内容来源：创业邦100未来领袖峰会，君杰资本创始合伙人高庆一博士围绕着AI相关话题进行主旨演讲。本文转载自创业邦星际营（ID：BangCamp_）。
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第1939篇深度好文：11428 字 | 12 分钟阅读
精华笔记·人工智能
本文新鲜度：★★★★★口感：春蔬炖羊肉
笔记君邀您，先思考：
什么是人工智能？
什么是复杂网络？
2006年到2007年，加拿大学者重新提出了Deep Learning（深度学习）的概念，由此拉开了人工智能10年的高速发展浪潮的序幕。
一、人工智能编年史
在1956年，美国的达特茅斯会议，第一次提出来“Artificial Intelligence”（人工智能）这个概念，我们普遍认为，1956年是人工智能领域的起点。那么复杂网络始于什么时候呢？1736年的哥尼斯堡七桥问题。
2016年3月，AlphaGo（阿尔法围棋）打败了当时的围棋世界冠军李世石，2017年3月又打败了围棋九段棋手柯洁。从2016年3月开始，大量跟深度学习、数据挖掘、人工智能相关的词汇在我们生活中出现。
人工智能、复杂网络是一种什么样的逻辑框架？深度学习（Deep Learning）、数据挖掘（Data Mining）、监督学习（Supervised Lerarning）、非监督学习（Unsupervised Learning）以及相关关键词在人工智能领域处于一个什么样的位置？今天所讲的复杂网络又在人工智能这个领域里面处于一个什么样的阶段？
人工智能分为强人工智能和弱人工智能。
强人工智能需要机器具有推理能力、解决问题的能力，还需要机器具有自我意识，但是对于弱人工智能，不强调机器具有自我意志。
人工智能有一系列的相关技术和理论，还包括一个非常重要的部分叫做复杂系统，也叫复杂网络。
1950年，图灵测试（The Turing test），就是我们与机器以问答的方式进行沟通，通过问答来判断机器后面是一个人还是一段程序。
提到Alan Turing，我想大家都看过“模仿游戏”，一部记录英国数学家、逻辑学家阿兰图灵的传记电影。大家都知道，计算机科学领域的最高奖，叫做图灵奖，类比电影领域的奥斯卡，以及相应科学领域的诺贝尔奖。
约翰·麦卡锡(JOHN MCCARTHY)在 1956 年的达特矛斯会议(DARTMOUTH
CONFERENCE)上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。
总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的 决策，而不是肢体动作。
1972年，第一个人工智能机器人Shakey出现。1980年到1990年这十年间，专家系统（Expert system）得到了长足的发展。大家可以看一下我国人工智能领域的院士，很多都是从专家系统方向开始人工智能领域的研究。
2017年Alpha go战胜了围棋世界冠军柯洁，2007年深度学习概念被提出，而在之前的十年，1997年，也有一个当时震惊世界的科技进步，1997年IBM的深蓝（Deep Blue），战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫（Kasparov）。
二、什么是人工智能？
产业界、学术界和研究机构对于人工智能的定义有比较大的区别，各自从本行业及各自擅长的学术及实践延承各有侧重：
Stanford 大学（斯坦福大学）定义：“人工智能是致力于使机器智能化的活动，而智能就是使实体在其环境中能够适当地、预见性地发挥作用的性质”；
Accenture（埃森哲）定义:“多种技术可以以不同的方式结合起来感知、理解和或行动”；
Amazon（亚马逊）定义：“计算机科学领域致力于解决通常与人类智能相关的认知问题，如学习、解决问题和模式识别”。
我想着重谈一下为什么我这样排列。我们常说“产学研”，实际上应该是“学研产”，一个理论从学术提出，到研究机构的跟进，最终转化为产业实践，是需要一定周期的。
