悉，疫情之后，世界衛(wèi)生組織的受到的網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)量為疫情前的5倍以上。針對網(wǎng)絡(luò)勒索，數(shù)據(jù)泄露等相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)安全和云安全等需求在疫情后也得到了快速發(fā)展。例如20年成立的以色列的云原生安全公司W(wǎng)iz，聚焦多云環(huán)境Severless架構(gòu)下的云原生應(yīng)用保護(hù)，僅僅用了18個(gè)月便完成了1億美金收入的門檻。
推薦理由：Deel在成立短短3年的時(shí)間內(nèi)，ARR突破2.9億美金，全球客戶數(shù)量增長至15000+。HRtech本是個(gè)成熟的領(lǐng)域，但疫情推動(dòng)了線上辦公，也隨之開啟了一個(gè)遠(yuǎn)程雇傭的全新市場。Deel除了業(yè)績突飛猛進(jìn)，它還突破了SaaS只是做產(chǎn)品和收取訂閱費(fèi)用的傳統(tǒng)模式。結(jié)合了自身軟件產(chǎn)品和全球合作伙伴生態(tài)所提供的服務(wù)，才讓Deel可以在短時(shí)間內(nèi)迅速滿足企業(yè)在全球150 多個(gè)國家的雇傭合規(guī)。同時(shí)通過內(nèi)嵌金融服務(wù)，進(jìn)一步的加強(qiáng)自身商業(yè)模式的貨幣化率。
deel
arr
成功要素：
推薦理由：Miro是在線多人協(xié)作白板工具，在過去2年時(shí)間里，用戶量和付費(fèi)用戶均增長了5倍。20年便突破1億美金收入，99%的財(cái)富100的客戶均為其用戶。
miro
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成功要素：團(tuán)隊(duì)在在線白板產(chǎn)品領(lǐng)域深耕多年，產(chǎn)品支持思維導(dǎo)圖、甘特圖、看板和產(chǎn)品圓形圖等一系列內(nèi)容的繪制，非常精準(zhǔn)的切中遠(yuǎn)程辦公場景的協(xié)同溝通需求。
ideas
Miro走的是典型的freemium+PLG工具化產(chǎn)品的擴(kuò)張路線，且天然帶有強(qiáng)烈的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)張效應(yīng)。用戶可以免費(fèi)注冊，根據(jù)功能、協(xié)同人數(shù)和白板數(shù)等可以選擇更多的付費(fèi)套餐，從每月8美金，16美金到企業(yè)定制化不等。Miro的用戶量從2020年的700萬用戶增長到21年的2000萬，付費(fèi)用戶數(shù)從2萬增長到13萬，用戶總量到22年底已經(jīng)達(dá)到4500萬。
API集成也是Miro的一大特點(diǎn)。用戶即可以在Miro里集成其他工具來管理項(xiàng)目，也可以將Miro集成在其他工具里進(jìn)行更好的協(xié)作溝通。與眾多第三方工具的API集成，使得Miro成功的從單一的工具產(chǎn)品轉(zhuǎn)向了平臺(tái)產(chǎn)品。用戶粘性和產(chǎn)品延展性都得到了極大的提升。
在平臺(tái)模式的基礎(chǔ)上，Miro也漸漸開始建立自己的生態(tài)閉環(huán)，包括社區(qū)、咨詢和專業(yè)的服務(wù)等。成功從單一工具產(chǎn)品升級為平臺(tái)產(chǎn)品與生態(tài)的結(jié)合，利用整個(gè)生態(tài)的力量開始不斷擴(kuò)圈，開啟了第二增長曲線。
推薦理由：Chainalysis是鏈上數(shù)據(jù)分析的獨(dú)角獸，通過Reactor, KYT, Kryptos等核心產(chǎn)品矩陣，Chainalysis服務(wù)了70多個(gè)國家和地區(qū)包括政府、金融科技和金融機(jī)構(gòu)公司在內(nèi)的750多個(gè)客戶，為全球區(qū)塊鏈安全保駕護(hù)航。
chanalysis
ndr
成功要素：Chainalysis走的是大客戶銷售(enterprise sale)策略。通過合規(guī)和安全切入行業(yè)，幫助各國政府和交易所追蹤被盜數(shù)字貨幣。14年成立之初剛好發(fā)生Mt.Gox比特幣被盜事件，Chainalysis也參與了追蹤，服務(wù)了FBI和IRS兩大標(biāo)桿政府機(jī)構(gòu)，成功的在Crypto行業(yè)與政府監(jiān)管中構(gòu)建了橋梁。
在大客戶端站穩(wěn)腳跟后，Chainalysis開始拓展Mid-market客戶群體，往Fintech、Crypto-native的公司和金融機(jī)構(gòu)滲透，將不同的角色的需求納入產(chǎn)品范圍，深入客戶的安全與業(yè)務(wù)領(lǐng)域。同時(shí)在產(chǎn)品端開始構(gòu)建矩陣式的打法，用不同的產(chǎn)品滿足不同客戶和角色的需求。收入模式也從項(xiàng)目收入和API調(diào)用收入的基礎(chǔ)上增加了SaaS收入的模式。
重視毛利率和NDR等核心指標(biāo)。雖然早期以項(xiàng)目收入和API調(diào)用收入為主，但Chanalysis非常重視產(chǎn)品化的構(gòu)建，重視毛利率的提升(80%)和NDR的提升(140%)。
推薦理由：JAMStack（JavaScript+API+Markdown組成的工作流）崛起后，Open API開發(fā)者生態(tài)已經(jīng)出現(xiàn)了Kong，Postman等獨(dú)角獸公司，而Vercel則是JavaScript生態(tài)的旗幟。由知名React框架Next.js的核心團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，在開源社區(qū)里享有盛譽(yù)，也重新定義了極簡的前端工作流。
vercel
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成功要素：創(chuàng)始人Guillermo Rauch是開源社區(qū)領(lǐng)袖，在創(chuàng)辦Vercel之前，他已經(jīng)發(fā)起過node.js的WebSocket框架Socket.io（50+k stars）以及MongoDB的客戶端mongoose（20+k stars），13年被Automattic收購2年后離職后發(fā)起Zeit公司（Vercel前身），16年開源了Vercel的核心社區(qū)next.js，至今已在Github收獲99k的stars，是最有影響力且增長最快的React框架，在npm下載增長中遠(yuǎn)超其他競爭對手（如下圖所示）。
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Guillermo信奉極簡，Zeit的核心產(chǎn)品now將復(fù)雜的域名DNS 解析、SSL 證書、CDN 等復(fù)雜能力封裝成產(chǎn)品，從而讓開發(fā)者可以真正做到一鍵部署；而next.js則是為了解決前后端分離后，搜索引擎在前端獲得信息不足帶來的SEO排序下降的問題，將現(xiàn)代的前端框架如何后端渲染的問題有效解決。這種與主流前端渲染沖突的架構(gòu)讓部署更為復(fù)雜，而Zeit now則與next.js深度耦合，將極簡的開發(fā)者體驗(yàn)，優(yōu)秀的后端渲染與SEO效果推到極致。
Vercel品牌（versatile, accelerate以及excel）脫胎于Zeit，通過next.js框架與云平臺(tái)為開發(fā)者提供了極簡的"Vercel Way"的開發(fā)方式，正如其官網(wǎng)定義的三個(gè)核心環(huán)節(jié)："Develop. Preview. Ship."在開發(fā)階段提供完整的工具能力并鏈接多種后端；在預(yù)覽環(huán)節(jié)可以直接關(guān)聯(lián)代碼倉庫，每一次變更可以在前端工程師與UI設(shè)計(jì)師之間實(shí)時(shí)協(xié)作；在部署環(huán)節(jié)集成了Zeit now的體驗(yàn)，解決了全球化產(chǎn)品訪問速度與SEO的問題，并提供完整的可觀測能力。
Vercel是一家貫徹開源精神的公司，除去next.js的影響力以外，在其Github賬號下，有100多個(gè)代碼倉庫，提供了從開發(fā)框架，終端以及打包管理工具等前端工程師需要的全面能力。同期吸引了一大批開源社區(qū)領(lǐng)袖加入公司，例如React 的核心成員 Sebastian Markb?ge，webpack 的創(chuàng)造者 Tobias Koppers，Svelte的作者Rich Harris等，除去對各個(gè)組件進(jìn)行優(yōu)化等，也帶來了Turbo，SWC等優(yōu)秀的開源項(xiàng)目。
Vercel采用Freemium的定價(jià)策略，對于個(gè)人以及非商業(yè)場景需求，Vercel提供免費(fèi)的Hobby服務(wù)，可以讓開發(fā)者和自己的個(gè)人Github賬號集成實(shí)現(xiàn)一鍵部署；如果需要協(xié)作或者是帶寬超過100GB，那么則需要開通Pro賬號，每一個(gè)賬號每月為20美金，同一個(gè)團(tuán)隊(duì)可以在UI界面評審環(huán)節(jié)進(jìn)行協(xié)作與討論；而企業(yè)版本則提供安全，可觀測性等企業(yè)級需求。
在資本市場端，Vercel不僅具備高效的融資能力，也通過并購與投資整合了更多的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，在21年收購了Turborepo，提升了用戶在JS以及TypeScript生態(tài)內(nèi)的構(gòu)建體驗(yàn)，22年則收購了Splitbee讓用戶在托管網(wǎng)頁后，也可以更進(jìn)一步分析網(wǎng)頁的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。
推薦理由：Snyk是產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長、以開發(fā)者為中心的安全產(chǎn)品，產(chǎn)品與CICD流程高度集成，幫助開發(fā)者在開發(fā)階段發(fā)現(xiàn)開源代碼漏洞并提出一鍵修復(fù)方案。Snyk不斷擴(kuò)充產(chǎn)品并支持更多語言，在開發(fā)者社區(qū)中收獲廣泛好評。
