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【深度】分析研究:2017年時(shí)下之未來啟示錄

2017-04-11 10:36:52
張楠
關(guān)注
2017-04-11

1. Future is coming.2. You can never image Future by linear or traditional way of thinking.

去年夏天,我和來自硅谷的著名speaker Steve Hoffman第一次暢聊對(duì)未來的看法,雖然來自不同的國家和不同的文化,然而我們對(duì)于未來的見解卻出奇的相似。暢談之中,Steve舉的一個(gè)例子讓我記憶深刻,他說他在(上世紀(jì))七八十年代的同學(xué)中,學(xué)習(xí)最好的和家庭條件最好的一批精英,有很多都去搞飛行汽車了,因?yàn)樗麄冋J(rèn)為那是未來的方向。然而一晃三四十年過去了,當(dāng)時(shí)沉重的實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)已經(jīng)搖身一變成了Laptop和Smart Phones,因特網(wǎng)也已經(jīng)遍布全球,但汽車仍然在地上跑,翅膀卻一直沒有插上去。

 

最近在補(bǔ)讀一個(gè)歷史學(xué)家眼中的未來世界觀,尤瓦爾·赫拉利的腦洞的確有夠大,他思路清晰邏輯明確combine了不知多少的歷史事件和典型案例,從靈魂到宗教,從生物到AI,把能歸類的宏觀規(guī)律都一一舉證讓人敬佩。然而對(duì)于未來的預(yù)判思路,卻并不能讓我讀得津津有味,這與我在做投資期間所面臨的問題十分類似。投資科技我們始終遵循二八法則(甚至更有過之),花很多時(shí)間去討論的事情通常都以未果而告終;近三年來,我們?cè)谥悄苡布⒋髷?shù)據(jù)、VR、生命科學(xué)上投入了很多的精力去思考和判斷,但卻從未突破出手底線;原因十分簡(jiǎn)單,市場(chǎng)眼里的未來和我所隱約體會(huì)到的未來是大不一樣的。如果說未來已來或未來近在眼前,我們都心懷激動(dòng)與恐慌,那我們應(yīng)該做的是對(duì)它有更進(jìn)一步的理解和認(rèn)識(shí)。

 

高科技的爆發(fā)不滿足任何的常規(guī)規(guī)律,原因是常規(guī)的增長大多是趨向于線性的,而科技的奧妙在于它是破壞性的階躍曲線。進(jìn)入20世紀(jì)后由于科技發(fā)展的速度越來越快,一個(gè)個(gè)階躍跳板的密度不斷拼接起來,逐漸形成了一個(gè)指數(shù)化的發(fā)展曲線。特別在進(jìn)入最近10年,越來越短的時(shí)間就可以完成一個(gè)“嚇尿單位”,好比諸葛亮看到了蒸汽火車,也好比阿姨第一次來我家打掃衛(wèi)生時(shí)看到眾多的屏幕、智能控制家居和看起來很穿越的虛擬現(xiàn)實(shí)定位器。回過頭來我們看Steve Hoffman所說的這個(gè)例子,其實(shí)他的同學(xué)所犯的錯(cuò)誤是一個(gè)很常見和普遍的現(xiàn)象。大家眼中的未來,其實(shí)大都是在高速指數(shù)化發(fā)展進(jìn)程中在當(dāng)下的時(shí)點(diǎn)上以線性思路做的切線延長線——聽起來太拗口的話可以用白話翻譯一下意思就是:以過往的知識(shí)體系和習(xí)慣的方法去推演未來的發(fā)展進(jìn)度。這正如飛行汽車的想象,也正如每過10年我們回去看過去的科幻片都會(huì)覺得復(fù)古又可笑。世界上很少有人像愛因斯坦和尼古拉·特斯拉,Steve Jobs和Elon Musk這樣腦洞大得足以把線性幻想掰彎,然而也只有這樣的一群人才能引領(lǐng)市場(chǎng)的發(fā)展。“消費(fèi)者不知道他們需要什么,我們告訴他們什么才是潮流”,Jobs說。


1.png

圖一

 

然而一代神話Jobs已然離去,留下的是不斷線性增強(qiáng)的iPhone4567,我們不斷地討論著VR, 智能硬件和自動(dòng)駕駛,但是每個(gè)焦點(diǎn)卻都環(huán)而攻之而不下,我們眼中的未來似乎聽起來并沒有那么令人心動(dòng),這其中的原因其實(shí)就很簡(jiǎn)單:我們的想象力不夠豐富,我們的腦洞還不夠大,我們站在當(dāng)下的時(shí)點(diǎn)用陳舊的知識(shí)結(jié)構(gòu)去拼湊未來,我們?cè)谧唢w行汽車的老路。

 