我们发现在2010年以来，人工智能的概念成为热点，创投界无不以人工智能为热点跟进。现在有句话：“人工智能是个筐，什么都往里装”。我认为一定要紧密跟随学术研究趋势，把握研究机构转化进程，进而扩大学术成果的产业应用。
未来一定属于真正具有自主知识产权，深入理解人工智能领域核心技术与理论的企业。
上面给大家回顾了人工智能的发展历史，着重强调了几个重要时间节点，以及给出了人工智能领域相关概念的逻辑框架，同时按照“学研产”的逻辑列举了不同领域对于人工智能的定义。
三、人工智能的三大要素
那么人工智能的关键支撑是什么？我们一般认为，人工智能的三大要素是：“算法、数据和计算能力”。
人工智能领域算法层面的进步，从1956年开始就没有停止过，相关顶级会议的论文有很大比例都是算法层面的迭代和发展。真正助力第三次人工智能革命浪潮的，主要是海量数据的存储、挖掘、清洗等相关技术和理论的革命性进步。
我们现在生活在一个海量数据的世界之中，数据规模的几何级数级别的扩张，支撑了人工智能特别是机器学习算法中训练数据数量和质量的提升，从而支撑了人工智能的发展。
同时，在计算能力层面，由于GPU图形处理器广泛应用于深度学习程序的处理，使得计算能力产生了跃升，GPU从传统CPU（中央处理器）顺序执行为主转变为并行处理。
综上所述，算法、数据和计算能力，三大要素支撑了人工智能第三波浪潮的发展。
目前，人工智能的主要应用领域有：无人驾驶汽车、舆情监测、智能家居、安防监控、知识管理、社交网络等等。
我们继续“过去-未来”这个逻辑，过去，我们经常听到ABC：“Artificial
Intelligent”（人工智能），“Big data”（大数据），“Cloud
Computing”（云计算）。
我以为，未来的发展还是会ABC：“Artificial
Intelligence”，永恒的主题，但是B是脑科学“Brain Computing”，C是“Complex network”（复杂网络）。
现在，我们经常听到人工智能危机这个词，仿佛人工智能领域再继续发展，人类被取代就是指日可待的事情，人类会在机器面前成为“无用阶级“。真的是这样吗？为了预测未来，我们还是要回顾过去。
18世纪60年代至19世纪40年代发生的工业革命，使得人类的体能被机器取代。在工业革命之前，人类活动以工业农业为主，体能是主要生产要素。
工业革命四要素：蒸汽机、煤炭、钢、铁。机器取代了人类最主要的生产能力：体力，但是我们并没有自此成为无用阶级，人类开始发展第三产业、以及信息化革命和智能革命。
四、人工智能危机
在信息产业经过互联网革命、移动互联网革命之后，进入了人工智能革命的时代。在人工智能革命时代，机器只会成为我们脑力的辅助和支撑，即便到达奇点（机器比人聪明），机器也是严格按照人类意志执行的人造智能，距离具有创新性与创造力的人类智能，还有很大的差距。
真正可能对人类产生威胁的，我认为是到脑科学革命时代。模拟人脑的思考，是奇点来临的基础和前提，类人型机器只会诞生在脑科学革命时代，而不会在人工智能革命时代。
很多人在不同场合提到：未来，已来。我认为，如果未来已经到来，那它就是现在，下一秒，就是过去。真正的未来，依旧未来。
人工智能不是一个新鲜的问题和研究领域，它有着超过半个世纪的研究历程，经历过三起两落。不了解人工智能发展历史和基本理论基础的人，我认为是不合适对人工智能的未来做出判断。
我们都经历过二十年前的1997年左右，以Motorola和Nokia为代表的GSM巨头当道，当时对于移动智能终端的发展，有两大主流流派，第一种是在通信终端上加入电脑模块，第二种是在电脑上加入通信模块。大家一定知道最终的结果是什么样的。
那么，下一步，人工智能和脑科学、生物学和医学的融合，究竟采用哪种模式，还需要时间来检验。
同时，脑机接口和人机接口也是下一步重要的研究方向。大家都知道，芯片是以硅为主要原料，我们人类是由碳水化合物构成的，所以硅基智能和碳基智能的融合，也是下一步的一个有趣的研究方向。
我们提到人工智能，都在提到机器人，其实大家知道，最早是没有整容手术的，手术是为了在战争或者其他事故中，使得人肌体产生功能性残缺之后，而产生的。随着时代的发展，比如隆鼻手术，开始针对功能没有任何问题的正常人类，只是因为美感而应用。
