对话张璐硅谷正追逐两大赛道创新，融资降温但技术商业化更快了

　　LG 发自 凹非寺
　　量子位 | 公众号 QbitAI
　　什么是硅谷的New Sexy？
　　张璐这次脱口而出介绍的是Mojo Vision 和纳米机器人 。
　　前者随着元宇宙概念的火热越来越出圈，后者则跟随医疗AI和机器人深入而展现更大作用。
　　Mojo Vision，AR眼镜，隐形佩戴的那种。听起来多少有点科幻，但首款原型机产品Mojo Lens已经于近期面世，开启人体测试，其CEO甚至还把量产商用放上了议程，承诺定价会在＂一部高端手机＂的价位。
　　AR眼镜、VR产品……XR相关的进展，放在2022年其实不算新和酷，但真正把一整套计算平台装进眼睛 的，全球范围内也就Mojo Vision一家，其真正把显示屏、电池、芯片都实现了微型化，戴上后甚至不需要其他交互手段，直接通过眼球追踪就能完成人机交互——几乎就是新一代移动计算终端的奇点时刻。
　　同样具有颠覆式创新价值的，张璐认为还有纳米机器人。
　　相比这一年来被马斯克炒热带火的人形机器人 ，纳米机器人则有更加明确的场景，以及开始发挥价值。
　　纳米机器人主要用于医疗健康领域，将其放入胶囊，然后可以进入胃部，判断病理。或者患者吞入异物后，机器人可以把异物抓取，通过大肠的排泄机制排泄出来……而且这个级别的机器人，还能够解决血管里面的组织问题，比如清理垃圾和细胞靶向治疗。
　　同样的，纳米机器人也是正在从技术模型进入大规模商业应用的创新物种。
　　而之所以用Mojo Vision和纳米机器人作为举例，是因为背后也暗藏着硅谷当前创新的驱动主线和方向。
　　这也是每次张璐分享最迷人的地方，作为技术出身的硅谷VC，她总是能迅速完成对新技术、新趋势的规律抽象和总结，特别是处于信心不振的周期时，她有着基于技术底层的乐观，用公理式的规律归纳令人信服。
　　比如在这次的连线里，除了分享硅谷的New Sexy，张璐还指出了背后的一条底层主线 、两大应用方向 ，和关乎所有人的时代级技术问题 。
　　以及，她给出自己的论断：当前99%的Web3项目，没有出路。
　　Fusion Fund创始合伙人张璐硅谷正流行？两大方向，一条主线
　　张璐是谁？为什么她的分享和判断值得关注？
　　张璐是硅谷技术VC Fusion Fund的创始人，7年前投身早期投资领域，之前外界介绍她时，往往会用斯坦福学霸 、21岁就开始了第一次成功创业的连续成功创业者 、 达沃斯全球青年领袖 ，甚至她不太喜欢的福布斯30/30美女投资人 。
　　但现在，一个周期过去，她像所有一流VC一样用业绩作为通行证：
　　管理基金规模超3亿多美元 、去年年收益率高达53% 、基金整体平均10倍回报 ，业绩位居硅谷TOP 1% 序列……
　　早期就成功捕获投资的知名项目包括估值超千亿美元的SpaceX以及Lyft，Mojo Vision，MissionBio，Grubmarket，EdgeQ，Otter.ai等，旗下已有十数家公司被高价收购、完成IPO。
　　Fusion Fund团队
　　更有意思的是，张璐当前的业绩，不是以史为鉴 总结技术周期的结果，而是基于技术底层总结规律、然后经由时间验证的结果。
　　所以在张璐看来，当前的硅谷技术创新，正在呈现：一条主线，两大方向，以及与之相关的一个时代级问题。
　　两大方向：一个是医疗，一个是深科技。
　　医疗赛道的爆发，AlphaFold 2功不可没，在DeepMind这项巨大突破的驱动之下，让生物学领域的蛋白质结构折叠、预测，实现了质的飞跃。最新进展方面，还完成了全世界2亿多个物种的蛋白质结构预测，而且精度还很高。