snyk
2022
成功要素：產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長，Snyk將安全能力真正集成到開發(fā)環(huán)節(jié)中，目前開源代碼占到代碼的60%，但安全性難以保證，Snyk專注于開源組件分析（SCA），構(gòu)建強(qiáng)大的具有壁壘的漏洞庫，提高開源代碼的漏洞檢出率，并為開發(fā)者提供相應(yīng)的一鍵修復(fù)方案，掃描速度是其他方案的3.2倍，減少62%的漏洞，節(jié)約27天修復(fù)時(shí)間，同時(shí)易用的用戶界面對開發(fā)者非常友好。
深入維護(hù)與開發(fā)者的關(guān)系，構(gòu)建私有開發(fā)者社區(qū)，在有一定產(chǎn)品基礎(chǔ)的情況下在開發(fā)者社區(qū)中構(gòu)建影響力，產(chǎn)品與Github、Jira等開發(fā)工具集成，開發(fā)者部署試用幾乎零門檻。與開發(fā)者深入溝通進(jìn)行產(chǎn)品迭代，同時(shí)注重內(nèi)容建設(shè)，不僅有產(chǎn)品使用相關(guān)的文章、活動(dòng)和論壇，還輸出了大量安全行業(yè)相關(guān)的知識(shí)供開發(fā)者學(xué)習(xí)交流。設(shè)置Snyk大使，鼓勵(lì)開發(fā)者積極參與社區(qū)建設(shè)。基于開發(fā)者的傳播與營銷幫助Snyk獲得了大量的銷售線索并轉(zhuǎn)化為付費(fèi)客戶，改變了傳統(tǒng)安全產(chǎn)品自上而下的銷售模式，PLG驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)快速增長。
Snyk采用Freemium的模式，團(tuán)隊(duì)或企業(yè)用戶按照開發(fā)人員規(guī)模定價(jià)，而非僅對安全人員。免費(fèi)模式支持個(gè)人使用者使用安全相關(guān)的完整產(chǎn)品，但有一定的用量限制。團(tuán)隊(duì)或企業(yè)用戶在用量上沒有限制，但是根據(jù)不同的高級功能設(shè)置付費(fèi)階梯，包括合規(guī)、API、集成、本地化部署等。主要服務(wù)中小型企業(yè)，并通過不斷豐富的產(chǎn)品線和更多開發(fā)者賬號提高客戶復(fù)購，2022年的金額復(fù)購率達(dá)到130%
推薦理由：Plaid提供開放銀行API，使得應(yīng)用程序更簡便、安全地連接用戶的銀行賬戶，訪問交易、賬戶驗(yàn)證、余額等數(shù)據(jù)。Plaid現(xiàn)在已成為許多數(shù)字金融業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，把銀行能力輸出到多元場景。
plaid
200M
成功要素：
“Elephant in the room”是所有人都能看到的問題。 但如果問題是一種微小的存在，肉眼不可及，但對個(gè)人健康和社會(huì)福祉有巨大影響，我們又將如何應(yīng)對呢？一些硅谷企業(yè)家在新西蘭購置房產(chǎn)，建筑地下避難所，以對沖核戰(zhàn)爭，作為一種“末日保險(xiǎn)”的策略。然而過去三年影響全人類經(jīng)濟(jì)和生活的，卻是一場由看不見的病毒引發(fā)的疫情。這使我們反思，健康是一件我們認(rèn)為理所當(dāng)然的事情，就像空氣和水，維系著生命活動(dòng)，卻又透明無形。
就像我們理解一個(gè)原子的結(jié)構(gòu)，并不比理解一個(gè)世界簡單很多。基因組數(shù)據(jù)，蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，數(shù)以億計(jì)的神經(jīng)元，每天的呼吸與心跳……都是龐大的、沉睡在我們身體里的生理過程數(shù)據(jù)。它們每時(shí)每刻都在產(chǎn)生，數(shù)據(jù)量比一臺(tái)運(yùn)行的計(jì)算機(jī)或是一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能生產(chǎn)設(shè)備大得多。在很大程度上，醫(yī)學(xué)研究還沒有充分采用新的基于數(shù)據(jù)和計(jì)算的研究范式，這些方法可以進(jìn)一步揭示觀察到的現(xiàn)象背后的本質(zhì)。例如DNA測序能夠觀察基因結(jié)構(gòu)，但無法揭示分子相互作用的數(shù)理關(guān)系。此外，數(shù)據(jù)研究還可以用于分析大量全息的信息數(shù)據(jù)，以識(shí)別與疾病相關(guān)的模式和生物標(biāo)志物，有助于診斷和治療。
科技最終讓我們的身體也從原子世界走向了比特世界，就像計(jì)算機(jī)有IT運(yùn)維，智能工廠的設(shè)備有預(yù)測性維護(hù)。數(shù)字健康就是在打造一個(gè)關(guān)于生命的、有科學(xué)原理支撐和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的操作系統(tǒng)，從而產(chǎn)生新的治療方法。我們對科學(xué)的熱情，不只是研究外部世界運(yùn)行的規(guī)律；也會(huì)回饋到自己的身體，讓生命本質(zhì)和科學(xué)建立聯(lián)系。無論人類個(gè)體多么不同，我們都可以在保持健康的樸素愿望上連結(jié)起來。未來，一定會(huì)有更多的人才、資金、科技投入到這個(gè)領(lǐng)域。
數(shù)字醫(yī)療一定是以人為中心，以科學(xué)為依據(jù)。我們總結(jié)了最值得關(guān)注的一些醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)，即便不是醫(yī)療健康領(lǐng)域的參與者，也可以擷取一二，應(yīng)用在日常生活中，科學(xué)化我們對“養(yǎng)生”的理解。
運(yùn)動(dòng)健身。無論什么年齡，“邁開腿”都不算遲。哈佛一項(xiàng)研究表明，久坐不動(dòng)的男性在45歲后開始鍛煉，其死亡率比繼續(xù)保持不運(yùn)動(dòng)的同齡人低 24%，而這一“鍛煉”的運(yùn)動(dòng)量僅是每天步行約 45 分鐘。關(guān)于運(yùn)動(dòng)和健康正相關(guān)關(guān)系的研究非常廣泛，適量的長期運(yùn)動(dòng)可以降低患心腦血管，糖尿病、肥胖和改善情緒。CDC 建議 18 至 64 歲的成年人每周至少進(jìn)行 150 分鐘的中等強(qiáng)度有氧運(yùn)動(dòng)或 75 分鐘的高強(qiáng)度有氧運(yùn)動(dòng)，或兩者結(jié)合。有氧運(yùn)動(dòng)應(yīng)至少進(jìn)行 10 分鐘，最好分散在一周內(nèi)。除了有氧運(yùn)動(dòng)，成年人還應(yīng)該每周進(jìn)行 2 天或更多天的中等或高強(qiáng)度的肌肉強(qiáng)化活動(dòng)，并涉及所有主要肌肉群。
規(guī)律睡眠。UC Berkeley的Matthew Walker教授《我們?yōu)槭裁匆X》中總結(jié)了睡眠對提高記憶力、提高運(yùn)動(dòng)能力/“肌肉記憶力”，以及提高創(chuàng)造力的關(guān)鍵作用，并給出12個(gè)tips，包括堅(jiān)持固定睡眠時(shí)間、晚間不大量進(jìn)食、清醒時(shí)別躺在床上。Walker教授也指出，試圖給不規(guī)律睡眠打“補(bǔ)丁”，比如“周末補(bǔ)覺”、“咖啡提神”，其實(shí)是難以補(bǔ)上睡眠債務(wù)的。比如咖啡因雖然阻礙對困意的感知，但無法阻止體內(nèi)腺苷水平的積累，而睡覺是清除腺苷的唯一方法。
飲食控糖。肥胖會(huì)帶來許多潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)，不少人希望用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)尼t(yī)學(xué)方法來控糖減重。2021年，F(xiàn)DA批準(zhǔn)第一個(gè)適用于治療肥胖的司美格魯肽。司美格魯肽屬于GLP-1（長效胰高糖素樣肽-1）受體激動(dòng)劑，減重效果良好且能保護(hù)心血管。美國目前也出現(xiàn)一批創(chuàng)業(yè)公司如Calibrate、Found，圍繞藥物建立科學(xué)減重方案。糖除了與眾多疾病相關(guān)聯(lián)，也與皮膚老化息息相關(guān)。我們攝入的糖形成糖基化終產(chǎn)物（AGEs），積累后會(huì)破壞周圍的膠原蛋白，使皮膚出現(xiàn)皺紋和老化。英國皮膚病學(xué)雜志發(fā)表的一項(xiàng)研究，真皮的糖化通常在35歲后出現(xiàn)，爾后隨著內(nèi)在老化而迅速增加。
抗衰老。2018年，哈佛大學(xué)遺傳學(xué)教授David Sinclair團(tuán)隊(duì)在《科學(xué)》上宣布發(fā)現(xiàn)NMN（β-煙酰胺單核苷酸），能幫助修復(fù)因衰老而受損的DNA，提高NAD+水平，后者是一種對新陳代謝至關(guān)重要的輔酶。Sinclair實(shí)驗(yàn)室的研究表明，給老鼠喂食NMN可能會(huì)減緩動(dòng)物的衰老，模仿卡路里限制的效果。 “我們得到與運(yùn)動(dòng)或節(jié)食相同的效果，”他說。 “老鼠更瘦，更有活力。他們可以在跑步機(jī)上跑得更遠(yuǎn)。”但NMN在監(jiān)管路徑上尚不明朗，并沒有在FDA獲批。盡管人們對 NMN 的潛在益處很感興趣，但其在人體中的臨床有效性研究仍處于早期階段。
正念冥想。現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)逐漸揭示出冥想背后的機(jī)制。哈佛醫(yī)學(xué)院的Sara Lazar結(jié)合fMRI影像，發(fā)現(xiàn)冥想能夠帶來一些大腦結(jié)構(gòu)實(shí)質(zhì)上的變化，特別是前額葉皮質(zhì)區(qū)域產(chǎn)生更多神經(jīng)元連接。增加海馬體中的灰質(zhì)細(xì)胞密度，可能會(huì)促進(jìn)注意力調(diào)節(jié)、身體意識(shí)、情緒調(diào)節(jié)、改變對自我的看法。Lazar 補(bǔ)充說 “目前大部分研究數(shù)據(jù)均只觀察了兩個(gè)月期間內(nèi)冥想練習(xí)所引發(fā)的變化。而大部分人都感覺冥想練習(xí)越久，這些變化越明顯。所以需要將研究的時(shí)間拉長。”