人类的肌体功能，在发育完全后，基本是稳态递减曲线，而机器肌体部件，相应的损耗和老化，要漫长的多，而且可以随时替换。基本可以理解为一条功能上升曲线。所以，在未来，很可能人的一些器官或者肢体是机器，人机器替代了机器人。
那么复杂网络又是一个什么样的概念呢？何为复杂？什么是网络？
我们定义节点数量达到10的12次方规模体量以上，我们可以称为复杂；由节点和边的关系所组成的结构叫做网络。因此当我们讨论在10的12次方以上的规模体量及由节点和边的关系组成结构的时候，我们就在讨论复杂网络。
根据节点和边的关系不同，可以得到不同类型的复杂网络。
以上是人工智能、复杂网络等相关词汇的逻辑概念的简单介绍。
五、复杂网络的研究和发展
根据节点和边的关系不同，我们定义了不同类型的复杂网络。那么复杂网络的研究和发展始于什么时候呢？
1736年，在俄罗斯有一个小镇叫做哥尼斯堡，有两条河穿过整个小镇，河上有两个小岛，有七座桥将两个岛与河岸联系起来。那么，一个邮差如何在不走回头路的情况下不重复、不遗漏地一次走完七座桥，最后回到出发点？这就是复杂网络研究的始点问题：哥尼斯堡七桥问题（Konigsberg Seven Bridge Problem）。
1959年 ER 模型提出。1967年Stanley Milgram进行了著名的“六度分割”（Six Degree Seperation）实验，提出人与人之间最多六步就可以彼此相连接。
研究表明，在移动互联网时代，这个数字是3.7步。1998年由google的两个联合创始人Larry Page和Sergey Brin的著名论文：“PageRank：Bringing order to the web”奠定了Google检索的理论算法基础，也拉开了未来二十年Google高速发展的序幕。
同年，Jon Kleinberg提出了HITS centrality的概念。2004年Mark Newman发表了影响网络分割未来的著名：“Finding and evaluating community structure in networks”。
根据节点和边的关系不同，我们可以分为虚拟网络：比如熟人网络、合著网络、社交网络；实体网络：www、生物网络、交通网络等等。还有信息网络，包括Citation network（引用网络）、Patent network以及Legal network。
我们认为这三类信息网络，是很好的人工智能发力载体，专利及法律文档，包括论文网络，由于它们的结构清晰，二意性小，存储合理等优势，是人工智能天然的应用场景。君杰资本在专利和论文网络应用人工智能复杂网络技术，分析、挖掘、整理、预测等方向，都有投资布局。
其实，我们创业邦的Bang Camp Network也是一种复杂网络，我们创业邦创新孵化平台公司叫做：“连界”，是连接的谐音，BangCamp作为创新孵化平台，连接了三个I，Industry、Investor、Innovator，是产业、资本、创业者之间的连接平台。
聚合创资产三方力量，汇聚创资产星星之火，可以形成创新创业的浩瀚星辰。所以，我们Bang Camp的小伙伴应该充分利用Bang Camp和创业邦的连接资源，积聚复杂网络势能，着力未来发展。
我们刚刚介绍了复杂网络的发展历史，复杂网络的定义，同时根据节点和边的关系定义了不同类型的复杂网络，那么，复杂网络有什么样的性质呢？我们可以用复杂网络相关理论技术做什么呢？
首先我们可以利用一系列方法来评价一个节点在网络中的重要程度，比如degree centrality（度中心性）、eigenvector centrality（特征向量中心性）、pagerank centrality等等，我们还可以应用网络切分算法，比如自顶向下的divise method（分区方法）或者自底向上的agglomerative method，可以把网络切分成若干个子网，使得子网中节点连接的紧密程度，大于子网与子网之间节点连接的紧密程度。
我们知道，复杂网络的数量级巨大，我们可以通过网络切分技术，达到降维的目的，使得复杂问题得以简单化分析。同时，我们还拥有一系列网络演化理论，可以根据已有数据建立模型，进而预测未来网络演化规律。
今天，我按照“回顾过去，分析现在，展望未来”的逻辑思路，为大家简要回顾了人工智能、复杂网络发展的昨天、今天，提出了一些我对于明天的假设。
