來源：鈦媒體
摘要： 2019年11月9日至11月10日，科技智庫「甲子光年」在北京舉行2019「甲子引力」大會。
甲子光年智庫負責人江濤（左）、甲子光年聯合創始人兼主編程曼祺（中）、甲子光年首席戰略官Jack Poon（右）
2019年11月9日至11月10日，科技智庫「甲子光年」在北京舉行2019「甲子引力」大會。在11月9日上午開幕式的主題報告環節，甲子光年首席戰略官Jack Poon、甲子光年智庫負責人江濤與甲子光年聯合創始人兼執行主編程曼祺以《花開百業，科技突圍》為主題展開分享。
此時此刻，決策者面臨非常多的挑戰。
什麼挑戰？
在2018「甲子引力」大會上，我們曾列出一張產業網際網路棋盤，其中有無數的技術和產業在發生著合作、融合。這個過程中，當一把手決策時，常會遇到這樣一些問題：
比如垂直發展還是水平發展？橫著長還是縱著長？究竟要成為一個平臺，還是成為深入於產業的佼佼者？每個產業和每項技術，到底最佳實踐是什麼？投資者和政策制定者也面臨挑戰：
到底怎麼判斷一個產業值得投資和扶持？到底如何評價一個公司值得投資和扶持？10年之後，中國新一代科技賽道當中是一個大阿里還是十個小阿里？是一個大山頭，還是一群小山丘？其實，此時此刻所有人都會面臨著一些複雜性的挑戰。每天來來回回發生的新聞，我們怎麼去理解每一條消息背後的含義？
這樣一個複雜局勢面前，最終很多人都有如下幾個非常樸素的問題：
第一，增長還會繼續嗎？
第二，到底怎麼判斷趨勢？
第三，中國新一代科技產業究竟有沒有一個評價體系？
在2019「甲子引力」的主題報告中，我們試圖逐一回答上述問題。
* 在主題報告之後，甲子光年創始人兼CEO張一甲發表了《25個預判，談中國科技產業趨勢》的演講，從市場、企業、新一代企業家三個維度詳細闡述了當下市場的趨勢預判。
報告要點如下：
1.中國經濟已從出口導向型轉向內需導向型，無人服務將興起，以T2B2C持續推動未來to C經濟的增長。
2.20年後，中國如果要成為第一經濟大國，關鍵在於怎樣引導資源有效分配，尤其是對金融、人、能源和科技四大經濟動力要素的推動，以及科技化和市場化和各方（政府、科創、企業、投資）配合的力度。
3.科技與產業的融合飛輪由3個環節構成：可數據化的來源、處理數據的效率和以數據驅動的新商業模式。
4.我們可用衡量產業融合科技的能力（I can）與產業對科技的實際投入（I do）的「I can I do」模型來具體判斷某一具體產業與科技的融合程度。
5.仔細分析I can I do模型中，落在「遠見者」領域的各個產業，我們發現，科技正在政務、地產、製造、物流、教育與醫療這6大領域的轉型升級中發揮各不相同的重要作用。
20年後，中國會是世界經濟第一大國嗎？
——「甲子光年」首席戰略官Jack Poon
出口導向型轉向內需導向型，無人服務將興起40年前，中國的經濟體量只佔世界的2%，現在佔比17%，毋庸置疑，中國已成為全球第二大經濟體。很多經濟學家開始預測，中國在何時會成為世界經濟第一大國？緊接著的問題是，中國究竟有沒有可能成為世界一流的經濟強國？如果可能，最關鍵的影響元素是什麼？
今年大國關係風起雲湧，實質上影響了全球經濟形勢的發展，因此很多人都認為我們正處於變革前夜，這將是國際社會面臨的巨大挑戰，之前以國際化、國際貿易、基建投資、不斷提高生活水平的經濟發展模式也可能隨時改變。
如果從投資和國際貿易的角度看，目前全球經濟的發展前景並不明朗：全球經濟增速從2018年底的3%調到2.6%-2.8%之間，IMF（國際貨幣基金組織）以謹慎態度觀望全球經濟發展；全球製造業和商業的信心指數也開始下滑，由樂觀逐漸轉向了悲觀，全球貿易和投資增長率也開始放緩。
