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前哨·王煜全丨向你汇报-2016-06-16

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发表于 2016-6-16 12:10:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
前哨·王煜全丨向你汇报

昨天,我们得到App上线了一个新的订阅产品叫“前哨·王煜全”。王煜全是个非常特别的投资人。一般的投资人呢,都是在美国融钱,然后跑到中国来投资。但他却恰恰相反,他是带着中国的钱,跑到美国去投资,而且专门投那些高科技创新企业。

现在他正带着一个“美国创新深度考察团”在美国考察,每天他都会从“前线“发回最新的报告,我们可以在他的这款订阅产品里和他保持同步。比如说他向你汇报了美国一家叫赛尔瓦斯(cerevast)公司的情况。

这家公司研究的是中风急救产品。它主要有两个贡献,一个是救死扶伤;另一个就是可以极大地降低医疗成本,因为它可以很好地改善中风病人的愈后状况。临床试验的双盲测试结果就显示,这家公司的产品和同类治疗方式比较,差异十分显著。使用赛尔瓦斯产品以后,死亡人数降低,痊愈人数大大增加。最重要的是,对那些全身瘫痪没有死亡,但是需要长期卧床,需要别人照顾,面临精神上和物理上双重压力的家庭来讲,帮助特别大。它和对照组比,造成全身瘫痪的人会少很多。

那么塞尔瓦斯公司怎么这么厉害呢?他的设备原理是什么呢?其实很简单,它是用超声震荡的方式,相当于很柔和地给大脑做按摩。我们都知道,人类的大脑啊,就像一块豆腐一样,非常地软。所以,当有的时候我们的脑子激烈地和外部产生碰撞,表面上看起来,颅骨没有受伤,但其实里面已经脑震荡了。因为里面是很软的,像豆腐一样很柔弱。如果里头的血管出现堵塞了,你用强的刺激去震荡它是不行的。要用非常弱的刺激,相当于很轻柔地去按摩,持续不断地按摩,它就能起到疏通血管的作用。所以原理是超声震荡,但核心是能不能做到这么轻柔、这么细致、这么持续的按摩,这个度是很难拿捏的。

国内其实也有人曾经尝试做过用超声震荡治疗中风,结果草草收场。为什么呢?因为适合这种治疗方式的是缺血式中风、栓塞式中风,或者脑卒中。如果你的缺血没治好,就用超声震荡,震荡的力度不对、不均匀,反而会造成大出血。国内曾经就出现过大出血的案例,所以草草就被停掉了。

王煜全还提到了一家机器人公司,这家公司以研制表情十分逼真的机器人闻名。它的表情互动技术是利用我们人类大脑当中的镜像神经元。这类神经元专门负责当我们面对一个人的时候,我们下意识地就会知道对方的情绪,而且会模拟对方的情绪。也就是说对方高兴,你也会高兴;对方如果伤心,你也会做出伤心的表情来。所以双方就会产生共情,进而拉近距离。这家公司的机器人能够通过它的视频摄像头清晰地判断它对面的人的面部表情,而且做出同样的表情来。他们做过很多惟妙惟肖、几乎可以乱真的机器人。

最值得一提的是,这家公司在2014年把总部搬到了香港。这是因为他们的CEO有一个观点认为,智能玩具就是机器人,因为实际上现在的很多玩具的智能程度很高,其实它已经达到机器人的水平了。而中国玩具的工业化生产能力是全球最好的。那么如果你想要造出全世界最领先的机器人,就需要把总部都搬到中国来,这样才能更好地和中国的机器人产业对接。这说明啊,我们中国企业首先需要发现自己的优势,其次要利用自己的优势去和美国这些有优势企业深度合作,在这个领域,中国的企业有很多的机会。

王煜全在美国的第二天上午去了著名的斯坦福大学,拜访了大名鼎鼎的物理学家张守晟(读“成”)教授。张教授回顾了他的科研和他的投资经历。总结起来有两点:一是说,中国人都非常的勤奋,所以他认为中国的未来一定会非常的好。虽然我们周围有很多人在抱怨,我们也能看到存在各种各样的问题,但不可否认的是,今天和昨天比起来是好了不少的,昨天和前天比,也是有进步的。所以过去的三十年里,我们一直是在不断进步的。所以我们也有理由相信,只要持续不断地努力下去,中国的经济还会更好。第二点是,张教授提了一个很有趣的说法,他说他是百分之百的时间做研究,百分之百的时间做投资。王煜全就认为虽然百分之百的时间不太可能,但是百分之百的投入和百分之百的精力是有可能的。因为这个时代是创新的时代,创新比的不是体力,比的是脑力,创新很多时候是厚积薄发的灵光一闪。所以比的是你和别人不一样的地方,比的是差异。这种时候,就要求你要专注,要求修出你的长板,修出你和全世界所有人都不一样的地方。就像张教授,他就很独特,他懂得把自己的独特性和别的独特的东西相嫁接。比如说他做投资基金,原则就是利用斯坦福的资源嫁接中国的资源。当你有优势的时候,和其他的优势资源强强合作,用长板对接长板,形成一个巨大的木桶,最后就是多赢的局面。

王煜全在接下来的美国之行中还会带领大家走访很多公司、大学的实验室、面见很多业界的大牛,比如说Uber啊、超级高铁啊、人工智能啊这些名副其实的创新前沿机构。欢迎大家订阅“前哨·王煜全”专栏,让他成为你的全球科技创新侦察兵。

本文来源:得到App订阅产品“前哨·王煜全”
稿:星光
转载:得到



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