事实上，以上这些领域，是有可能产生出未来的BAT的，也是君杰资本一直在关注的领域。君杰资本在专利和论文网络应用人工智能复杂网络技术，分析、挖掘、整理、预测等方向，都有投资布局，希望通过我们的共同努力，能更好的推动人工智能这个行业的发展。我们一起连接，构建人工智能领域创新创业的“复杂网络”。最后，我想祝福大家，在未来的10年、50年，越来越好！谢谢大家。
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对于市场现状，我用几个关键词来总结：一是创新，刚才前面的嘉宾在介绍医药投资的时候，提到创新药，比如在免疫细胞治疗这块，差距不大，或者存在弯道超车的机会，所以在创新药这一块，高特佳投资做了重点布局。 二是整合。医疗行业，不管是药还是器械、服务，集中度非常低，非常分散，和美国市场比，美国5000亿市值的公司，医药领域的公司大概有14家，中国医药领域市值最高的是恒瑞医药，但也只有2000多亿。这样就给投资机构，给资金留下了很多并购整合的机会。去年我们为什么上量这么快，在并购这块我们做了很多事情。 三是头部。从去年下半年到今年特别明显，头部公司的资源聚集效应非常突出，不管是二级市场还是一级市场。在一级市场我们围绕着头部公司做投资，比如在医疗器械领域，我们下重金投资头部企业，甚至和“国家队”一起，因为我们知道“国家队”的实力很雄厚，眼光也很准，他们也在看行业的头部公司。 张建斌：2017年整个医疗健康产业发生了很大变化，我们进行分析，我们认为未来医疗的变化，一是创新药的这块变化，但是我个人认为，未来最大的变化应该是支付方的变化。支付方的变化对整个产业链起到牵一发而动全身的影响，目前商业保险的整个支付方在6%左右，未来向美国、欧洲这些国家看齐，商业保险占支付方的20%左右，会产生2万亿到3万亿支付，这样谁拥有支付权，谁拥有把握产业的能力。未来对医疗器械、药品、诊断试剂都会产生很大变化。 二是医疗的核心资源医生。在各个省区，比如像浙江省各个地方，都可以多点执业，备案制，在一个省里进行多点执业。医生职业的开放，一定会在未来造成整个门诊楼，或者是医疗门诊大厦这种新型的医疗服务形式，出现这种新的形式，未来像第三方服务、医疗服务产业也会集聚起来。结合商业保险对整个机械和未来这一块也会产生很大的变化。 三是技术的变化非常大，特别是一些人工智能、基因编辑、基因检测，可能未来三到五年，或者五年之后成为医院中标配的东西。这对整个医疗服务和病人来讲是个性化、精准化的过程。这个过程中会产生哪些新的机会，我们也是基于这几点的判断，积极的到海外做一些投资。 去年12月份，我们closed了一个美国的公司，他们是用人工智能来筛药的公司，这个公司去年销售收入80亿美金的莱娜多按药进行了整合，通过它的模型跑出来的药，用药是以前的1/3000就能达到同样的药性，这是通过人工智能的方法来对它的药品进行优化，而且实际检验当中得到了非常好的效果。我们希望有一些代表未来趋势性的方向做投资。 张莉：无论对什么投资，尤其医疗投资，围绕着几件事。一是创新的技术，二是核心的团队，三是非常明确的市场，比较巨大的市场。我看到的过去的2017年，我们这个行业变得越来越国际化。 在过去三年中，看到越来越多投资人，包括投资人、创始团队、上市公司，能看到越来越多的中国人在国外，或者找投资项目，或者找各种资源的对接，这是中国人在往外出海的一个表现，可以看到很多中国科学家的影子，可以看到很多中国大的公司的高管，这是一个往外流的趋势。 还看到往内流，最近两年融资非常容易，拿到很多钱的团队很多都是有在国外的海外经历，在国外大的制药公司，或者是医疗器械公司做高管的经历，或者是非常知名的创业者团队。这些都无外乎锁定技术和人，所以中国的医疗投资非常核心的几个点，其实越来越多的在关注到这里面，我觉得大家都已经意识到了。 2017年融起来的，拿到核心的高科技的，都是知名的海外团队。海外大的公司高管，在他们即将退休之前就有很多基金开始围绕着它的左右，从一开始，不管是原来做PE的团队，都开始往前面走。反推过来一个问题，为什么大家都往前走，进到市场上，到了第二轮、第三轮，价格很难达到最后退出时候的回报，所以越来越多往前走的现象在2017年表现得比较明确。 