多說一句，雖然中國經濟前景不明朗，但這並不一定是件壞事，這意味著市場進入了整合階段，資本可以集中至能為未來創造價值的行業，這些行業將有機會獲得更多資源。
總的來看，不明朗的外部環境，必然會影響到中國的發展方向。
數據顯示，全球GDP增長和全球貿易增長量掛鈎。中國作為全球最大製造業出口國家，進出口肯定會受影響而趨於下滑。製造業信心下滑，又會直接影響中國經濟增長——中國上個季度的GDP已降到了6%。
其次，中國進口放慢，也影響了整個亞太地區的出口和經濟增長，因為中國最大的進出口貿易夥伴都在亞洲地區。2018年中國對美國的出口只佔中國GDP的大概4%，這意味著中國未來的貿易發展會呈現地緣化趨勢，將會與亞太地區有更緊密的聯繫，走入新的經濟發展階段。
中國前40年經濟發展的主要元素，來自出口導向、城市化和工業化。
1978-2008年，工業是中國經濟的重要推手；90年代起，中國的經濟發展與出口聯繫緊密，經過40年的發展，8億多人從貧窮線上掙脫出來。最近十年，工業和農業在經濟結構中的佔比縮小，中國經濟開始轉向服務業推動。
我認為，未來20年，中國經濟的發展不再會是出口主導，而會變成一個內需主導的經濟體系，科技化和市場化會成為兩個主要動力。在這個轉型過程中，資源會經歷明顯的重新調配。
以美國為例，道瓊工業指數榜上的30家公司，大體反映了每一個不同行業對美國社會經濟的貢獻。40年前，30家公司裡只有1家科技公司；如今，30家公司裡，有5家科技公司，而這5家科技公司的總市值佔總體的38%，這意味著美國的經濟動力其實來自於科技公司。
中國經濟轉型也不是今天突然開始的，而是過去十年由信息化、移動網際網路和智慧型手機推動的。智慧型手機在2007年誕生，目前中國的移動網際網路人口達8億多，遠超其他國家，加上3G、4G的來臨，加速了中國內需的增長——2018年，內需對製造業的貢獻已達到1.5萬億元人民幣，佔製造業總輸出的39%，這樣的高水平意味著中國已不再是一個外向型經濟體系，而是內需型經濟體系。
內需增長也帶動了服務業的增長，在最近12年內，服務業增長了近5倍，複合年增長率為16%以上。AIoT、大數據和人工智慧的來臨，會開拓2B2C的增長，最終推動to C的延續增長，並給這個行業帶來新的推動元素。5G和AIoT來臨，將會形成2IoT的增長，促使無人服務的概念，這意味著一個新時代的開啟。
金融、人、能源、科技，四大經濟動力要素的再分配
而未來經濟發展速度能否延續，在於資源能否適當分配。需要被重點考慮的資源是推動經濟的四大動力——金融、人、能源和科技，以及科技化和市場化的力度。
首先是金融。
金融包含投資方向和力度，是資源分配的重要部分。這是一個很廣泛的題目。在這我們先說怎樣由技術推動的金融服務，也就是金融科技。其目的主要是降低金融服務成本，把金融服務帶給每個用戶，提供新體驗和加速經濟發展。
五年來，全球金融科技的投資不斷增長，已達到1000億美元。以中國金融科技為例，中國to C行動支付已經改變了每一個人的生活習慣，大大提升了消費模式和體驗。而最近很火的金融科技就是中國人民銀行計劃推出數字貨幣作為國家貨幣，意味著可能會取締舊有貨幣概念。
但現今全球主要貨幣還是以美元為主，而美元的地位在20多年間都沒有改變，1999年歐元誕生後，也沒能撼動美元的牢固地位。
就我個人對數字貨幣的研究來看，數字貨幣的成功與否不在於其技術能力，而在於它的經濟模型、法幣融合和世界其他國家的認可度。
第二個基本的經濟動力元素是人（human capital），人是十分重要的資源，中國每年有7到8百萬人畢業，經濟轉型的過程裡，也離不開怎樣推動在職培訓，所以用科技推動教育是一個十分重要的議題。但今天跟人有關的技術就是健康醫療、大健康。