可穿戴與疾病預(yù)防。目前，一些可穿戴設(shè)備已能生成有臨床意義的監(jiān)測結(jié)果，如2022年FDA批準(zhǔn)了Apple Watch的房顫監(jiān)測。平時(shí)，我們可以善用可穿戴設(shè)備，實(shí)時(shí)觀察身體數(shù)據(jù)的變化。比如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)睡眠中血氧飽和度多次降到90以下，醒來精神不佳，可以篩查是否有睡眠呼吸暫停。通過及早發(fā)現(xiàn)這些疫病風(fēng)險(xiǎn)，個(gè)人可以采取積極措施來解決這些問題，例如更早的尋求醫(yī)療救助。
我們的身體是一個(gè)龐大復(fù)雜的生命系統(tǒng)，生物的進(jìn)化使一切身體運(yùn)行效率達(dá)到最高。新的技術(shù)可以幫助我們觀察和解析亞細(xì)胞和分子水平的微觀結(jié)構(gòu)，探索和理解生命系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程。比如模擬不同的生理功能，如器官系統(tǒng)、代謝途徑和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人類大腦中 860 億個(gè)神經(jīng)元、100萬億個(gè)連接，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何運(yùn)作的？通過腦機(jī)接口技術(shù)，我們逐步開始獲得和解析大腦信號，試圖理解腦功能障礙的機(jī)制，并研發(fā)新的治療方法。簡單到智能手機(jī)中的加速度計(jì)、陀螺儀和計(jì)步器等傳感器，也可以幫助我們測量身體運(yùn)動(dòng)，心跳等體征數(shù)據(jù)，為提供個(gè)性化醫(yī)療打造基礎(chǔ)。
人類基因組含有約30億個(gè)DNA堿基對。2001年人類基因組計(jì)劃的完成改變了醫(yī)學(xué)世界。過去20年，完整的基因組測序成本從10億美元大幅下降至1,000 美元。今天在計(jì)算的輔助下，我們可以了解疾病的遺傳學(xué)機(jī)制，并研發(fā)個(gè)體化的治療方法。基因療法的突破使得一些特定的癌癥有了被治愈的可能。在基因組學(xué)之后，蛋白質(zhì)組學(xué)的數(shù)據(jù)規(guī)模繼續(xù)挑戰(zhàn)分析工具的極限。在高性能芯片和人工智能算法的驅(qū)動(dòng)下，Alphafold2用深度學(xué)習(xí)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)突破，此后精度與速度不斷提升，在抗體發(fā)現(xiàn)、篩查診斷、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)等應(yīng)用場景的探索也如雨后春筍。
由于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和監(jiān)管的嚴(yán)謹(jǐn)性、復(fù)雜性，醫(yī)療保健適應(yīng)變化的速度很慢，新想法在接近患者之前需要證明至少“不會(huì)造成傷害”。因此，醫(yī)療體系中技術(shù)演進(jìn)的速度和科技行業(yè)完全不同。
醫(yī)療是一個(gè)重監(jiān)管行業(yè)，新產(chǎn)品的開發(fā)往往需要承擔(dān)較長的臨床驗(yàn)證周期和成本。比如數(shù)字化臨床試驗(yàn)系統(tǒng)，如果要替代手工錄入和監(jiān)查的環(huán)節(jié)，需要考慮如何合規(guī)地對接院內(nèi)數(shù)據(jù)、并保證數(shù)據(jù)能符合NMPA審查要求。比如數(shù)字診斷產(chǎn)品，準(zhǔn)確度要與金標(biāo)準(zhǔn)做比較，達(dá)到嚴(yán)格的臨床一致性。再比如癌癥早篩產(chǎn)品，需要大規(guī)模隊(duì)列研究，如Grail就做了萬人級別、隨訪時(shí)間5年的隊(duì)列研究。
監(jiān)管控制是一個(gè)復(fù)雜且不斷發(fā)展的過程，因此監(jiān)管的變化可能滯后于行業(yè)創(chuàng)新的變化。科技發(fā)展給政策的更新帶來了挑戰(zhàn)，而疫情黑天鵝的到來迫使監(jiān)管更快速地迭代，找到靈活與安全之間的平衡。比如，在2021年之前我國是不允許網(wǎng)售處方藥的，因?yàn)殡y以確保電子處方的真實(shí)可靠。在21年4月放開了一道口之后，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與線上藥房伴隨著爭議快速增長。到22年底《藥品管理法》新規(guī)，才進(jìn)一步明確網(wǎng)售處方藥合法化。另一個(gè)例子是分布式臨床試驗(yàn)（DCT）。傳統(tǒng)上，臨床試驗(yàn)入組患者需要定期訪問固定的研究中心。盡管移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，使電子問卷、電子知情同意等環(huán)節(jié)在技術(shù)上成為可能，但出于監(jiān)管嚴(yán)謹(jǐn)性，一直未有改變。直到疫情突然來臨，患者出行受限，這才加速了DCT模式的興起。典型的 DCT 部署可以將每個(gè)階段的時(shí)間縮短一到三個(gè)月。由于每天的臨床試驗(yàn)費(fèi)用高達(dá) 800 萬美元，這意味著大量節(jié)省。FDA逐漸開始接受DCT的結(jié)果并制定指南以規(guī)范其發(fā)展。
醫(yī)療健康系統(tǒng)遺留著眾多數(shù)據(jù)孤島，成為生態(tài)系統(tǒng)各方之間合作的壁壘。要打破孤島，需要面對數(shù)據(jù)治理與信息安全的挑戰(zhàn)。生態(tài)系統(tǒng)中的各方都需以合乎道德的方式合作，否則不僅醫(yī)療機(jī)構(gòu)蒙受損失，還會(huì)泄露個(gè)人隱私數(shù)據(jù)，失去患者信任。健康保險(xiǎn)公司越來越多地利用個(gè)人數(shù)據(jù)（婚姻狀況、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，甚至人們是否購買大碼服裝），對濫用個(gè)人健康數(shù)據(jù)監(jiān)管手段也仍在討論之中。
許多數(shù)字醫(yī)療企業(yè)雖然獲得FDA批準(zhǔn)，但距離技術(shù)與創(chuàng)新業(yè)務(wù)落地，還需面臨商業(yè)化路徑的復(fù)雜挑戰(zhàn)。在錯(cuò)綜復(fù)雜的醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)中，支付方和使用者在很多時(shí)候是不一致的，創(chuàng)新企業(yè)要獲得采用、同時(shí)獲得付費(fèi)，才是成功的商業(yè)化。采用率上，一方面，解決依從性問題，以患者為中心、提供充分激勵(lì)和無縫的用戶體驗(yàn)，需要大量產(chǎn)品化的努力；另一方面，同時(shí)如何滿足醫(yī)院的需求，獲得醫(yī)生的支持和認(rèn)可，則需要做好客戶成功的工作。總的來說，成功的數(shù)字化產(chǎn)品能使患者獲益、醫(yī)院痛點(diǎn)解決、醫(yī)生自我實(shí)現(xiàn)等多方利益一致，從而獲得采用推廣。
在付費(fèi)端，美國以商保支付體系為核心，近年推進(jìn)基于價(jià)值（value-based）的支付方式改革，創(chuàng)新企業(yè)需與支付方合作驗(yàn)證新產(chǎn)品能帶來醫(yī)療護(hù)理成本降低。中國則是以國家醫(yī)保為主，商業(yè)健康險(xiǎn)方興未艾，許多企業(yè)開始摸索創(chuàng)新支付的模式。在這一階段，創(chuàng)新企業(yè)選擇建立多樣化生態(tài)合作，同時(shí)也開辟商業(yè)化收入來源，如藥企、醫(yī)院、政府、科研院所，聯(lián)動(dòng)起來推進(jìn)數(shù)字化產(chǎn)品的落地。
在數(shù)字科技的影響下，我們看到醫(yī)療生態(tài)中六個(gè)不同角色，在后疫情時(shí)代引領(lǐng)著各自的顛覆性創(chuàng)新。
1.Beyond Patient 以個(gè)體患者為中心的醫(yī)療體驗(yàn)
2. 2Beyond Pill 數(shù)字療法與藥物伴隨，逐漸滲透到藥企研發(fā)過程
3.Beyond Physician 醫(yī)療服務(wù)的去中心化
AAMC
Growth
4.Beyond Payment 走向基于價(jià)值的護(hù)理與支付方式
5.Beyond Perception 科技公司用AI重新想象醫(yī)療服務(wù)體驗(yàn)
6.Beyond people 用IT和BT技術(shù)升級供應(yīng)鏈，實(shí)現(xiàn)人類與自然的健康可持續(xù)
推薦理由：希望未來腦機(jī)接口可以賦能每個(gè)人，讓人類與AI有更好的交互，形成一種新的共生方式。每個(gè)人都在使用手機(jī)和計(jì)算機(jī)更好的工作和生活，但今天信息與人類大腦之間的數(shù)據(jù)交互是有明顯的帶寬瓶頸的。侵入式的人腦手術(shù)還是非常危險(xiǎn)，所以Neuralink首先選擇了特定的醫(yī)療場景，幫助癱瘓與失明者恢復(fù)身體功能。未來隨著芯片、材料、信號分析技術(shù)的突破，每個(gè)人都可以具備融合了AI的認(rèn)知能力。
neuralink