第三个因素，市场。在市场的情况下，更多的时候我们看到在中国这个市场上比全球任何一个市场更能做得好，更有先机。比如AI，中国是最有大数据的国家，而且在AI起点上，中国不比任何一个国家起步晚，在这一点上我们和全球在最领先的跑道上，我们是领先的地位。我们前面扫描了所有在中国做基因检测的，做靶向治疗的行业。前面去布局的，我们看他们到最后，现在打来打去，其实都是在通过价格战做市场。2017年，越来越看清楚在每一个细分领域中大家到底在争什么，抢什么，如果想在市场上立足，想跳出，你的策略应该是什么。 对于鼎晖来讲，前两个比较关键点，人和技术越来越往前走。我们会围绕着已经投过的平台往里面装一些新的内容，或者重新孵化一些东西。对于市场非常重要的时候，我们会找到相应市场好的平台，往里面装一些新的内容。 2017年带给大家更多的思索，通过2015年、2016年比较新的东西，比如靶向治疗、伴随诊断的出现，那时候谁能变成最后的黑马跑出来，大家都还不清楚，但是到了2017年大家已经比较明确，看谁会有比较好的策略，未来两年是开花结果的时间，这是我的看法。 陈华伟：我从两个方面来讲。好的一面，现在是医疗的创业投资最好的时候，现在这些创业的，从国外海归的、千人计划的，从国外回来的一大帮。现在创业的，无论是数量还是质量上都比以前好非常多，因为这帮工程师带来了人才红利，回国做生物、医药的人才数量特别多，这是非常好的一个创业的一面，给我们做投资的提供了很多好的项目源。 另外一块，钱特别多。元旦左右三四家生物医药企业融了10几亿人民币，这是以前想都不敢想的，以前都是几千万、几千万投，现在是几个亿、几个亿的投。政策这块，前些天港股出了一个政策，鼓励非盈利的生物技术类企业在港股上市，以前都是TMT的往国外上，现在港股也可以做了，利好的因素越来越多。 我也想提一些风险。一是从去年来看，IPO的风向标，医疗企业被否的概率非常大，前两天是明德生物暂缓表决，整个来讲，如果从IPO来讲，医疗这个行业是不太乐观的。如果以IPO为导向，我觉得策略上要在风控上做好。 二是我们看了很多项目，一年要看几千份BP，实地拜访也得看几百家。有一些项目是伪创新项目，还有同质化的竞争激烈。作为医疗投资这帮小伙伴们，大家从产业角度上看，很多项目甄别的都差不多。但是确实现在做医疗投资的人太多了，很多项目也都融到钱了，这里面可能也会有坑，希望大家注意一下。 陈玉喜：大家好，我们善德资本这几个合伙人都是医疗大健康行业投资从业时间比较长的，2016年、2017年我们思考的比较多，今天跟大家分享一些干货。像2017年，我们三年左右的时间已经有两个项目退出了。一个项目是IPO退出，一个项目是并购退出，一个是10倍收益，一个是几倍收益。 2016年到2017年，是医疗项目退出的好年份，投资是不是好年份，仁者见仁，智者见智。这两年医疗体统的政策密集的发布，包括新医改、医保控费、两票制、集中采购。因为医疗医药行业非常依靠政策吃饭，这些政策会对整个医疗医药体系的企业造成深远的影响。总结下来主要的问题是国家医保系统要控制支出的高增长，通过两票制甚至一票制来压缩医药中间环节的利益，由此来试图降低医保系统对医药和医疗器械的支出。 大家如果关注医疗医药上市公司公告会注意到，基本上隔个三五天就会有上市公司并购医疗医药销售渠道的公告，而且成交的估值都很便宜。这说明什么？销售渠道实际上在抱大树，渠道在深刻剧烈的整合。包括现在的一些托管，药房托管、检验科托管、医院托管，这都是在抢渠道。一些核心竞争力的企业会发展的越来越好，一些竞争力比较弱的，比如产品力比较弱，规模比较小的企业或者被并购，或者慢慢淡出市场，这些我们有着非常清醒的认识。实际上谁拥有更好的产品、核心竞争力就会发展的很好。即使一些大的上市公司控制一些渠道，但是它的渠道还是要靠产品，还是要有一些药品和检测的试剂和仪器，头部企业会发展的比较好。我们之前投一些PE、VC项目，独立成长成一个上市公司的机会还比较多，但是这几年我们去看，非常明显，独立上市的机会会越来越少，这时候如果作为投资人，如果这一点不把握好，那你给的估值，包括退出都是有问题的。因为我们就是财务投资人，最后还是要退出的。 