大健康，在美國上市公司市值行業分類中排名第3，而中國則排名第8。美國健康醫療上市公司市值佔總市值的14%，同等比較下而中國上市公司不到6%。
數據顯示，中國醫療健康每年支出絕對值為世界第二。但中國14億人口中，醫療支出對GDP的佔比低於歐洲國家水平，人均醫療支出不到500美元。
所以在未來十到二十年，中國醫療、大健康會有很大提升空間，現在6100億的花費將來要增加到大概近4萬億的水平才能達到歐洲國家醫療開支的平均水平，這其實也預示著將來投資的發展方向。
能源是國家發展的另一個重要元素。
這20多年來，中國的能源一直供求不平衡。大部分中國能源都是進口的，供需缺口高達國內生產能力的25%。
從經濟增長的角度看，未來20年，中國的能源需求估計還要增加14%。整體而言，中國要把現在的國內能源產能增加43%才可達到供求平衡點而無需依賴進口。
其實中國已經是電力再生能源的世界領軍者，但單靠再生能源、新電池的突破是不夠的，要開發新領域，比如，外國已經有公司正在研發用空氣中的二氧化碳生產電能，這樣的突破才是中國能源研發的方向。
第一大國不等於第一強國，形成合力是關鍵20年後，中國具備成為世界經濟第一大國的條件。
用什麼方法去衡量？
比較人均GDP是最簡單的方法。與發達國家相比，中國現在的人均GDP還要增長大概3~4倍才能達到高收入國家水平，要達到美國水平則需要增長5倍以上。
而服務業在中國經濟結構中的比重，還是低於發達國家。很多大國生產總值結構的70%都是由服務業引導的，而中國的服務業增長雖然比工業快，卻還未達到應有的大國水平。大部分發達國家的農業在國內生產總值中的佔比都低於2%，而中國農業卻在2%以上，這不代表中國在農業總輸出要降低，而是意味著中國在工業、服務業還有很大的上漲空間。
從這兩個角度看，中國的經濟有很大的增長空間，如果以每年5.5%的增速，20年內一定可以超越美國，且增長動力會來自內需和地緣貿易。中國具備成為世界第一經濟大國的條件。
但大國不等於強國。怎麼才是一個強國？
所謂強國就是在很多領域，比如金融、人、能源跟技術方面不再依賴其他國家，或者不再過分依賴其他國家。
要達到強國，不可以單靠以往的經濟發展模式，而需要用科技來推動發展。在這個過程裡，不單是需要技術開發，而且需要政府、科技公司、企業家和投資者共同努力。當各方能夠同時配合，資源得到適當分配，對外依賴減少，經濟大國就有可能變為經濟強國。
科技產業融合，評價標準是什麼？
——「甲子光年」智庫負責人江濤
Jack從宏觀角度為我們分析了中國的未來，而作為「甲子光年」非常年輕的智庫團隊，我接下來更多的提供一些純樸的想法，是對科技與產業融合方法論中觀層面的觀察，不一定對，希望給大家帶來啟發或者說參考。
科技與產業的融合模式：垂直還是水平？第一個具體的問題是科技與產業融合的方式。我們現在可以觀察到，科技在與產業融合時，有兩種常見的模式，垂直或水平。
先看兩個典型的「科技與產業融合」的產業鏈：三星和蘋果。
上下遊產業鏈配套能力已成為智慧型手機品牌提升價值和競爭力的關鍵，主要有兩種方式：
一是採用垂直整合的發展模式，打造縱向一體化產業體系，以硬體技術優勢強化終端競爭優勢。如三星在晶片、存儲顆粒、顯示屏和電池製造等元器件領域的積累，強化了它在終端市場的競爭優勢。
二是依託對核心硬體、基礎軟體和應用生態的完全掌控，構建軟硬一體的競爭策略。蘋果在硬體領域持續強化對處理器和晶片等的掌控力；在供應鏈方面，更是推行嚴格的淘汰性競爭機制，綜合構建強大競爭能力。
科技的爭奪或競爭背後，實質上是產業大規模機器作業向自動化、智能化的轉變，這需要完善的產業鏈基礎。