　　AlphaFold 2的功力之下，结构生物学、合成生物学都迎来了巨大的飞跃机遇。既然已经知道怎样去合成不同特性的蛋白，那制药的效率就会迎来质变提升。而且影响还不止于此，包括在新材料合成、替代方面，也都面临机遇。
　　张璐还强调，AlphaFold 2更重要的产业意义，在于谷歌选择了免费开源，＂价值如同当初互联网的发明者，将互联网免费开源给了所有人，让一个崭新的数字生物学世界 搭建成为可能。＂
　　而从时间上来说，AlphaFold 2一开源，整个数字生物学、数字生命科学领域就往前提了5~7年，＂跳跃是巨大巨大的，整个数字生物相关的领域大爆发才刚开始。＂
　　另一条医疗健康方向的推进，则是纳米机器人。这项最早出自哈佛大学的新兴技术，目前已经来到了大规模商用的临界点，从诊断和治疗的方法上，打开了一扇全新的大门。
　　最重要的根本性推进，则是AI在医疗领域的大规模应用，人类社会产生的数据，30%以上都和医疗相关，通过AI对这些数据进行更有效的处理分析，从而提供更高效，更个性化的疾病诊断，治疗解决方案。
　　诸如纳米机器人这样的推进，也可以视为深科技方向上的进步。
　　而深科技背后的本质趋势，其实就是数字化转型。或者可以更宏观来说，医疗、深科技等硅谷创新趋势背后，涌动的都是无处不在的数字化转型趋势——未被数字化的领域迎来数字化，初步数字化的领域加速数字化，高度数字化的领域通过AI等方法愈加智能化。
　　更进一步概括：全产业的数字化转型。
　　张璐的观点是，在疫情之前，其实这个转型进程就已经在不同领域开始了，比如科技互联网、汽车工业等领域，但疫情之下，加速了整个进程，或者全产业都被迫需要提升效率、降低成本，提升利润——而且还是在人手短缺、人力要素被重估的情况下。
　　在美国，传统行业的数字化诉求被大大激化，包括沃尔玛等传统零售巨头，大规模应用新兴技术的步伐都在明显加快。
　　张璐分享了自己对数字化转型的底层逻辑，可以从三个层次审视：
　　第一阶段，数据收集。
　　第二阶段，数据传输。
　　第三阶段，数据处理。
　　过去一个周期内，反而是第三阶段的数据处理，因为深度学习带来的AI复兴，更为大众熟悉。
　　不过数据收集和数据传输两大阶段，目前也面临巨大的创新机遇。
　　比如Mojo vision所在的XR眼镜领域，其实就是下一代信息载体平台的表现。在以PC为代表的交互终端，以智能手机为代表的交互终端之后，以XR为代表的交互终端，会实现终端本身数据价值上的飞跃。
　　张璐介绍，Mojo vision更颠覆之处在于产品直指隐形眼镜，更便携 ，交互更自然，解决最难的技术挑战，实现最好的体验。更重要的是第一代原型机已经完成，进入了人体佩戴测试阶段，距离大规模量产商用就差临门一脚。
　　还有斯坦福知名华人科学家鲍哲南教授在推进的电子皮肤 ，也在实现数据收集传感器从形态、能力和效率上的颠覆式创新。
　　按照张璐的逻辑，确实也能更好理解诸多变革和创新所处的历史进程。
　　比如智能车领域，所谓的汽车工业百年未有之大变局，竞速的核心归根到底就是大号传感器 在数字化进程中的不同生态位。包括特斯拉的系统进化原因、竞争力和壁垒，也就能更好理解。
　　而车领域正在发生的事情，张璐则认为也是这几年AI变革中的缩影，折射的是全球AI创新都在遇到的关键问题，即平台型机遇期的结束，和行业垂直机遇期的开始。
　　在AI之前，中国其实并未经历过完整的科技周期。