从二级市场来看，整个估值在往下压，但是我们看一级市场，有一些项目估值是非常高的。从长远来看，我们觉得将来二级市场的估值中枢应该是往下走的。刚才波宇总也说了，大健康投资行业还是有蛮多坑的，如果不是在这个行业里扎得非常深，看着医疗医药这个行业比较热，有一笔钱自己搞基金，十有八九都要掉到坑里。因为我们这些专业投资人是经过这么多年风风雨雨坎坷走过来的，所有的学费都是交过的，看的是非常透彻的。当然在大健康行业在中国因为老年化、环境问题等原因扔保持着GDP两倍的速度高速增长。大健康行业投资还是未来最具潜力的投资领域，这里面孕育着很多机遇，同时也有很多挑战。 讲回来，我们善德资本作为专业的大健康行业投资机构，我们投一个医疗医药企业之前会把企业看得很清楚，细分行业发展思考的很透彻。投资之后，我们最大的价值可能就是帮助企业对接资本市场。 首先是选择合适的资本市场，是A股还是港股，还是纳斯达克，并在合适的时机给一个非常精准的建议。其次，也要非常客观的讲，每个企业都不是完美的，可能说这个创始人是研发出身，可能那个创始人是销售出身，实际上在企业一些环节上它还是有短板的。所有的企业运营问题都是管理问题。我们善德资本团队曾经帮助过十几家企业IPO上市，每家发展过程中都遇到过方方面面的问题，在过程中积累了大量的实战经验。 如果企业发展的某个阶段有短板，我们会在这个时候帮助企业补上企业发展过程中的短板，包括推荐一些行业优秀的人才，提供一些管理咨询和建议，在企业规范运作方面提供一些指导等等。成为企业上市过程中的最值得信赖的军师和参谋。帮助所投资企业IPO上市并退出，为我们的出资人创造超预期的回报是我们最大的动力和使命。这就是我们作为专业投资机构提供给所投资企业和出资人的最大价值。施国敏：过去的这几年，一是变化非常非常快，无论行业还是是新进入的投资人的数量，或者说什么样类型的投资人；二是在这个变化过程中，出现了非常明显的分化，这个分化。比如，高估值的公司在一级市场很多，但是二级市场的整个估值中枢在下降；然而我们也看到二级市场之中包括像恒瑞、爱尔这样的不仅业务做得非常不错，还是可以拥有高估值，且能持续。如果直接从股价上升的角度，整个去年也是大市值的公司涨幅更多。 此外，一级市场的分化也比较明显，专业的医疗基金和医疗团队会比以前机会更多，做的也会更好。有些嘉宾刚才也提到里面会有很多坑，如何对待这些坑就是考验专业性的时候。除了分化，结构上也有很大变化。结构的变化是什么样，比如GDP的增长目前相对来说比较低，只有7%左右，未来也基本不会超过，但是医疗健康行业的速度是超过GDP的，其中也出现分化，以生物医药和医疗器械、医疗服务是比整个大的医疗健康行业要更好的。无论二级市场的这种分化，大市值公司和小市值公司的估值分化，还是一级上次行的这种分化，分化本身我觉得未来是比较明确的。 除了分化之下的结构性机会，还有流动性的机会。所谓流动性的机会，资产或者机会会往更好的方向走。无论是医疗健康领域，还是其他的细分领域都会存在不同资产置换的需求。比如大家所理解的并购就是买买买，但是其实并购完全不是买买买。资产的买买买，肯定是一边买一边卖，把不适合自己的非核心资产，对它的本身估值起不到太多帮助作用的就逐渐剥离，无论看辉瑞、美敦力还是国内其他上市公司，都存在这种现象和趋势，这种结构上和流动性的机会未来存在很大需求。 除此之外，赋能非常重要。赋能式的投资，就是我们投了之后要真的带来一些增量的价值，而不是存量的。因为存量的竞争已经非常激烈。 从整体来看未来机会，大家是否还有其他的一些战略性思考？也可以简要的分析一下，未来怎么从战略角度看医疗健康领域的投资。 王波宇：对于这个问题，四个字，一是创新，二是整合。技术创新、产品创新、模式创新。从大健康领域，我们前端创新机会很大，不管是人才基础还是资本涌入，对于创新都非常支持。在消费端的创新，包括医疗机构的创业，医疗机构的延伸、服务，现在民营医院、民营医疗的高速发展也需要一些创新的模式才可能和资本市场对接，否则确实难以为继，这是在创新的领域，我认为大健康有很多机会。 整合是往中间看，也就是存量资本这一块。本身我们已经有200多家上市公司，医疗的，在新三板上有近千家。