幸運的是，我們具備這種完整的工業配套體系。不管未來走橫向還是垂直的發展路線，都有非常好的基礎。
科技與產業的融合飛輪那究竟怎麼走？
再來看一個科技和產業融合的例子。
國內停車場景較為粗糙，但國外的路緣管理非常複雜：有些地方只能本地居民停車，有些地方只能用來上下貨，有些地方停留10分鐘後必須要走，有些地方可能停4個小時都可以。
有種解決方案是，為汽車兩邊裝很多傳感器，開車時傳感器會掃描大街兩側的停車位，一旦發現空檔就會上報，這樣只要每輛車上都裝著傳感器，車主就能隨時掌握所有空車位的信息，在需要導航和停車時提供各種方案。
從這個例子可以看出，科技與產業融合的過程，一方面是科技在為產業賦能，另外一方面，產業也在反饋信息推動科技發展，或者對科技提出更高的賦能要求。
簡單而言，實現「科技與產業融合」或每一次科技創新的關鍵在於「實現信息的有效加工」。
可以抽象出三個關鍵的環節：洞察並獲取數據、對獲取的數據進行處理、通過數據驅動企業運營。這三個環節具體對應到數據加工環節分別是——可數據化的來源、處理數據的效率、產生新的商業模式。
「實現可數據化」的有效途徑和手段就是業務雲化，包括運營、開發、生產、銷售、服務等上雲，將原本線下的數據線上化。而在5G、IoT趨勢下，大量多維度、在線的、連續在線的實時數據將湧現。
當數據的量級和複雜度累積到一定程度，傳統的數據處理與分析手段已無法承載，需要更多創新技術和手段的介入。
此時，以人工智慧為主的一系列效率工具開始發揮作用，它們解決的就是「處理數據的效率」。例如傳感器導入的自然語言，由NLP技術轉化成可結構化處理的數據，還有智能語義、人臉識別等技術能力，大數據技術也在數據處理分析模型上提供了新的解決方案。
接著是在傳統的商業模式範疇，又「衍生出新的商業模式」——通過數據的高效治理，比如通過對數據處理的顆粒度細化、或更複雜的相關性發掘，產生新的商業模式；而新的商業模式又能反過來迭代以科技為產業賦能的循環，進而擴展更強的可數據化來源、更高效的數據加工能力、衍生更多的商業模式。
總體來看，科技對傳統產業賦能的評價標準，可以按可到達的「高度」分三種——優化者、創新者、顛覆者。
優化者的關鍵是基於科技對產業的賦能，提高既有生產與運營水平，從而幫助提供更多客戶價值。他們尋求的是提高整體效率並降低成本。成為優化者的關鍵步驟，都集中在與效率和成本改善相關的領域。
創新者主要基於各種新技術推動產業的作業進化，實現改善產品，或者創造新產品和新服務，最終實現他們在生態系統中的角色重塑，推動行業朝著有利於自己的方向轉變。
他們也在利用各種創新技術，擴大客戶互動範圍，改變其在所處業務生態系統中的角色，或嘗試開拓新市場，尋找新的業務收入機會。
顛覆者運用科技賦能，幫助提前預測未知的客戶和需求，或創造新的客戶需求，構建新的行業價值鏈，使自己具備一定的先發優勢，並在一段時間內「主宰」市場，重新定義自己的競爭力和市場地位，甚至創造一個全新的生態鏈系統。
如何判斷某一產業與科技的融合程度？接下來是一個更為具體的問題，到底科技與產業的融合程度如何？
「甲子光年」通過捕捉各種行業數據，提出了「I can I do」模型，橫軸代表產業融合科技的能力（I can），縱軸衡量產業對科技的實際投入（I do）。我們發現通訊、軟體與網際網路服務是科技與產業融合的領導者；零售、政府、金融產業，更多的是遠見者。
最後，提供一個小小思路，如果站在一個更大的格局來看，有一些產業對中國來說需要更大的力量去推動，比如這裡列出了有非常高依賴性和不可替代性的行業——晶片、基礎軟體等，這些行業發展需要國家政策推動。
科技與產業融合，新機會在哪兒？