特別進(jìn)入2017年,互聯(lián)網(wǎng)留下的泡沫硝煙不斷彌漫,迫使大家對(duì)未來都展開了激烈的討論。一邊是孫正義和開復(fù)老師挾AI以令眾人的恐嚇,一邊則是馬云人算不如天算的云計(jì)算理論。然而一千個(gè)創(chuàng)業(yè)者或投資人有一千個(gè)哈姆雷特,多數(shù)人都在趨同的觀點(diǎn)中爭(zhēng)執(zhí)微小的差異。這時(shí)的我們需要拋開所有的觀點(diǎn),回過來做一下總結(jié)分析。

 

單個(gè)技術(shù)推動(dòng)生產(chǎn)發(fā)展是一個(gè)應(yīng)用模式從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的興衰過程,也是一個(gè)局部想象力不斷趨向耗竭的過程。由半導(dǎo)體驅(qū)動(dòng)的計(jì)算單元到形成互聯(lián)網(wǎng)直至今天,我們?cè)谛畔贤ㄟM(jìn)化的歷史中經(jīng)歷了幾個(gè)周期的興衰更迭。


2.png 圖二

 

然而在每個(gè)周期的后半段,我們都因?yàn)榉N種原因而對(duì)已過季的風(fēng)口死把不放,通常的情況都是簡(jiǎn)單猜想出下一個(gè)技術(shù)場(chǎng)景(而不愿進(jìn)入下一個(gè)技術(shù)循環(huán)去落地地做R&D工作),希望借用上一個(gè)風(fēng)口的資本紅利,瞞天過海跳過商業(yè)本質(zhì)趕緊來炒作一把;或是窮盡當(dāng)下風(fēng)口的應(yīng)用,把所有能想到的行業(yè)工種都生搬硬套地對(duì)接一遍,想象各種應(yīng)用場(chǎng)景直至泡沫崩潰。2014年的智能硬件,2015年的O2O和P2P,2016年的供應(yīng)鏈B2B都滿足這個(gè)原理如同出一轍。而最終事實(shí)告訴我們上升紅利窗口期以及某一技術(shù)所推動(dòng)的適用行業(yè)總是有限的,在一個(gè)風(fēng)口后半段的增長泡沫期中,我們本以為通過模式的復(fù)制可以降低風(fēng)險(xiǎn)和迭代成本從而制造出更多的商業(yè)模式,但其實(shí)大多情況都在為生硬的模仿付出更多的代價(jià),徒勞無功。

 

經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論告訴我們,生產(chǎn)總量是資本和勞動(dòng)力的函數(shù)與技術(shù)無關(guān),然而我們的市場(chǎng)卻不斷地被新技術(shù)推向新的高度。這其中其實(shí)并沒有矛盾,技術(shù)本身只是生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的推手,其溢價(jià)空間最終會(huì)在一個(gè)技術(shù)循環(huán)后歸零。問題在于人們的視角和選擇不同,到底是選擇做上一個(gè)技術(shù)循環(huán)的銷售者,還是做下一個(gè)技術(shù)循環(huán)的探索者。前者重點(diǎn)在于選擇正確場(chǎng)景整合營銷渠道實(shí)現(xiàn)真實(shí)交易,而后者則在于需要跳躍的創(chuàng)造性思維并重視研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化節(jié)奏確保不在紅利的黎明之前倒下。

 

在這里,一個(gè)常見的銷售者誤區(qū)是把上一個(gè)技術(shù)循環(huán)中的場(chǎng)景做復(fù)雜延伸,用昂貴的成本利用當(dāng)前的技術(shù)為高端用戶群體打造出一個(gè)奢侈組合以稱之為未來科技商品,并試圖不斷地降低這個(gè)商品的制造成本。這樣的偽未來產(chǎn)品通常具備的特征是:1.高成本高能耗,2.產(chǎn)品復(fù)雜用戶體驗(yàn)差強(qiáng)人意,3.是現(xiàn)有市場(chǎng)化最貴技術(shù)(而不是最先進(jìn)技術(shù))的拼湊組合。我們縱觀近代市場(chǎng)發(fā)展,一個(gè)優(yōu)秀的時(shí)代化科技產(chǎn)品通常都會(huì)利用較為成熟的技術(shù)組合,在短時(shí)期之內(nèi)定位于大眾市場(chǎng),并迅速倒逼各類上游供應(yīng)商競(jìng)爭(zhēng)生產(chǎn)價(jià)格(就算是獨(dú)占GPU鰲頭的Nvidia也不斷面臨挑戰(zhàn)),最終形成一個(gè)操作簡(jiǎn)單價(jià)格親民的大眾化商品。這與偽未來產(chǎn)品——正如當(dāng)年的飛行汽車——形成鮮明的反差。

 

銷售者誤區(qū)通常都發(fā)生在上一個(gè)技術(shù)循環(huán)的后半葉,但恰好很不幸的是至今為止我們?nèi)允且粋€(gè)主要以需求和銷售驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng),很多公司從創(chuàng)建之初到迭代成型都選擇了剝離研發(fā)部門,生產(chǎn)部門,甚至連銷售部門也都分拆外包出去,最后只剩下品牌運(yùn)營和商務(wù)拓展。在這樣的一個(gè)環(huán)境下,有未來觀的和重視研發(fā)的探索派總是被扇耳光得到負(fù)反饋,而相反銷售派的思路卻總能在紅海之中撈到一定便宜,直至最后溫水煮青蛙的囚徒困境。

