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026 | 下一个“谷歌级”的机会在哪?-2019-06-29

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发表于 2019-6-29 09:55:32 | 显示全部楼层 |阅读模式


026 | 下一个“谷歌级”的机会在哪?

你好,这里是《邵恒头条》,我是邵恒。

今天是我为你准备的一期特别节目,想跟你分享我在得到平台上关注的最新课程。

就在这周,得到上线了投资人李丰老师的讲座,他是峰瑞资本的创始合伙人。讲座的题目是《2019年商业热点洞察和预测》,他在讲座里探讨了一个问题,很有意思:“下一个‘谷歌级’的机会在哪里?”

说到谷歌级的机会,我们可能首先会想到的是,谷歌的体量和它的垄断地位。不过,在李丰老师的讲座里,对于“谷歌级机会”的定义,还不只是垄断,而是在智能化阶段的垄断。

什么意思呢?

李丰老师认为,每一个行业的科技发展,都会经历四个阶段,先是机械化、自动化,然后是数据化,最后才达到智能化。谷歌这样的公司,就是在智能化阶段出现的。

听上去有些抽象,我给你举个例子吧。

就拿汽车行业来说。在汽车出现之前,人们主要的运输方式是靠人力或者畜力,比如马车。但是,有了汽车以后,机械就替代了人的劳动,这就让运输的能力有了“质”的飞跃。这就是典型的机械化过程。

随着技术的发展,尤其是控制理论的突破和计算机的发明,机械就可以开始加入复杂的算法和逻辑,逐步实现自动化。今天的很多汽车,就具备这样自动化的功能,比如定速巡航、自动倒车等等。

那么,再接下来就是“数据化”的阶段了。其实啊,今天的汽车产业,正好处在从自动化向数据化的过渡阶段。

先说说这里的数据化是什么意思。数据化不仅仅要产生海量的数据,而且所有的数据都要能够集中地交互,相互连接和流通。

这就要求先有大量的数据。这意味着,汽车必须装上大量的传感器,比如说摄像头、雷达、定位装置。但是,只有车的信息还远远不够。如果我们要把数据充分利用起来去开发自动驾驶程序,那么还需要有环境的数据。

汽车要在一个相对开放的环境中驾驶,就需要把天气、环境、路面、交通信号,以及其他车辆的信息也数据化。在收集所有数据后,才能进行第二步,让这些数据连通和流动起来。

只有完成了这两个步骤,才算是完成了数据化。这时候,才有可能开始进入“由机器替代人”的完全自动驾驶,也就是我们说的第四个阶段——智能化。

当一个行业进入了真正意义上的智能化,这时候,就会产生垄断了。因为如果算法足够高效,那么公司会进入一个“数据越多越好,越好越多”的正向循环。在这个过程中,算法把数据跟用户需求进行匹配的效率,也会不断提升。而这时,一定会出现,一个“谷歌级”的公司。

好,说完这个例子,相信你已经了解了李丰老师的这套分析框架,也就是机械化、自动化、数据化、智能化。有了这套框架,你就明白,如果要去找“谷歌级别”的公司,那么你首先要看的,是一个行业的发展阶段离智能化还有多远。

李丰老师举了一个例子,就是医疗产业。医疗产业现在处于哪个阶段呢?

他认为,是从自动化向数据化过渡的阶段。这些年可穿戴医疗设备大量普及,比如智能手环、基因测序仪等等。这样的设备正在不断把我们的基因信息、健康信息数据化。

那你想想,如果未来每个人的基因信息完成了都数据化,而且数据足够丰富的话,那么对药厂来说,它就能更好地发现基因和疾病的关系,更好地研制出精准、安全、高效的药物了。

如果出现了一家企业,在不影响个人隐私的前提下,把数据进行交换和连接,那么不只是药物的研制,甚至智能化诊断也可以实现了。这意味着医疗产业不仅有机会出现下一个“辉瑞”,还有可能出现下一个“谷歌”。而且,李丰老师的判断是,大概率这个医疗产业的“谷歌”会出现在中国。

好,说完李丰老师对商业科技的认知框架,我想你应该跟我一样,感到有很大的启发。带着这套方法,你会发现,不只是在医疗领域,在零售、金融、教育、物流领域,都藏着“谷歌级”的机会。

李丰老师的专题讲座,我帮你放在了文稿区。我也非常推荐你去听一听,李丰老师是怎么分析和解释其他的行业,相信你会非常有收获。

在5G即将到来的时代,很多行业从自动化到数据化的过渡,可能会非常快,离“智能化”的距离也比我们想象得要近得多。所以当下,特别适合学习李丰老师这套分析框架。

好了,这就是《邵恒头条》本周的周末分享。明天,我会为你带来首期 #邵恒帮你问#,我们明天见。

来源:得到
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