——「甲子光年」聯合創始人兼主編程曼祺
剛才江濤講了很多模型，我這部分很簡單，我會快速看幾個行業實際的案例，大家正好可以換一換節奏和腦子。讓我們拿起放大鏡去看一看每個行業的科技和產業正在發生什麼。
創新是「可能」和「需要」兩個問題的舞蹈，接下來，我就會循著「I can I do」模型對不同產業與科技融合的潛力分析，以需求和可能性的雙線索深入闡述科技正發揮巨大作用的6個重點方向：政務、地產、製造、物流、教育和醫療。
政務：職能轉變，頂層切入第一個科技產業融合的重點方向是政務領域。
從近年的提法和實踐看，政務領域的大背景是政府職能的轉型：政府角色正從管理者轉向強調者；治理思維從事先計劃轉向動態響應；實現手段從行政規定轉向數據輔助。
這是一個非常龐大、多元的市場，比如僅智慧城市的市場規模就達10萬億量級。
政府管理和城市治理要真正變得智慧，最大的痛點是用於決策的信息不全。
究其原因，一是由來已久的數據孤島；二是缺失重要數據。
與之對應，科技在政務領域的第一個重要應用方向，可以概括為由死到活、激活存量，換句話說，就是把死的數據盤活，衝破數據孤島。
在整體解決方案方面，我們看到政府正在採購客單價達數百萬乃至近億的大型定製化項目，比如百分點這樣的數據智能公司，就為政府提供包括智慧政務服務、網際網路+監督、生態環境保護、智慧應急管理在內的多種整體方案。這裡的關鍵是從頂層切入，拉通跨區域、跨部門的數據，同時構建一套統一的數據規範和標準。
除了一地政府整體政務的解決方案，政務或者說更寬泛的公共服務領域還有一些趨勢——即細分領域也能撐起巨大的業務。
一個例子是計算機視覺四小龍之一的雲從，今年以來就在大力發展智慧機場整體解決方案，目前已落地了包括北京大興機場、上海浦東國際機場、廣州白雲國際機場和重慶江北國際機場等全國80多個機場。
這個商機在於，根據民航局要求，旅客登記憑證將逐漸從紙質登機牌過渡到完全無紙化出行，旅客服務因此將面臨挑戰；而包含人臉識別、跨境追蹤等技術在內的軟硬一體化解決方案，則能做到無紙化的情況下，「一張臉走遍機場」，讓旅客全流程自助服務，同時提升機場的管理和安防效率。
在通用的技術平臺方面，為了獲得對數據敏感的行業實現智能化所需要的大數據，可信計算等實踐逐漸火熱。包括螞蟻金服、騰訊、百度等在內的大廠和一些創業公司近年都推出了多方安全計算平臺（MCP）解決方案。
它要在數據不出門的情況下，實現多方聯合機器學習，從而輸出對參與各方都有價值的某種智能化能力。
圍繞著政務智能化的第二個痛點——數據缺失，技術正在扮演從無至有的角色，即收集到以往沒有的數據。在這一點上，傳感器、計算技術和數據智能的發展，共同助推著城市大腦的實踐。
從對消防報警的響應，到紅綠燈的設置，再到某區域的規劃，城市大腦要實現的，是從感知、到分析、到決策、到預測，最後到幹預的閉環。
近年來，很多被業界廣泛討論的趨勢。比如計算領域的邊緣計算，業務自動化方面的RPA，還有計算機視覺技術的持續深入應用，都可以在智慧城市的場景裡找到用武之地，場景和技術進入了相互促進的良性循環。
地產：行業遇冷，頭部變革接下來，我們來看上雲增速一馬當先的行業——地產。
該行業當下最核心的痛點，是越來越緊的政策調控，在土地限價、房產限價以及資金源緊縮的情況下，各地產商以往順風順水的好日子結束了。
行業遇冷，對產業與科技的融合是一把雙刃劍。一方面，整體預算會縮減；另一方面，頭部玩家只要能熬過洗牌期，也將獲得一個收割更多市場的機會。
這裡有一個邏輯：行業越冷，越找頭部。
想切入地產的科技公司，目前走向市場的策略，應該是堅定不移地打大客戶。從大客戶的需求來看，有遠見、有實力的中國地產商越來越多地認識到了精細運營和控制成本的重要性。