　　张璐从硅谷视角分享，一个科技创新周期里，先有基础技术创新周期，然后进入技术应用创新阶段，最后则是商业模式创新周期。
　　与基础技术创新周期对应，会有平台级、泛在工具的历史机遇，可以利用时代级技术打造时代级工具和平台，释放在各行各业应用。
　　但从目前来讲，这个阶段已经基本结束，整体性的创新已经很难实现，机遇来到了垂直的、高集中度的具体行业这端。比如制药、保险、物流供应链，甚至再细分的领域里，利用成熟的基础技术做垂直行业应用创新，有机会有价值。
　　张璐举例，AI基础创新中有一个方向叫no code AI，用低代码甚至零代码的方式，减少对AI工程师、数据工程师的依赖。而在硅谷，一家名叫Huma.AI的制药行业公司，正是基于零代码AI平台，实现垂直领域内各种数据、文献、资料的关联和处理，最后前端产品可以简化如搜索引擎一样，帮助销售快速掌握药理、药与药之间关系、副作用等各方面资料，提升学习培训效率……Huma.AI很快就因为刚需占据了所在领域的生态位置。
　　有意思的是，这种平台型和垂直行业应用型的划分 ，其实在中国也已经被验证。
　　在知名的AI四小龙之外，像创新奇智等垂直应用的AI公司用更快的速度、更高效的商业业绩，一度引发过热议。
　　最后，关于数据传输阶段的趋势和机遇，张璐认为在边缘计算 。
　　边缘计算是数据和计算需求迎来大爆发之后，终端和云端的中间带 ，还能如何实现加速数据传输的方案。
　　在5G的商用中，其实也有过第一波讨论，比如当时5G的终端基带和毫米波基站之争，但现在这种边缘计算的应用早已超出5G应用范畴，在包括智能交通等场景下，边缘端的计算部署，从芯片、方案都迎来了机遇。
　　然而，数字化转型越是全产业提速，背后的一个大问题、时代级问题也就越呼之欲出，张璐认为是时候有更大的关注了。时代级技术问题
　　这个时代级问题，张璐一言以蔽之：
　　数据所有权，像房、车、私人财产一样看待个人数据。
　　数据所有权的影响之大，张璐解释说，未来每个人拥有的最大资产、增速最快的财产，可能就是数字资产。
　　但问题是，现如今对于数据的所有权如何定义尚不明晰，更不用说进一步的商业变现。
　　个体领域，数据资产的话题，一度因为隐私换便利引发过热议，其实背后就是个体用户让渡数据所有权，换取日常中的便利。
　　机构层面，数据在AI复兴开始，就被以新时代石油、火箭燃料等类比，足可见重要性。全球范围内最具数据能力的公司，一度还被以数据黑洞 排名和类比。
　　但问题是，上一阶段中的发展，其实都建立在数据所有权混沌的状态下，而且数据的价值，在不同领域、不同场景和不同机构那里，发挥的价值也大相径庭。
　　然而一旦随着技术推进，数据价值、稀缺性进一步凸显，数据生成方、所有者，是否可以从中分红获利？
　　张璐认为这是一个颠覆式挑战。
　　如果数据被从所有权和商业变现维度认真对待，那现如今绝大多数科技互联网公司的商业模式，都会迎来巨变。
　　Meta的商业模式、谷歌的商业模式、领英的商业模式……甚至一切依赖于用户数据来变现的公司 ，不论是靠互联网广告，还是别的羊毛出在猪身上狗买单 的商业模式，根基都不再稳固。
　　而且随着数据所有权明确，商业公司不能再靠用户数据变现，也就意味着用户也很难免费使用产品和服务，于是一个全新的商业模式和闭环，或许就会形成——这种模式也不算陌生，在B端企业端就是如此，只不过C端消费者侧，免费 模式一度压倒一切。
　　所以热潮中的Web 3会是一种数据所有权的解法吗？