技術(shù)突破：腦機(jī)接口技術(shù)從“運(yùn)動(dòng)”突破到人類特有的“語言”，讓因癱瘓等原因而失語的人重新表達(dá)、并且不斷提高準(zhǔn)確率與效率。斯坦福科學(xué)家Frank Willett 2021年的一項(xiàng)研究登上Nature封面，從運(yùn)動(dòng)皮層的神經(jīng)活動(dòng)中解碼癱瘓患者想象中的手寫動(dòng)作，并利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換為文本。轉(zhuǎn)化原始準(zhǔn)確率為94.1%。而2022年，加州大學(xué)舊金山分校Chang Lab展示了一項(xiàng)成果，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法將癱瘓失語者的大腦活動(dòng)直接解碼成語言，展現(xiàn)出實(shí)時(shí)完整的句子，準(zhǔn)確率中值為 75%。就在23年1月，F(xiàn)rank Willett團(tuán)隊(duì)也展示了語音腦機(jī)接口的突破，速度達(dá)到每分鐘 62 個(gè)單詞，是之前 SOAT 腦機(jī)接口的 3.4 倍，開始接近自然對話的速度。
深部腦刺激（DBS）是另一種廣義的腦機(jī)接口技術(shù)，電極被插入大腦中來刺激特定的大腦區(qū)域，改善帕金森癥狀。比起最好的藥物治療，DBS平均每天可以使帕金森患者增加5個(gè)小時(shí)的良好運(yùn)動(dòng)控制時(shí)間，極大提升了他們的生活質(zhì)量。
Neuralink將腦機(jī)接口領(lǐng)域的科研積累轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。在2022年底“Show and Tell”上展示了最新進(jìn)展，N1芯片，約1/4個(gè)硬幣大小，1024通道探測大腦信號，并實(shí)現(xiàn)無線充電和數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)處理的轉(zhuǎn)化效率從2021年的3.0的bit-rate到達(dá)2022年的7.1bit-rate。同時(shí)展示了R1手術(shù)機(jī)器人，能自動(dòng)調(diào)整以補(bǔ)償手術(shù)中大腦的活動(dòng)，15分鐘完成芯片植入。
機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)：
推薦理由：Biofourmis基于傳感器收集患者體征數(shù)據(jù)，構(gòu)建FDA批準(zhǔn)的心衰分析模型并組建專業(yè)的臨床支持團(tuán)隊(duì)，提供一套院外患者監(jiān)測、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和決策的全棧方案，探索了數(shù)字醫(yī)療新的產(chǎn)品形態(tài)與商業(yè)模式。
biofouurmis
成功要素：專注于垂直疾病，提供清晰的臨床價(jià)值：30天再入院率減少 70%，護(hù)理成本降低了38%。Biofourmis率先選擇的心衰場景，特點(diǎn)是有一個(gè)“積累--爆發(fā)”的過程，且如果及時(shí)干預(yù)能夠避免急性事件，因而持續(xù)性監(jiān)測和預(yù)測能力就尤為重要。選擇垂直疾病讓創(chuàng)業(yè)公司得以集中研發(fā)投入，充分驗(yàn)證臨床價(jià)值。
提供完整的院外護(hù)理方案，“工具+決策”，形成競爭壁壘。Biofourmis不是一個(gè)純軟件或工具提供商。從出院決策、到院外患者管理，到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與重入院決策，Biofourmis依托FDA批準(zhǔn)的AI分析模型和有決策能力的臨床支持團(tuán)隊(duì)，完整地承接了護(hù)理責(zé)任，獲得客戶粘性。
Biofourmis探索了兩種有代表性的數(shù)字醫(yī)療商業(yè)模式，數(shù)字療法（與藥企合作）和遠(yuǎn)程護(hù)理（與醫(yī)院合作）。隨著疫情激化了病床緊張的問題，公司更多將遠(yuǎn)程護(hù)理作為加速商業(yè)化的途徑。在與醫(yī)院合作中，能夠獲得豐富的真實(shí)世界數(shù)據(jù)，一方面加速支付方驗(yàn)證，一方面支撐繼續(xù)開辟新的場景，如去中心化臨床試驗(yàn)，藥物伴隨的開發(fā)。
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推薦理由：作為“科技減肥”市場的新興玩家，Calibrate從生物學(xué)角度理解“體重“。引入了FDA批準(zhǔn)的藥物來調(diào)節(jié)代謝系統(tǒng)，結(jié)合生活方式干預(yù)，為肥胖人群提供個(gè)性化、效果導(dǎo)向的減重管理。
calibrate
21M
成功要素：
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推薦理由：Pivot Bio用基因編輯等技術(shù)優(yōu)化微生物的固氮能力，開發(fā)出性能穩(wěn)定的產(chǎn)品來替代化學(xué)氮肥，2022年實(shí)現(xiàn)5000萬美金商業(yè)化收入。Pivot Bio的實(shí)踐也表明，在農(nóng)業(yè)食品供應(yīng)鏈的可持續(xù)升級上有豐富的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，關(guān)鍵是產(chǎn)品性能與成本能否突破。
pivot
50M
成功要素：
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prove
Serverless的出現(xiàn)，在最早的云計(jì)算路線之爭就埋下了引子：云服務(wù)應(yīng)該提供與服務(wù)器類似的能力，還是圍繞云計(jì)算的需求提供更為高層的抽象？前者是Amazon EC2的選擇，后者則是Google App Engine（GAE）。相比EC2僅僅提供硬件層的資源，而不提供任何額外的能力，GAE提供了更能發(fā)揮云計(jì)算能力的自動(dòng)擴(kuò)縮容能力，但是開發(fā)者為了獲得這些能力，需要接受相應(yīng)的編碼規(guī)范，并且使用Google提供的存儲(chǔ)和計(jì)算服務(wù)。
現(xiàn)在看來，Amazon EC2已經(jīng)獲得了市場的認(rèn)可，成為了云廠商的主流選擇。主要是因?yàn)閷﹂_發(fā)者而言，在本地完成了開發(fā)之后，希望能直接遷移到云端進(jìn)行部署而無需任何的優(yōu)化；沒有額外的學(xué)習(xí)成本也不用擔(dān)心難以遷移。但隨著底層硬件虛擬化路徑的大獲全勝，也將更多的運(yùn)維問題留給了開發(fā)人員：分布式系統(tǒng)的容錯(cuò)；自動(dòng)擴(kuò)縮容；可觀測性；服務(wù)遷移等等。對于中小企業(yè)而言，在用好云服務(wù)的同時(shí)，解決運(yùn)維問題；開發(fā)過程中高效地使用rpc，監(jiān)控，包管理等云原生工具，都是極大的負(fù)擔(dān)。而Serverless的理念則是讓用戶無需管理Server，云廠商承擔(dān)起對應(yīng)業(yè)務(wù)與資源的運(yùn)維工作。
在UC Berkeley關(guān)于Serverless的論述《Cloud Programming Simplified: A Berkeley View on Serverless Computing》中，對于Serverless進(jìn)行了兩個(gè)關(guān)鍵的定義：
Serverless的應(yīng)用應(yīng)當(dāng)滿足自動(dòng)擴(kuò)縮容以及按照使用量計(jì)費(fèi)；
Serverless Computing=BaaS（Backend-as-a-Service）+ FaaS（Function-as-a-Service）
前者最具代表性的則是Google在2014年宣布收購的Firebase，整合在GCP的產(chǎn)品中也將Firebase的11萬注冊開發(fā)者收入囊中。而FaaS的起點(diǎn)則是Amazon在2015年推出的AWS Lambda，并且提出了云函數(shù)（Cloud Function）的概念，將應(yīng)用簡化為了一個(gè)高級語言編寫的云函數(shù)，以及一個(gè)觸發(fā)函數(shù)運(yùn)行的觸發(fā)器（Trigger，例如數(shù)據(jù)庫變動(dòng)，添加到購物車等等），早期的云函數(shù)主要對Python，JavaScript進(jìn)行了支持，而后也拓展到了更多高級語言例如Java，Go等等。
BaaS與FaaS有著不同的發(fā)展階段，在Firebase收購后，BaaS的商業(yè)化也逐漸走向成熟，甚至出現(xiàn)了一批開源的挑戰(zhàn)者；而FaaS在使用上已經(jīng)出現(xiàn)井噴增長，但是仍未有太多收入上的規(guī)模驗(yàn)證。這與兩者的產(chǎn)品定位的差異與互補(bǔ)有關(guān)，比如Firebase具備賬戶系統(tǒng)，存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)庫等能力，而數(shù)據(jù)庫與存儲(chǔ)原本就是用戶付費(fèi)的主要部分，F(xiàn)aaS僅提供函數(shù)觸發(fā)與計(jì)算的能力，往往用來實(shí)現(xiàn)一些膠水代碼。
隨著云計(jì)算的普及以及云廠商底層技術(shù)的迭代，Serverless曾經(jīng)被人詬病的問題也逐漸被一個(gè)個(gè)解決，在Google Trends中也可以看到Lambda on AWS的搜索指數(shù)也在不斷上升的過程中（如下圖所示），在2022年也達(dá)到高峰；Vercel的CEO Guillermo也在一個(gè)Serverless的調(diào)研中提到Vercel托管的服務(wù)中，函數(shù)的調(diào)用量在過去1年增長了125%；阿里云也在2022云棲大會(huì)披露，函數(shù)計(jì)算產(chǎn)品業(yè)務(wù)年均增速達(dá)到300%，日調(diào)用次數(shù)突破200億。
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Serverless很難像生成式AI迎來類似于ChatGPT的標(biāo)志性爆發(fā)點(diǎn)，正如同大部分用戶上云的歷程一樣，向Serverless的遷移也是一個(gè)漫長穩(wěn)健的過程，而供需的兩端似乎都在這場變革中有所獲益。
對于云廠商而言，Serverless是長期變革的方向：
對于云上的客戶，同樣能提供諸多價(jià)值：