我们在整合这个领域中，真正我们的投资人、出资机构能起来道路什么样的作用，能不能把整合的力量转化成为二级市场的市值提升，以及转化成未来高的收益率，这也是考验我们出资人、投资人能力的。 昨天国家公布2017年GDP80万亿，健康中国2030年规划，在2030年大健康产业要达到16万亿的规模，2017年也就5万多亿，中间还有4倍空间。 在创新和整合的两个旗帜之下，我们在大健康领域的投资还有充分的机会，我们也欢迎各种资本力量都来参与到医药大健康产业的整个发展当中。同时，大健康领域确实是非常宽泛的领域，不是仅仅集中在传统的制药行业、医疗器械行业，也不是集中在医院、医疗领域中。大健康是个大概念，有很多的细节和方向都是值得去创新和发展的，这也是我们未来在投资的过程中可以去获得机会的地方。 于建林：我觉得未来从战略层面去思考投资机会，有如下几个维度：一是从结构调整，二是产业升级，从这两个层面去发现投资机会。从结构调整的角度看，现在医药商业在医药市场占比为40%左右，从占比来看似乎有点多，我们会觉得未来器械和服务这块的占比会稳步提升，医药商业在营改增，以及两票制等政策的影响下，占比会下降，但是绝对值会上升。所以我们会觉得在器械和服务的投资机会会凸显出来。 从产业升级的角度看，原来国内的企业做仿制药，而且都是低仿，未来会向高仿方向走。未来十年，很多专利会到期，给中国企业很多机会。再往上是创新药和原研药，中国的原研药市场未来几年会爆发出来，原研药在临床三期已经有十个，临床二期有50多个，未来在原研药这块会出现很多好的投资机会。 在器械方面，随着新技术、新材料的应用，我们会觉得器械也会出现从低端往高端走的趋势。器械这个行业的竞争非常白热化，中国有1万多家器械企业，他们的平均收入也就2000多万，无法与强生这样的外资巨头抗衡。未来新技术、平台化趋势越来越明显，比如乐普是围绕着心血管这一垂直细分领域，从药到器械，再到服务，打通全产业链，打造一个平台化的公司。迈瑞也是从高端影像设备，往后端设备维护走，打造一个平台。围绕着平台化的趋势，我们也会发现一些投资标的。 在服务方面，大家都看得比较清楚，社会化资本进来以后，医生的角色开始发生转变，会给医疗服务带来很多投资机会。刚才提到医美、植发、高端连锁，像爱尔眼科已经全球化了，走得非常好。包括第三方机构，像第三方检验、诊断、影像、病理，这种机会也会慢慢出来，高特佳投资已经做了很多布局。 在国际化方面，中国医疗企业都需要面对国际化的课题。前面有嘉宾提到，“请进来、走出去”，包括把国外的产品，重磅品种引进来，或者是授权中国市场。也包括国内企业向国外公司进行授权。我觉得中国的医疗企业未来要达到几千亿，甚至万亿市值，全球化是必由之路。随着时间的推移，以及人才的引进，中国医疗企业的全球化会成为趋势。同时也会带来文化整合的问题，并购进来以后的整合和管理的协同，都会是中国要走向几千亿市值，甚至是万亿市值的企业要面临的课题。 张建斌：从IDG来看，我们觉得医疗这一块未来的战略投资一定要考虑医疗健康产业十年、二十年以后终极的形态，是一种什么样的形态，然后再进行战略布局，我们是从三个维度来看医疗卫生发展。 一是规则的变化，包括物质性评价、药品上市许可人制度、国际化的标准进入等等，这是整个规则的变化。规则的变化会导致整个产业结构、产业形态产生哪些巨大的变化，会产生哪些新的技术。 二是疾病谱的变化。十年之前和十年之后，整个医院的疾病谱，流行病和非流行病发生率、死亡率，已经发生了巨大的变化。在新的社会形态之下，智能手机极大地发展。整个工作节奏加快，在交通、特别是高铁这一块连通速度加快，距离拉近，全球化就是一个地球村。在这样的工作环境下，一定会产生人的生活习惯逐步改变，工作压力逐步增大，久而久之会产生疾病谱的宾馆。所以疾病谱的变化一定会导致检测技术的改进，诊断技术的改进，治疗技术的往前发展。在整个的发展过程中，疾病谱的变化中，医疗技术的发展也是非常重要的，我们觉得医疗技术的发展一定符合人性化的发展。整个医疗技术的发展历程中，一定是从有创到微创，未来可能是无创，这是因为真正的终端从病人的角度来的，这是它的需求。我觉得最终的技术，评判技术好还是不好，在临床上最终能不能给病人、医生带来更大的益处，是否符合人性化的发展。 我们的投资策略也会有新的变化，对于未来趋势性的东西，趋势性的技术和趋势性的规则改变导致的医保、健康、管理这一些变化，我们有可能采取赛道投资的方式。