今年有一個非常火的企業數位化概念——中臺，而中臺的一個重要客群，就是業務多元、且以往數位化能力相對薄弱的大型地產商。這背後的原因是，在整體新地塊減少，前期開發量萎縮的情況下，一錘子買賣的思路過時了。
因此，那些涵蓋了住宅、物業、商業、養老地產、教育地產的大型龍頭公司，急需打破分散在各個大區和各個業態中的用戶信息和業務信息，從一錘子買賣，轉變為持續在客戶身上賺錢。
在降低成本方面，以往財大氣粗的地產商，開始關注各環節的效率。如我們報導過的小庫科技，它的切入點是提升拿地方案環節的設計效率；原來兩周的設計工作，現在兩天就能完成。同時，小庫這類工具在「節流」時，也在兼顧地產商更看重的「開源」，因為藉助AI，拿地環節的設計能做出更高的貨值（可租售的地產資產總價），更好地滿足地產商在「寒冬時節」對效益的追求。
製造與物流：效率提升，以智能化實習自動化接下來，我們來看兩個有相似性的方向，製造與物流。
2018年到2019年，製造業的上雲增速名列前茅。
中國製造業的核心痛點是產能過剩，表現在數字上，就是產能利用率低。
這和生產製造業處於產業鏈上遊，無法即時接受市場反饋有關。行業常犯的決策性錯誤，就是在不該擴張時擴張，在不該收縮時收縮。說到底，這是一個內外部協同效率的問題。
而物流業在中國，最大的特徵則是高成本。雖然近年來，中國物流費用佔GDP的比例在逐年下降，但依然高於發達國家。核心問題也是協同效率低，我國的平均物流成本是發達國家的2-3倍左右。
這兩個行業還有一個共同特點，都是勞動密集型產業，他們正面臨中國人口老齡化帶來的勞動力成本提升和招工難。
圍繞效率低和適宜勞動力緊缺的痛點，技術能發揮的最主要作用在以下兩點：
一是更完善的信息協同。
比如在3C生產領域有許多積累的臺灣軟體廠商鼎捷，他們為製造企業提供的方案，是整合ERP、BPM、PLM和MES系統，打破運營層與車間層壁壘，讓上遊的生產能根據下遊的市場環境變化更及時地調整。
如我們報導過的企業點我達，他們從2009年就率先做智能調度系統，到2019年，點我達的最新嘗試是「場景融合」，打通外賣、零售、快遞等多種業態，統一進行智能派單。這非常像大家經常講的一個段子：打不到車時，貨拉拉。
隨著科技進一步提升未來，運貨、運人都可以打通。物流和出行的界限甚至會逐漸消失。
二是以智能化實現自動化。
應對勞動力結構變化的困境，還是那個說了千百次的詞——自動化。但需要注意的是，自動化之所以能成為一個有潛力的新機會，在於2012年以來的新動向：以智能化實現自動化。
隨著機器視覺、深度學習和規劃技術的發展，機器人和機械設備能處理比以往複雜得多的工藝，讓過去不能被自動化的場景，也能沐浴自動化的陽光。比如在物流領域，無人倉實現無序分揀，需要幾百臺甚至上千臺AGV（搬運機器人）的協同調度，都在成為可能。
幾乎所有的物流巨頭，包括阿里、京東、順豐等，今年都在發力無人倉，海爾旗下的物流公司日日順甚至整合了物流和上遊的製造環節。在技術的助力下，製造、物流等勞動密集型產業正在迎來拐點。
教育、醫療：線上線下，雙向的體驗突破最後來看兩個特點相似的領域：教育和醫療。
二者最核心的痛點，都是資源分布不均。
科技可以為這樣的資源緊缺型行業帶來什麼？
首先是線上、線下的融合。
以教育來看，人工智慧自適應學習本來是隨著一批在線K12教育公司興起而流行的概念。但如今，這種模式在擊破優質服務分布不均的表現上比較有限，整體呈下降趨勢的在線教育「續費率」可以間接地反應這種有限性。背後最大的原因是技術發展至今，仍然不能讓線上的體驗匹敵線下。
線下課堂是有圍牆的，而線上課堂卻沒有圍牆。