作為掌控了云資源的底層硬件，以及最大規(guī)模云上客戶的云廠商是最佳的Serverless推手。云廠商也希望接管除了開發(fā)過程之外的所有云上任務(wù)，從而將客戶更加牢牢鎖定在自己的云上，因此也將不斷將更多的服務(wù)Serverless化，2022年云棲大會(huì)阿里云宣布核心產(chǎn)品全面Serverless化，而國際的云廠商也都提供了多項(xiàng)Serverless的產(chǎn)品：
伴隨著云廠商提供服務(wù)的內(nèi)容增加，幾乎每一朵云上都有超過半數(shù)的客戶使用過Serverless相關(guān)的產(chǎn)品，其中又以AWS的滲透率最高，已經(jīng)超越了70%。
serverless
在這個(gè)過程中，云廠商也一直持續(xù)在推出新的功能和核心能力，以AWS的Lambda產(chǎn)品為例：
作為云廠商的核心戰(zhàn)略，云廠商一直在通過拓展語言、硬件平臺(tái)以及提升運(yùn)行時(shí)間來拓展FaaS應(yīng)用的邊界。
除去在計(jì)算端的探索以外，其他的一些核心能力也在Serverless改造的過程中，2017年的re:Invent大會(huì)，AWS推出了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Aurora Serverless的預(yù)覽版本，緊接著在2018年中，則正式推出了Aurora Serverless MySQL，2019年正式推出了對應(yīng)的PostgreSQL版本，斬獲了SIGMOD系統(tǒng)獎(jiǎng)。相比拳頭產(chǎn)品Aurora，Serverless版本的用戶無需考慮實(shí)例或者擴(kuò)展，只需要根據(jù)使用的部分按秒付費(fèi)，更適合于一些難以預(yù)測業(yè)務(wù)量大小的場景。
2022年，伴隨著基礎(chǔ)設(shè)施的改造，AWS也推出了Serverless的數(shù)倉產(chǎn)品Amazon Redshift Serverless版本，讓用戶可以在一些臨時(shí)的分析需求，或者是規(guī)模難以預(yù)測的場景按照數(shù)倉的調(diào)用秒數(shù)進(jìn)行付費(fèi)；而后又陸續(xù)推出了Serverless的圖數(shù)據(jù)庫Neptune和搜索分析平臺(tái)OpenSearch的預(yù)覽版本。
除去傳統(tǒng)的云廠商以外，Serverless也幫助客戶更快地將服務(wù)部署到全球，CDN廠商CloudFlare也推出了其Serverless應(yīng)用平臺(tái)Workers，借助CDN積累的275個(gè)數(shù)據(jù)中心以及應(yīng)用安全的能力如WAF，DDoS防護(hù)等，也解耦與云廠商基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)系，支持更多高性能負(fù)載部署，Cloudflare成為Serverless時(shí)代云廠商最大的挑戰(zhàn)者之一。
推出Workers以來，Cloudflare也不斷提供更多的Serverless能力，例如郵件安全，邊緣端的KV存儲(chǔ)等，隨著其Workers應(yīng)用生態(tài)的逐步完善，2022年9月，Cloudflare聯(lián)合全球數(shù)個(gè)頂尖的風(fēng)險(xiǎn)投資基金募資12.5億美金用于支持在Cloudflare workers上建立的初創(chuàng)公司，在已經(jīng)公布的秋季W(wǎng)orkers Launchpad群組中，已經(jīng)有25家公司收獲了支持。
一般而言，越簡單的東西越容易進(jìn)行Serverless改造，從Datadog的一項(xiàng)AWS Lambda客戶的用戶調(diào)研中可以看到，超過50%的Lambda函數(shù)都是服務(wù)于API網(wǎng)關(guān)，而剩下的又有40%左右是服務(wù)于各項(xiàng)消息的應(yīng)用例如SQS（Simple Queue Service，消息隊(duì)列服務(wù)），Eventbridge還有SNS(Simple Notification Service，簡單提醒服務(wù)）。同時(shí)在這些API網(wǎng)關(guān)的調(diào)用中，又有超過80%的調(diào)用是單一目標(biāo)函數(shù)（Single Purpose Lambda Function），一方面單一目標(biāo)函數(shù)是相互之間獨(dú)立調(diào)試與部署的，也可以使用更為清晰的IAM Role來進(jìn)行管理，能夠最大限度地發(fā)揮Function的價(jià)值而不增加額外的開發(fā)負(fù)擔(dān)。
AWS
同時(shí)為了更好地支持應(yīng)用的Serverless化改造，中間件等一些膠水層，和業(yè)務(wù)的快速增長耦合緊密，更需要自動(dòng)彈性伸縮的能力，降低運(yùn)維工程師的成本與因?yàn)檫\(yùn)維帶來的業(yè)務(wù)損耗。
Serverless平臺(tái)天生是無狀態(tài)（Stateless）的，這種情況下對于一些對于狀態(tài)分享有比較高的要求的應(yīng)用很難滿足需求。同樣這種無狀態(tài)的特點(diǎn)，也給不同有相互依賴關(guān)系的任務(wù)調(diào)度帶來了挑戰(zhàn)。
低性能以及冷啟動(dòng)挑戰(zhàn)，盡管啟動(dòng)一個(gè)云函數(shù)的成本很低一般在不到1秒，但是函數(shù)本身的環(huán)境初始化（例如讀取Python庫）以及應(yīng)用中用戶代碼中一些特定的初始化項(xiàng)往往也需要數(shù)十秒的時(shí)間，用戶很難真正享受到云函數(shù)的輕量化，目前也是云廠商在著重解決的問題，例如2022年re:Invent大會(huì)上AWS新發(fā)布的Lambda SnapStart，先圍繞Java函數(shù)啟動(dòng)延時(shí)問題，可以將時(shí)間從6秒降低到200ms，而無需額外付費(fèi)
另外在商業(yè)的選擇上，Serverless可能成本會(huì)比分時(shí)租賃更高，考慮到本身就是按照調(diào)用次數(shù)和時(shí)長（精確到秒級）來計(jì)費(fèi)，客戶自身進(jìn)行成本優(yōu)化的空間是有限的，此外大部分FaaS的使用，需要遵守云廠商定義的開發(fā)模式從而獲得對應(yīng)的好處，可能會(huì)導(dǎo)致更為嚴(yán)重的Vendor Lock-in。
我們相信隨著云廠商持續(xù)的改造和投入，用戶的付費(fèi)入場也將讓Serverless成本進(jìn)一步降低，從而滿負(fù)載下也可以有低于Serverful的成本，Serverless將成為云計(jì)算時(shí)代的默認(rèn)范式。然而放眼當(dāng)下，哪一些是亟待解決的問題或者正在發(fā)生的趨勢？
在DevOps的環(huán)節(jié)中，Serverless現(xiàn)有的模式仍然在非常初期的階段：
隨著更多新玩家的入局，應(yīng)用場景的拓展，FaaS與BaaS將成為一層云的基礎(chǔ)抽象，而為了進(jìn)一步解耦Serverless帶來的Vendor Lock-in挑戰(zhàn)和更為復(fù)雜的開發(fā)成本，Serverless生態(tài)也將走向開源與多云化。
推薦理由：Supabase是Firebase的開源挑戰(zhàn)者，也是后端即服務(wù)（Backend-as-a-Service，簡稱BaaS）最受關(guān)注的開源社區(qū)。它取得了開發(fā)者高度的認(rèn)可，Stars數(shù)達(dá)到44k并且有500多位貢獻(xiàn)者，開發(fā)者創(chuàng)建了超過 100,000 個(gè)數(shù)據(jù)庫。從兼容Firebase開始，公司獲得了高速的自然增長，但在這個(gè)過程中快速構(gòu)建了產(chǎn)品的差異化特性，比如支持Postgres數(shù)據(jù)庫、基于行的用戶授權(quán)系統(tǒng)、S3兼容的大文件存儲(chǔ)系統(tǒng)和REST API的生成。
supabase
19X
成功要素：
Supabase并非創(chuàng)造新的需求，而是捕捉到SQL重新崛起逐漸替換NoSQL，以及JAMStack開發(fā)范式的趨勢，用開源來挑戰(zhàn)后端即服務(wù)（BaaS）領(lǐng)域的De facto Firebase。借助Postgres相比Firestore的優(yōu)勢以及Angular等JAMStack開源社區(qū)的力量，Supabase快速飛躍PMF的鴻溝，直接在明確的市場需求中打磨競爭策略。
BaaS需要深入理解一線開發(fā)工程師的需求，CEO Paul Copplestone和CTO Ant Wilson是兩位技術(shù)創(chuàng)業(yè)者，都分別在多家初創(chuàng)公司擔(dān)任過CTO，這或許也讓他們發(fā)現(xiàn)了中小企業(yè)在快速開發(fā)應(yīng)用試錯(cuò)，規(guī)模化到生產(chǎn)環(huán)境，后端隨著業(yè)務(wù)彈性擴(kuò)展過程中的需求。
在產(chǎn)品側(cè)，Supabase借力開源社區(qū)，引入PostgreSQL，Kong以及Goture這些在開發(fā)者中廣受認(rèn)可的產(chǎn)品，讓開發(fā)者幾乎沒有額外的學(xué)習(xí)與遷移成本，也避免未來Vendor-lock-in的風(fēng)險(xiǎn)。
kong
Supabase的核心驅(qū)動(dòng)力是開源社區(qū)，F(xiàn)reemium的價(jià)格策略和self-service結(jié)合起來的PLG模式，有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者可以在VPC部署Supabase，進(jìn)行二次開發(fā)與企業(yè)內(nèi)的系統(tǒng)進(jìn)行耦合；不論是開源還是云產(chǎn)品用戶，supabase都提供了極為便捷的onboard體驗(yàn)，除去Enterprise客戶以外，幾乎沒有交付成本。幫助他們在產(chǎn)品上線后迎來了飛速的發(fā)展，正如Supabase的Slogan：Build in a weekend. Scale to millions.