对于技术性的进一步投资，我们可能采取全球布局的方式。 张莉：今天在座的都是对大健康领域有兴趣的，毋庸置疑这个领域在未来也是非常有前景的领域。刚才我讲了关于人，关于技术和市场，实际上还有一个事情是在这个领域中投资非常重要的，当然在其他领域也非常重要，就是时间点。你什么时间投进去，投的早，投的晚可能都不会非常恰当，那么怎么能抓到这个时间点，我今天想强调的可能是鼎晖的文化，也可能别的基金也有，是非常深入的行业研究。 行业研究本身能带来你对这个行业中与众不同的看法，能够找到非常准确的时刻去把握住这个结点。现在有很多新出来的技术，比如基因编辑、基因治疗，我们看到最近非常热，像基因治疗在十几年前也有过一个周期，但是当时因为有一个失败的案例，治死了一个人，之后美国基因治疗市场一下子跌下来，过去很多年都没有人敢再碰。很多年前批了一个基因治疗药，最近又批了一个药，所以是有时间结点周期的。比如几年前投可能相对比较便宜，现在都已经非常贵了，但是你其实不知道该投到哪一家里。所以该投谁，在什么时间投，要靠着你对这个行业的深耕，深耕不是蜻蜓点水，而是需要在细分领域中深深扎进去，其实这个领域也需要工匠精神，对这个领域深刻了解，才可能让你投出来一个好项目。 第二，我想强调的是，我希望整个投资环境越来越能有的氛围是合作共赢的氛围，而不是互相纯竞争的死掐架的，我们不想给企业带来劣币驱逐良币的环境，基金要有这样的自律，否则未来不会有非常好的回报。作为一个投资人，很多时候是一种自律，是一种对自己的要求，当一个基金有了一定的积淀和历史的时候，已经投过了比较好的公司，和原来公司的合作，包括和投资伙伴的合作，我们经常会在这个领域中碰到很多基金，表现看是竞争对手，我觉得任何事都是人的事，所有事都是人的事情，要想把事情做得长久，就要把人做得长久。站在别人的出发点上，怎么能让大家共赢，李嘉诚会让他所有的竞争对手都能赚到钱他的路才能走得越长。 陈华伟：医疗投资要有产业思维做投资，以前投资投的是资金，现在投的是资源。另外从投资机会上来讲，补充两方面：一是过去讲进口替代，现在要抛掉这个思维，要走出去，要两个市场，国内市场和国外市场，这两块市场我们都要重视；二是我们前两天做了一个项目复盘，我要提醒红海里的投资机会。有时候我们觉得红海里面已经很LOW的产品，竞争非常激烈，去年我有两个项目没有投，挺可惜的，但是都是在红海里面的投资机会。后面证明企业发展的非常好，当红海里的企业出现技术上的改进，销售渠道上的改变，它的增长确实非常惊人。 陈玉喜：现在大健康领域确实孕育着一些新的机会，比如细胞免疫治疗方面，比如我们一直看好的医疗机械的一些机会。医疗机械各个子行业我们都有布局，其中我们投资的POCT龙头企业基蛋生物（17年已经在A股上市。之后我们还会关注相应的机会。但是这些热点如果不能在比较早期就投资进去，到后期会非常贵，也可能会造成一二级市场估值的倒挂。目前来看符合我们标准可投的好项目越来越少，可投资的金额也不会很大，这也解释了我刚才说的我们基金不追求规模的原因。大健康领域不缺钱，想投资这个领域的钱非常多。但是如果为了追求基金规模，募集了很多钱要投出去就会被迫降低投资标准，这完全没有意义，这不是我们想干的，我们想做一个有影响力，有使命感的，基业常青的投资机构，扶持和培育世界级的企业。 施国敏：谢谢各位的分享。如果从战略型角度思考有几个观点可以补充。一是在每年接触那么多，几百个，甚至从BP的角度看或许有上千个项目，但最终成的可能只有几个。，这并不是说有些项目不好，而是投资人和创业项目之间的缘分或者互相匹配度还没到，有些项目在其他很多投资人眼里可能就是很好的项目。 二是很多时候我们需要做系统性的策略性思考。如果你没有一个策略性的思考、系统性的思考，没有自己独特的投资策略，就会疲于应对很多项目。项目看还是不看？看了要花很多时间研究。飞过去看吗？有的时候确实比较浪费时间。但是如果你自己有策略性、主动性做很多研究，提前知道应该在哪些领域布局，那么你的效率会高很多，所以说应该更多去做系统性、策略性、主动性的事，做更有效的事。谢谢大家!
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