这是两个问题: 医药行业 医药行业关注的老兵了。这个行业长期来看,潜力无限,但也有瓶颈。依然看好有研发出新药的医药公司,对于那些抱着老药,仿制药,不思进取的医药企业要警钟长鸣。对于那些生物医药的初创企业,没有利润动辄上千倍市盈率的制药公司,牢记那是风险投资,风险投资无限可能。就像孙正义投资阿里巴巴。阿里巴巴好不好?当然好,孙正义老厉害了。可问题孙正义200个投资项目就只有一个阿里巴巴成功。其他投资全部打水漂。去年wework和Uber让孙正义焦头烂额,也没有当年的精气神了。所以,只要你把握住医药企业的主方向,医药企业可以投资。一个要有新药产出效率,要研发团队嗷嗷叫的制药公司,另一个是尽量选择成熟的制药企业,找头部的公司。小企业不是不好,是不稳。 人工智能 人工智能已经有点潮水退去了。如今的人工智能重点在无人驾驶领域,但无人驾驶可能最终实现level4,永远无法完外。也就是说,在特定环境,输入环境变量,可以不用驾驶员慢慢的开。比如在一个大的公园里面,20码的速度从园区东边到园区西边。有点像轨道交通。另一个应用其实在level3水平。比如特斯拉,利用无人驾驶其实是辅助驾驶,驾驶员必须在驾驶室,你不能甩手掌柜,必要时候接管系统操作。这种无人驾驶是之前驾驶员辅助系统的延伸,比如ADAS系统。最早的时候有个叫定速巡航,省却你踩油门,在高速用。 而其他人工智能: 一个是面部识别,现在其实已经很成熟了,应用也普及,就是你们大多数人手机都有这个功能,技术差距在于平面图有时候以假乱真。比如有人用照片开锁手机。技术上还有些意外状况,不过总体上已经十分深入成熟。 另一个是语音对话,人工智能比如SIRI,其实大家也很熟悉了。让他们写文章,变得很聪慧和人一样,几乎不可能,也别惦记。所以一直是一种小工具的态势。 还有一个是大数据营销,比如头条推送你喜欢的内容算法,比如一些应用推销你搜索过产品的内容。 除了上面的这些,其实人工智能在未来的应用已经到了一个瓶颈阶段。难的不是说算法,也不是数据,也不是并联计算。难的是你如何找到一个方式,来将数据喂出一个超级应用。又或者说,你考虑出一个大数据形成的人工智能,你考虑过人类行为的小数据吗?很多时候,人是无法预判的。就像无人驾驶汽车开了数亿公里,他依然搞不定一个乱穿马路的熊孩子。盲区就是盲区,小数据的盲区往往让技术寸步难行。 |
另一视角
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