商業(yè)上，Supabase采用Freemium的付費(fèi)模型，提供2個(gè)免費(fèi)的項(xiàng)目額度，讓獨(dú)立開發(fā)者或者工程師可以完成一些測試性項(xiàng)目或者無成本做一些項(xiàng)目的初期驗(yàn)證。將部分Firebase的付費(fèi)功能免費(fèi)化來吸引用戶遷移，例如客戶Mobbin在訪談中披露Supabase不在API調(diào)用環(huán)節(jié)額外收費(fèi)是主要的遷移原因。
在運(yùn)營上，Supabase維持非常高頻與開發(fā)者的互動(dòng)，定期的Launch Week與社區(qū)互動(dòng)，也舉辦黑客馬拉松鼓勵(lì)用戶創(chuàng)造新模板與新場景拓展應(yīng)用場景邊界；除去自己的社區(qū)之外，也和Angular，Next.js等JAMStack社區(qū)合作，吸納前端開源框架的社區(qū)用戶加入Supabase社區(qū)接納BaaS作為后端的開發(fā)范式。
推薦理由：PlanetScale是老兵創(chuàng)始人與老兵數(shù)據(jù)庫MySQL的共鳴，也是最早提出Serverless數(shù)據(jù)庫概念的開源基礎(chǔ)軟件公司，其開源社區(qū)Vitess起源于Youtube目前也是CNCF云原生基金會(huì)的畢業(yè)項(xiàng)目，盡管面臨PG社區(qū)初創(chuàng)企業(yè)Neon的挑戰(zhàn)，但更關(guān)注用戶需求的PlanetScale也在數(shù)據(jù)庫的DevOps平臺(tái)上初具規(guī)模，從免運(yùn)維走向更高效的開發(fā)與版本管理，進(jìn)一步解放生產(chǎn)力。
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成功要素：
PlanetScale依托MySQL成熟生態(tài)，開發(fā)者沒有額外學(xué)習(xí)成本，創(chuàng)建并維護(hù)了MySQL的分布式中間件Vitess開源社區(qū)，Vitess開源于2013年，在公司成立的時(shí)候，已經(jīng)積累了大量的社區(qū)用戶如Youtube，Slack，Square等，在大量的B端和C端場景經(jīng)歷了性能與穩(wěn)定性的考驗(yàn)。同時(shí)與Prisma，Deno等Serverless生態(tài)內(nèi)的公司合作，提出聯(lián)合解決方案。
聯(lián)合創(chuàng)始人與CTO Sugu Sougoumarane 是PlanetScale核心開源Vitess項(xiàng)目的初始作者，在Youtube工作期間專注于MySQL數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展，時(shí)至今日仍然是代碼行數(shù)貢獻(xiàn)最多的貢獻(xiàn)者。而CEO Jiten Vaidya 05到12年在Youtube擔(dān)任SRE經(jīng)理，對場景也有深入的理解。
相比云廠商提供的云數(shù)據(jù)庫，PlanetScale具備更強(qiáng)的擴(kuò)展性，最大核數(shù)相比AWS Aurora的1536個(gè)提升到5萬個(gè)，同時(shí)在最大連接數(shù)以及最大存儲(chǔ)提及都有多個(gè)數(shù)量級的提升，對于業(yè)務(wù)飛速發(fā)展并且具備明顯的業(yè)務(wù)峰谷的企業(yè)客戶具備極強(qiáng)的吸引力。
除去性能突出的數(shù)據(jù)庫外，PlanetScale也在定義數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的DevOps，提供數(shù)據(jù)庫的Branch配合Git Branch使用，幫助開發(fā)者在做Schema變更部署到生產(chǎn)環(huán)境前進(jìn)行測試；在部署環(huán)節(jié)提供Deploy Requests讓開發(fā)者接入部署申請、審批流程，如果發(fā)生意外也可以快速回滾版本而不丟失數(shù)據(jù)；在部署后，PlanetScale提供Query的可觀測性，幫助開發(fā)者實(shí)時(shí)了解性能，從而可以進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的體驗(yàn)。
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PlanetScale提供多種不同的部署方案滿足多元客戶需求，為開源用戶提供自托管的方案，PlanetScale Cloud免運(yùn)維并采用Freemium模型，提供免費(fèi)的5GB存儲(chǔ)以及1000萬次寫入的數(shù)據(jù)庫實(shí)例支持一些業(yè)余項(xiàng)目的開發(fā)，付費(fèi)側(cè)使用pay-as-you-go的付費(fèi)策略讓一些業(yè)務(wù)快速增長的客戶可以無需擔(dān)心增長帶來的賬單倍增，分為Scaler，Team以及Enterprise三個(gè)等級，每月分別收取29美金，599美金以及2999美金
推薦理由：Wiz是一家以色列云原生安全公司，團(tuán)隊(duì)來自微軟Azure云安全，聚焦多云環(huán)境Severless架構(gòu)下的云原生應(yīng)用保護(hù)，輕量級部署，使客戶能夠在復(fù)雜多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下將風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)可視。針對中大型企業(yè)客戶CISO具有安全管理價(jià)值。
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成功要素：Wiz采用訂閱制的收費(fèi)模式，按照并發(fā)的工作負(fù)載數(shù)階梯收費(fèi)，不提供免費(fèi)版本和試用。早期為了更加了解客戶需求，以直銷為主，目前也在擴(kuò)展更多的合作伙伴與銷售渠道。Wiz僅僅花費(fèi)18個(gè)月，ARR從1M美金提升到100M美金。
團(tuán)隊(duì)豪華。既有多年創(chuàng)業(yè)背景（2011年創(chuàng)業(yè)云安全公司Adallom），也有構(gòu)建微軟Azure云安全的大廠經(jīng)驗(yàn)，深入了解大客戶CISO的痛點(diǎn)需求，為客戶提供管理價(jià)值，超強(qiáng)的BD能力使得客戶拓展非常迅速。
專注中大型客戶。一方面契合團(tuán)隊(duì)稟賦，另一方面，大客戶由于業(yè)務(wù)復(fù)雜多樣，對于多云管理的安全需求也更加強(qiáng)烈，具有更強(qiáng)的付費(fèi)能力和付費(fèi)意愿。目前已經(jīng)服務(wù)超過30%的Fortune 500客戶，25%的Fortune 100客戶。
產(chǎn)品聚焦云原生應(yīng)用保護(hù)，在多云環(huán)境和Serverless架構(gòu)下，客戶的錯(cuò)誤配置或操作屢見不鮮，云環(huán)境中負(fù)載計(jì)算的短暫性使得資源監(jiān)控變得困難。Wiz的產(chǎn)品無需代理，非侵入部署評估Serverless和基于容器的工作負(fù)載的安全風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別客戶整體云基礎(chǔ)設(shè)施中的攻擊維度。
推薦理由：誕生于MIT等離子科學(xué)與聚變中心（PSFC），CommonWealth Fusion Systems（后簡稱CFS）在2021年9月發(fā)布高溫超導(dǎo)（HTS）磁體的原型，目前正在構(gòu)建凈能量增益的聚變系統(tǒng)。如果可控核聚變可以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，則改變了我們對能源成本的基本假設(shè)。我們可以重新想象一個(gè)能源成本趨近于0的世界，什么才是新的成本構(gòu)成，什么不再受成本限制，比如碳排放的問題就解決了，AI計(jì)算成本大大降低。
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技術(shù)價(jià)值:如何獲得更低成本、可持續(xù)的能源一直是文明發(fā)展與延續(xù)最重要的問題之一：美國通過兩次頁巖氣革命在2020年成為石油凈出口國，中國在光伏上持續(xù)投入并在2020年列入新基建的6大方向，2022前三季度光伏新增裝機(jī)52.6GW，YoY超過100%。22年俄烏沖突給歐洲帶來了能源危機(jī)，年底美國百萬人的大停電都讓人們意識(shí)到足量、可控、可負(fù)擔(dān)的能源對于全人類的價(jià)值。
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對比化石燃料和核聚變，核聚變擁有最高的能量密度與最低的燃料成本：核聚變擁有最高的能量密度，是恒星產(chǎn)生能量的運(yùn)作方式，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)泳池（約為2,000噸）的重水聚變產(chǎn)生的能量即可滿足全球1年能源消耗，如果采用核聚變或者是標(biāo)準(zhǔn)煤，這個(gè)數(shù)字則是98萬噸（~500倍）以及200億噸（1000萬倍）。核聚變的燃料氘，可從海水中提取，而另一種同位素燃料氚，也會(huì)在核聚變的反映過程中添加中子來生成，海水中的氘足夠人類使用百億年。同時(shí)其燃料相比裂變的鈾更為安全，同等能量釋放下碳排放量僅為1/6。
而如何馴服這種高溫下的宇宙反應(yīng)，讓其服務(wù)于人類，已經(jīng)凝聚了人們數(shù)十年的心血。
極高的能量密度與極低的能量成本，將產(chǎn)生非常深遠(yuǎn)的影響。依托現(xiàn)有的化學(xué)能，火箭很難完成地月系以外的航空任務(wù)，而核聚變的高能量密度使得外太空探索甚至是亞光速航行成為一種可能。
技術(shù)成熟后，核聚變的燃料成本將趨近于0，這使得一些高能耗工業(yè)，遠(yuǎn)距交通的成本大大降低，而云計(jì)算的邊際成本也將極大減少，從而推動(dòng)人工智能，云渲染以及基礎(chǔ)科學(xué)等重計(jì)算應(yīng)用的規(guī)模化落地。而燃料成本的降低，也將進(jìn)一步推動(dòng)儲(chǔ)能，傳輸，調(diào)度等能源系統(tǒng)的底層能力快速發(fā)展。
今天我們很難想象一個(gè)燃料成本趨近于0的世界，但可預(yù)見的是可控核聚變將拓寬了人類文明的邊界，動(dòng)搖建立于能源成本上的現(xiàn)代商業(yè)根基。
作為MIT孵化的創(chuàng)業(yè)公司，CFS的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)非常豪華，創(chuàng)始人兼CEO Bob Mumgaard是MIT的核能與等離子應(yīng)用物理方向的博士；CTO Dan Brunner2013年在MIT博士畢業(yè)，并且在MIT進(jìn)行博士后和后續(xù)的科研工作；首席科學(xué)家Brandon Sorbom同樣是MIT的博士并且在博士后期間負(fù)責(zé)了HTS的研發(fā)。而COO Steve Renter則畢業(yè)于Harvard Business School，在能源、材料領(lǐng)域有10年的工作經(jīng)歷。