最適合實踐線上、線下融合的，是本來擁有深厚線下教育服務經驗的行業龍頭，他們正在嘗試：自適應邏輯的線下化。即把「搜集大數據——構建學習模型——輸出學習建議」的整套線上流程融合到線下場景。開放教育平臺、智慧課堂方案，都是這種嘗試的例子。而傳感器、終端、邊緣計算、視頻直播等一系列AIoT技術，會在其中發揮重要作用。
改善優質服務分布不均的第二種努力方向是，提升遠程線上體驗。
在教育領域，我們看到MR技術為沉浸式教育體驗帶來了新可能。在醫療領域，手術機器人和5G等技術的結合，已把遠程手術帶進了現實。
當然，這也會帶來一系列的新挑戰，包括權責劃分和倫理問題等。但每一項新技術的落地，都將經歷與現存世界規則的磨合。
新邏輯：外部環境變化帶來的挑戰和機會在梳理了產業科技棋盤的新變化後，今年，我們還不得不直面一個新邏輯：外部環境的改變。
在全球化退潮和摩擦加劇的情況下，判斷產業前景和機遇時，剛才江濤提到的依賴替代模型（Dependence & Substitution Model）正變得越來越重要。
如圖，處於象限左上方的行業，即高依賴且可替代的產業。典型的例子是：面板、工業機器人、部分核心器件。一句話：產業加油，需要市場主體充分發揮作用。
以工業機器人為例，嚴峻中有希望，我去年演講時提過，中國已成為全球工業機器人銷量增速最快的市場，但以今年數據來看，2018下半年，中國工業機器人市場結束了。這意味著2012年以來，連續5年的增長勢頭開始調轉向下。
但是拆分這個數據，我們會發現，悲觀中有樂觀。雖然整體銷量在下降，但國產機器人的銷量卻在上升，工業機器人國產化的勢頭依然向上。
再比如在核心元器件和一些高端設備上，我們也看到了中國在雷射雷達、VCSEL等傳感器上達到了世界頭部的水平。比如我們報導過的禾賽科技，已打造出一系列創新型傳感器解決方案。迄今為止，禾賽科技研發的雷射雷達Pandar系列已獲得了來自18個國家和地區的42個城市的客戶的認可；美國加州現有的64家獲得無人車公開道路測試牌照的高科技公司中，超過半數已是禾賽科技的客戶。
當前，雷射雷達正朝著更小、更便宜、更集成化的方向演進，在此趨勢下，禾賽致力於將產品打造的更加智能。禾賽科技聯合創始人、CEO李一帆曾說過，「機器人技術不應被行業所限制，應該在不同的領域被廣泛應用。」
未來三五十年內，機器人技術以及各種新的核心器件、傳感器會讓我們的社會出現巨大變化，讓很多事情變得更加方便，更加安全，更加高效，更加舒適。
出現在象限右上方的行業，屬於高依賴又難替代，也就是當下卡脖子的行業。這包括包含作業系統在內的基礎軟體、一些細分領域的工業軟體，比如IC設計行業的EDA，也包括備受關注的高端半導體。如今天到場的地平線、寒武紀等公司，就在開發新一代的AI晶片，就在今年8月末，地平線剛剛發布了中國第一款車規級AI 晶片徵程二代，10月，他們又發布了新一代 AIoT 智能應用加速引擎——旭日二代邊緣 AI 晶片，這些進展都非常值得欣喜和關注。
這些底層支撐型的技術行業，其實是整個科技產業縱橫棋盤的基座，它們會是未來人才、資本的流向地。
道理很簡單，創新創業最重要的因素之一是願力，一個國家的發展也是如此，當政府意識到這些基礎技術行業的戰略重要性，勢必也會有更多的投入和支持。
最後回到棋盤，橫與縱，科技與產業。從當下的可能性來看，科技目前能做的事是小小的貢獻，但從哪裡有需要的角度看，產業對他們的需求是巨大的。
盯著每個科技公司看，自身的盤子也是小小的，但決定走這條非常難的路，能撬動的價值又是巨大的。
說實話，這兩年自從認識了一票理工背景的科技創業者，我覺得我朋友圈的愛國指數飆升，他們常常會發一種狀態，就是感謝時代。
我想說，時代也感謝你們。