　　张璐坦言有在关注Web 3，但现实情况是，目前很多项目很难落地。不过也并非没有潜在的机会，张璐看好的是Web 2到Web 3的中间件，网络基础架构，比如耐克公司的CTO就与她交流过这方面的需求，在用户逛过他们现在Web 2的网站，点击关注某款球鞋后，可以自动生成一个Web 3的认证。
　　如果能将现有成熟生态与Web 3相连，或许就能解决Web 3可行性上的最大掣肘因素——独立生态。Web 2与Web 3的联动，有机会能撬动一个更加巨大的市场。
　　张璐还透露，数据相关的问题，现在也在成为硅谷乃至全美相关公司都在关注的战略级问题。
　　4年前，技术出身的张璐为了帮助初创企业挖掘和整合各行各业技术需求和整合机会，还推出了一个CXO网络 组织，吸引不同行业的全球500强企业的CTO加入，而目前这个组织里最集中讨论的焦点话题，正是如何面向数字化转型，制定数据战略，更有效花好相关预算。
　　硅谷加速商业化：从找融资到找客户
　　大公司面临转型，疫情对经济影响还在持续，全球都弥漫着悲观下行的气氛，创投创新还能好吗？
　　张璐说硅谷确实也在进入一个冷周期：创投降温，资本在观望，初创项目比以前更难融资 。
　　但问题是，一个好的创新周期，究竟是容易融资的周期，还是技术创新更快转换的周期？
　　张璐更倾向于后者。她解释目前资本只是不活跃，但并不代表没有资金。从美国来看，VC今年手握创纪录的资金，不过出手变得更加谨慎，都在等待寒冷市场展开的市场淘汰，在这个幸存者游戏之后，能够幸存下来的企业和企业家，从技术能力、组织能力上都得到了检验。
　　所以资本降温甚至变冷的周期，往往也是创业者千载难逢的机会。
　　一方面市场噪音减少，竞争对手减少，核心客户愿意给更大合约，技术验证和整合也都会更快。
　　张璐也更看好寒冬里出发的创业者，他们往往都是连续成功创业者，质量更高。据她接触，过去一年里笃定入局的创业者，很多都是富有经验的连续创业者。
　　＂热闹的时候，你即便没想清楚凑个热闹也有人给钱，但寒冬的时候，只有想得非常清楚，对技术和创新相当自信才会出发＂，对投资人而言，这个周期里的项目质量也会更高。
　　有意思的是，Fusion Fund投资马斯克的SpaceX，其实也在一个冷周期。
　　在2015、2016年的时候，SpaceX的火箭发射连续失败、持续缺钱，张璐就是在这样的背景下进入并选择投资的。
　　她回忆说，那时候其实外部对SpaceX的质疑非常巨大，但马斯克有三个方面的原因让张璐觉得这会是一个伟大的项目。
　　首先，基于技术的理解，SpaceX做的技术创新非常核心，即便火箭发射不是新技术，但回收、重复利用的技术创新一旦突破，就会把发射成本指数级降低。
　　其次是背后的巨大市场，无论是NASA的需求，还是未来更多组织和企业的需求，这都是一个巨大的市场，并且因为技术创新带来的壁垒，SpaceX可以占据80%以上的份额。
　　最后是马斯克当时已经在规划星链项目，这是一个近乎基建型的商业应用创新，当时还以太空中的AWS云计算服务做过类比，未来不管谁需要卫星服务，或许都不需要自己去发射卫星。
　　所以就没有想过如此巨大创新和大风险之下，投资打水漂的可能性？
　　张璐说Fusion Fund团队规模不算大，但极具技术背景，能够基于技术区分梦想家 和大骗子 ，SpaceX即便那时候境况不算好，但技术展现的各方面，已经在逐步在向上走，以及马斯克也并非有勇无谋，SpaceX的财务和现金流，不完全通过外部投资和投入来维系。
　　＂对这样的项目就没有对赌协议？＂
　　＂硅谷不对赌＂，张璐笑了。
　　— 完 —
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