核聚變反應(yīng)中等離子體的溫度會(huì)達(dá)到1億攝氏度，任何現(xiàn)有的物質(zhì)接觸后都會(huì)熔化，而托卡馬克（俄語：Токамак，又稱環(huán)磁機(jī)）是最主流的限制聚變過程中等離子體的方案。托卡馬克通過磁力讓等離子體沿著弧線高速運(yùn)動(dòng)，受限于材料提供的磁力大小，可商用的托卡馬克體積非常大，例如建設(shè)中的ITER僅托卡馬克裝置就有1公里長，400米寬，面積相當(dāng)于60個(gè)足球場。CFS的核心能力則是通過高溫超導(dǎo)體（HTS）實(shí)現(xiàn)了裝置的小型化，在21年發(fā)布的原型中已經(jīng)可以提供20特斯拉的磁力，預(yù)計(jì)可以將ITER的裝置縮小到1/40。
MIT在高溫超導(dǎo)體（HTS）領(lǐng)域積累深厚，例如1991年-2016年間運(yùn)行的Alcator C-Mod就是小型的托卡馬克裝置，可以提供8特斯拉的磁力，21年的生產(chǎn)機(jī)原型將這一指標(biāo)提升到約20特斯拉。但可控核聚變?nèi)匀恍枰T多其他技術(shù)的組合，例如如何將等離子加熱到指定溫度，給完整的強(qiáng)磁線圈提供電力的電源，以及加工可用于核聚變的氚工廠，如何讓多個(gè)復(fù)雜技術(shù)在生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定可靠工作，不僅需要極強(qiáng)的研究突破，也需要復(fù)雜精妙的工程能力與長時(shí)間的積累與試錯(cuò)。
phase
CFS提出了雄心勃勃的三步戰(zhàn)略以及時(shí)間計(jì)劃：25年完成SPARC實(shí)現(xiàn)正能量收益，30年代內(nèi)實(shí)現(xiàn)核聚變的商業(yè)化，但過往的歷史上，國家點(diǎn)火裝置（NIF）的自2012年點(diǎn)火的豪言壯語到2022年底首次點(diǎn)火成功過程中的屢戰(zhàn)屢敗，也讓CFS從技術(shù)原型到可預(yù)測、可重復(fù)的能量收益的商業(yè)化之路蒙上陰影。
N IF
推薦理由：22年大規(guī)模語言模型的突破也給通用智能機(jī)器人賽道帶來重大效果的提升，Everyday Robots不僅能執(zhí)行復(fù)雜自然語言命令，且學(xué)習(xí)速度正以指數(shù)方式提升。
everyday
Everyday Robots出自Googlex moonshot factory, 按照現(xiàn)在的進(jìn)展看來，盡管新的算法的提升帶來了相當(dāng)快的學(xué)習(xí)速度，但期待該通用智能機(jī)器人能在非機(jī)構(gòu)化環(huán)境下像人一樣完成不同任務(wù)，仍然是一個(gè)相對遙遠(yuǎn)的登月計(jì)劃(Everyday Robots最近悄悄的幾百人的裁員也印證了這個(gè)目標(biāo)還有很長的路要走)。 很多人看似簡單的動(dòng)作，在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境下變得復(fù)雜和不可預(yù)測。視覺傳感成為標(biāo)配，帶有精確力反饋的機(jī)械臂的滲透率剛剛開始，各類機(jī)器人所需的感知外部環(huán)境的硬件與軟件升級還在持續(xù)提升中。
面對老齡化帶來的人口斷崖式下降，疫情帶來的通貨膨脹導(dǎo)致人力成本的居高不下，機(jī)器人自動(dòng)化的解決方案受到越來越多的關(guān)注。相比標(biāo)準(zhǔn)通用智能的Everyday robots，更多行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的機(jī)器人應(yīng)用在成本和可行性方面更加具有現(xiàn)實(shí)意義，比如工業(yè)、生產(chǎn)制造、建筑、物流、清潔、醫(yī)療等領(lǐng)域，機(jī)器人產(chǎn)品的市場占有率仍然還有很大提升空間。我們也欣喜的看到越來越多家庭場景的機(jī)器人，比如：割草機(jī)器人、泳池清潔機(jī)器人、炒菜機(jī)器人、咖啡機(jī)器人等，開始進(jìn)入市場。我們期待和重點(diǎn)關(guān)注更多、更優(yōu)秀的機(jī)器人自動(dòng)化公司的出現(xiàn)。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的人口紅利已經(jīng)到達(dá)了巔峰，但科技的紅利才剛剛開始，還有許多的行業(yè)需求，未能用今天的技術(shù)成熟度和生產(chǎn)成本去滿足。Gartner的技術(shù)成熟度曲線揭示了，科技的發(fā)展不是線性的。往往會(huì)在未來出現(xiàn)突然的飛躍，而發(fā)展的速度也將是指數(shù)增長。站在這個(gè)飛躍之前的某個(gè)時(shí)間，無法預(yù)知接下來會(huì)發(fā)生什么。所以許多人在科技飛躍之前，往往毫無覺知，只是回過頭來看，才感嘆我們經(jīng)歷了一個(gè)抒寫人類科技與文明的時(shí)代。比如蘋果的智能手機(jī)出現(xiàn)在2007年，而大多數(shù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新是2010年以后才有的事情。
春來已暖，靜待花開，2023或許是那個(gè)即將飛躍的當(dāng)下，中國仍將是最好的投資市場。讓我們有更多的耐心和信心，共同為一個(gè)美好的科技未來做好準(zhǔn)備！
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軟件界面
新建方案
新建方案第二步
輸入方案名稱
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如果有，系統(tǒng)會(huì)提示已經(jīng)存在，是否繼續(xù)使用，點(diǎn)擊是。
選擇文件類型為html文件
添加需要制作的htm文件
選擇點(diǎn)擊打開
然后下一步
新建方案完成
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彈框選擇確定
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修改標(biāo)題的默認(rèn)圖標(biāo)
然后插入頁面，點(diǎn)擊否
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點(diǎn)擊確定
按照以上方法把所有需要添加的文件添加進(jìn)來，頁面名稱可以修改
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州開始一項(xiàng)計(jì)劃：推動(dòng)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)赴北交所上市。
據(jù)11月18日當(dāng)?shù)孛襟w報(bào)道，泉州市近日印發(fā)通知，啟動(dòng)七大專項(xiàng)行動(dòng)，要在“十四五”期間，每年從全市掛牌上市后備、專精特新、國家高新技術(shù)等企業(yè)名單中篩選出具備北交所上市潛力的企業(yè)。
早前，北交所鳴鑼開市，全國首批上市了81家企業(yè)，泉州市名落孫山。泉州目前擁有37家專精特新企業(yè)，和其他“萬億俱樂部”地級市差不多；但高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量相去甚遠(yuǎn)。
我們以蘇州、無錫、佛山、南通和東莞等五座“萬億俱樂部”地級市作為參照系。【注1】2020年，泉州高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量突破1000家。盡管超額完成目標(biāo)任務(wù)，但在六座城市中依然墊底。
研究團(tuán)隊(duì)早前發(fā)布的《57城科技創(chuàng)新榜》中，GDP排名全國第18名的泉州，科技實(shí)力位列40名開外，處于“下位區(qū)”。
高新技術(shù)企業(yè)撐不起來，泉州怎么拼才會(huì)贏？
泉州搞制造業(yè)很行，但搞科創(chuàng)似乎先天乏力。比起其他萬億元GDP地級市，泉州的科技創(chuàng)新在多個(gè)方面表現(xiàn)薄弱。
“十三五”規(guī)劃中，泉州設(shè)定的2020年研發(fā)強(qiáng)度目標(biāo)為2%，但實(shí)際僅為1.38%。
這很大程度是科研資源不足的拖累。
泉州擁有18所本專科院校，這看起來不算少，但這座城市大專以上學(xué)歷人口占比僅10.5%，不到全國平均水平（15.47%），在六座城市中墊底。
18所本專科院校，數(shù)量上不如蘇州和無錫，但比佛山和東莞多。
然而，東莞和佛山雖然本地的高校少，鄰近的廣州卻擁有大量高等院校和科研院所。從改革開放早期的“星期六工程師”開始，廣州（以及后來的深圳）科研人才的跨市流動(dòng)成就了這兩座制造業(yè)之都。
從研發(fā)投入的絕對值看，與其他城市比較，泉州似乎是最不舍得“花錢”的城市。
2020年，泉州研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入僅142億元，約為同樣科研薄弱的南通、東莞和佛山的一半。
研發(fā)經(jīng)費(fèi)少，有科研院所少的因素，也有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的原因。
泉州有九大千億產(chǎn)業(yè)集群。除電子信息產(chǎn)業(yè)外，八大支柱產(chǎn)業(yè)均為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。盡管泉州不遺余力地推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“高新化”，但現(xiàn)實(shí)就是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)研發(fā)強(qiáng)度相對更低。
（新華社/圖）
再看科技成果轉(zhuǎn)化。從技術(shù)合同數(shù)量來看，泉州是典型的技術(shù)吸納型城市。
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2020年，泉州市共登記技術(shù)合同317項(xiàng)，成交金額4.07億元，數(shù)量增長2/3，金額近乎翻番。簡單計(jì)算可發(fā)現(xiàn)，平均每項(xiàng)技術(shù)合同成交金額僅128萬元，水平偏低。
泉州更擅長吸納技術(shù)。
福建省科技廳數(shù)據(jù)顯示，泉州2020年吸納技術(shù)1034項(xiàng)，成交金額42.78億元，分別同比增長36.41%和62.23%。這表明泉州在吸納引進(jìn)其他區(qū)域技術(shù)、成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化方面有一定基礎(chǔ)。
最后，泉州“把知識(shí)變?yōu)殄X”的能力也較為薄弱。
南通統(tǒng)計(jì)局曾發(fā)布文章《南通與泉州主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對比分析》稱，南通先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展略勝一籌。
有數(shù)據(jù)為證，從可比較的產(chǎn)業(yè)類型來看，2019年南通高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占規(guī)上工業(yè)的比重為40.3%，是泉州的2倍；新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比、生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比也遠(yuǎn)高于泉州。
拋開統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)回到現(xiàn)實(shí)。
泉州的科技創(chuàng)新并非如數(shù)據(jù)顯示那樣薄弱，而是有著獨(dú)一無二的優(yōu)點(diǎn)。正是這些優(yōu)點(diǎn)，讓泉州經(jīng)濟(jì)總量連續(xù)22年保持福建省首位，并在全國的排位上升至第18位。
討論泉州離不開晉江。
晉江，泉州最強(qiáng)縣級市，中國百強(qiáng)縣中位列第五，“晉江經(jīng)驗(yàn)”曾經(jīng)名噪全國。
晉江尤其是晉江的鞋業(yè)，其創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)可歸結(jié)為兩句話：傳統(tǒng)企業(yè)高新化，做自主品牌。
晉江的鞋業(yè)以“山寨”起家。上世紀(jì)80年代，晉江企業(yè)借僑胞的信息資源，仿造國外日用品銷往全國各地。“山寨”時(shí)期的資金、技術(shù)和設(shè)備積累，為晉江企業(yè)90年代的貼牌代工打下基礎(chǔ)。
而后，晉江企業(yè)不滿足于“為他人做嫁衣”的代工模式，開啟了自主品牌之路。
這里面，安踏的故事最廣為人知。
據(jù)公開報(bào)道，1988年，安踏集團(tuán)董事局主席兼CEO丁志忠?guī)е?00雙鞋，北上開拓國內(nèi)市場。在北京的運(yùn)動(dòng)鞋銷售市場，丁志忠發(fā)現(xiàn)，晉江代工的品牌運(yùn)動(dòng)鞋一天能賣1萬元，而晉江生產(chǎn)的沒品牌的鞋一天賣3000元就算“奇跡”。
這刺激丁志忠立下目標(biāo)：創(chuàng)造屬于晉江的名牌。
1991年，丁志忠和父親在家鄉(xiāng)創(chuàng)辦了安踏公司。當(dāng)時(shí)運(yùn)動(dòng)鞋沒有籃球鞋、跑步鞋、羽毛球鞋之分，統(tǒng)稱為“旅游鞋”。
此后的一次全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)，堅(jiān)定了安踏們發(fā)展自主品牌的決心。1997年，東南亞金融危機(jī)爆發(fā)，國際訂單量急劇下降，代工企業(yè)“斷了炊”。
（新華社/圖）
危機(jī)之后，晉江及泉州企業(yè)、政府齊心發(fā)力打造自主品牌。1998年，晉江市政府明確提出“品牌立市”的發(fā)展戰(zhàn)略，該戰(zhàn)略在2002年升級為打造“品牌之都”。晉江市政府拿出真金白銀，以一次性獎(jiǎng)勵(lì)、優(yōu)惠地價(jià)等方式鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)建自主品牌。
上一級的泉州市政府，亦出臺(tái)《關(guān)于爭創(chuàng)馳名、著名商標(biāo)和名牌產(chǎn)品工作的通知》等文件，引導(dǎo)企業(yè)“爭創(chuàng)品牌”。
1999年，安踏的利潤只有400萬元，就拿出80萬元邀請孔令輝做代言人。孔令輝在2000年悉尼奧運(yùn)會(huì)上奪得男子單打乒乓球金牌，實(shí)現(xiàn)個(gè)人“大滿貫”，幫助安踏成為最知名的國產(chǎn)運(yùn)動(dòng)品牌之一。
那時(shí)，晉江品牌爭相邀請?bào)w育明星、娛樂明星代言，將廣告鋪滿電視節(jié)目、街頭巷尾。
這只是第一步。想抓住消費(fèi)者，企業(yè)還需要做更多。
前有國外品牌圍堵，后有大批廠商追擊，激烈競爭下的晉江企業(yè)試圖從研發(fā)環(huán)節(jié)打開突破口。
2005年，安踏斥資2000萬元，率先成立了中國第一個(gè)運(yùn)動(dòng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室。這一年，安踏用于創(chuàng)新、研發(fā)的資金達(dá)到3000萬元。
如今，安踏、匹克等企業(yè)，已是不折不扣的高新技術(shù)企業(yè)。
安踏集團(tuán)2020年研發(fā)投入超過7億元，匹克近年來每年約投入銷售額的3%作為研發(fā)費(fèi)用。它們用科技打造的“噸位鞋”“氫跑鞋”“態(tài)極”跑鞋等產(chǎn)品成為熱銷品。
從山寨、代工到自主品牌創(chuàng)立，晉江鞋業(yè)展現(xiàn)了如何向研發(fā)、制作、品牌全方位升級。
晉江的故事表明，泉州不缺乏創(chuàng)新基因。只是與其他萬億元GDP地級市相比，泉州稍顯薄弱。
處在轉(zhuǎn)型升級“后半場”的泉州，對自身的問題看得很清楚。
泉州市“十四五”規(guī)劃明確指出，當(dāng)前城市的短板，是制造業(yè)大而不強(qiáng)，科技創(chuàng)新、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)支撐不夠；中心城區(qū)集聚度不高，市域統(tǒng)籌不足。
那么，在一個(gè)民營經(jīng)濟(jì)為主、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏“傳統(tǒng)”的地級市，科技創(chuàng)新如何提升？
要成果就要投入。泉州2020年研發(fā)強(qiáng)度目標(biāo)未能實(shí)現(xiàn)，又提出2025年研發(fā)強(qiáng)度達(dá)2.4%的目標(biāo)。而研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出將從現(xiàn)在的140億左右提高至360億元左右。
企業(yè)將是研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出大增的主要受益者。泉州市“十四五”規(guī)劃提出，培育一批創(chuàng)新能力強(qiáng)、擁有核心技術(shù)前沿技術(shù)的科技龍頭企業(yè)，引領(lǐng)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。
就在最近，國家發(fā)展改革委批復(fù)泉州市組建“高效太陽電池裝備與技術(shù)國家工程研究中心”，該中心是福建省二十多年來獲批的第三家國家工程研究中心。
這家國家工程研究中心，由福建金石能源有限公司牽頭，聯(lián)合南開大學(xué)、北京大學(xué)、上海交通大學(xué)等6所高等院校和廈門稀土材料研究所、福建省計(jì)量科學(xué)研究院，以及鈞石能源、新峰二維材料、協(xié)鑫集團(tuán)、阿石創(chuàng)等7家上下游企業(yè)共同組建。
11月初公布的2020年度國家科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)，泉州一家高新技術(shù)企業(yè)榜上有名。福建佰源智能裝備股份有限公司（前身為泉州佰源機(jī)械科技有限公司）與浙江理工大學(xué)等單位聯(lián)合申報(bào)的"高性能無縫緯編智能裝備創(chuàng)制及產(chǎn)業(yè)化"項(xiàng)目，榮獲2020年度國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。
科研底子薄弱的泉州，還積極引入外部智力資源，助推當(dāng)?shù)仄髽I(yè)提高技術(shù)創(chuàng)新能力。
近年來泉州通過實(shí)施“大院大所大平臺(tái)”等計(jì)劃，引進(jìn)建設(shè)了一批與產(chǎn)業(yè)發(fā)展緊密結(jié)合、各具特色的科技創(chuàng)新平臺(tái)，承擔(dān)產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)突破、重大創(chuàng)新產(chǎn)品的研發(fā)攻關(guān)，幫助傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)更新迭代、新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大。
（新華社/圖）
2013年以來，泉州先后引進(jìn)共建各類科研院所18家，覆蓋智能裝備、電子信息、紡織鞋服、石油化工、新材料、陶瓷建材、生態(tài)環(huán)保等新老產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。
公開信息顯示，這18家科研院所已累計(jì)服務(wù)企業(yè)4900多家，為企業(yè)解決技術(shù)難題645項(xiàng)，獲橫向技術(shù)服務(wù)收入1.49億多元。
從創(chuàng)新平臺(tái)到創(chuàng)新主體，再到科技成果轉(zhuǎn)化，泉州希望在“十四五”期間建成區(qū)域創(chuàng)新中心和科技創(chuàng)新發(fā)展“引領(lǐng)極”。
若能通過科技創(chuàng)新華麗轉(zhuǎn)身，泉州將為眾多傳統(tǒng)制造業(yè)偏重的地級市提供良好典范。
注1：東莞2020年GDP未能破萬億元，但2021年破萬億元概率很高，因此也納入對比范圍。
參考文獻(xiàn)：
1.泉州踐行“晉江經(jīng)驗(yàn)”的新發(fā)展新啟示/中國社會(huì)科學(xué)院“‘晉江經(jīng)驗(yàn)’新發(fā)展新啟示”課題組著.—北京：中國社會(huì)科學(xué)出版社，2018.1
2.中新網(wǎng)福建：2021年中國“百強(qiáng)縣”榜單發(fā)布，福建六地上榜
http://www.fj.chinanews.com/news/fj_rmjz/2021/2021-08-06/488368.html
3.中國青年報(bào)：安踏：讓中國人用自己的體育品牌
http://zqb.cyol.com/content/2006-09/19/content_1514241.htm
4.新華社：靠科技推動(dòng)“國潮”——部分民族體育品牌發(fā)展觀察
http://www.xinhuanet.com/sports/2021-08/06/c_1127735536.htm
5.福建日報(bào)：泉州：發(fā)動(dòng)創(chuàng)新引擎，制造大市“一路向強(qiáng)”
http://gxt.fujian.gov.cn/xw/ztjj/rmzt/bzdh/fzzl/zdzq/202106/t20210621_5629474.htm
6.“大院大所大平臺(tái)”賦能泉州制造——已引進(jìn)共建各類科研院所18家，累計(jì)服務(wù)企業(yè)近5000家
http://rsj.quanzhou.gov.cn/zwgk/tjxx/202108/t20210806_2599763.htm
（頭圖/新華社）
可視化｜白樺
南方周末研究員危昱萍 南方周末實(shí)習(xí)生 王靜
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