 

以歷史的經(jīng)驗(yàn)對(duì)比來看當(dāng)前的泡沫,當(dāng)下的境況無疑已經(jīng)進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)循環(huán)的尾聲,甚至是硅機(jī)電一體化(指半導(dǎo)體計(jì)算機(jī)結(jié)合控制機(jī)電一體化設(shè)備)的后半葉。我們需要跳出臆想的紅海,客觀地審視我們當(dāng)下五花八門的新技術(shù)新模式,到底是屬于上一個(gè)技術(shù)循環(huán)下的復(fù)雜組合,還是真正下一個(gè)技術(shù)循環(huán)的隱約啟示。

3.png 圖三

 

在眾多的未來科技分支之中我們這里簡(jiǎn)單地來看三個(gè)方向:

 

1. VR是大眾想象未來的一個(gè)方向,有必然性也有重大瓶頸。

有關(guān)于VR當(dāng)下的問題,我們?cè)谡n上和網(wǎng)上已經(jīng)討論了很多。當(dāng)前VR的發(fā)展為何始終難以正中靶心,除了虛擬現(xiàn)實(shí)的表達(dá)方法其實(shí)并不只是把一個(gè)盒子扣在腦袋上這么一個(gè)簡(jiǎn)單而難教育的應(yīng)用場(chǎng)景,以及資本奮力推動(dòng)內(nèi)容與商業(yè)模式快速先行于軟硬件標(biāo)準(zhǔn)化導(dǎo)致的概念泡沫之外,其實(shí)還有更多的道理。

 

比起其他的未來科技,當(dāng)下大眾的VR觀與之前飛行汽車的相似程度最高,看起來觸手可得但實(shí)際卻總差那么點(diǎn)意思。目前市面上相對(duì)成熟的VR商品,例如HTC和PS4的VR頭盔,風(fēng)靡一時(shí)的Google Glass,以及特殊場(chǎng)景模擬器如室內(nèi)高爾夫,雖然炫酷但都處于初級(jí)階段,大眾人群其實(shí)并不能產(chǎn)生穩(wěn)定的消費(fèi)依賴。VR產(chǎn)品生產(chǎn)商在當(dāng)下遇到的dilemma在于,為了提升更好的UE(用戶體驗(yàn)),要么需要集成復(fù)雜高門檻的軟硬件部署環(huán)境,定位于高凈值消費(fèi)用戶群體;要么就要解決終端產(chǎn)品的各類技術(shù)長期研發(fā)問題,制造出輕便性價(jià)比高的便攜設(shè)備,這其中最大的難點(diǎn)還不只在于光路視野、像素GPU效率、運(yùn)動(dòng)定位、和平衡輔助的問題,短期不可逾越的最主要問題在于能源供應(yīng)。于前者,即是上一個(gè)技術(shù)循環(huán)下的銷售派觀點(diǎn),高投入窄市場(chǎng)很難捕捉到長期發(fā)展前景;于后者,即是下一個(gè)技術(shù)循環(huán)的挑戰(zhàn)者,對(duì)于技術(shù)研發(fā)的投入,或?qū)τ诖蠖鄶?shù)玩家來講僅僅是對(duì)技術(shù)的等待成本,是難以評(píng)估的。

 

說到無線設(shè)備的能源問題,這目前可以說是機(jī)電一體化、硅機(jī)電一體化設(shè)備的通病。我們想盡辦法更換電池材料,增大電池容量,降低電池的充放時(shí)間比;然而這遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上我們?cè)絹碓街悄艿慕K端設(shè)備對(duì)能源的需求增量。要想在短期內(nèi)解決好能耗問題,我們必須在以下方面有所突破(可能有我沒想到的方法歡迎拍磚討論):①能源無線傳輸?shù)某墒旌推占埃谕ㄟ^把GPU等計(jì)算云端化的方法來降低終端能耗需求,③采用穩(wěn)定安全的核能電池或其他高效電池。其中單獨(dú)的②有可能還不行,還需要①②配合起來才可以,這又要涉及到近場(chǎng)基站的部署和短距離傳輸協(xié)議的普及等等問題。

 

還有一點(diǎn)值得一提的是,對(duì)于科技類產(chǎn)品在久攻不下的歷史階段時(shí),通常彎道超車能起到一些作用。比如在智能手機(jī)PK的早期,iPhone成功異軍突起是倚靠了iPod的先行社群效應(yīng),這是彎道超車的階段化產(chǎn)品典范,而這成功的原因是聽音樂和打手機(jī)的使用場(chǎng)景類似并且簡(jiǎn)單。然而VR卻并沒這么幸運(yùn),它的使用場(chǎng)景更加新穎獨(dú)立,短期并沒有更好的同場(chǎng)景彎道產(chǎn)品。正如馬云所說,現(xiàn)在發(fā)展太快,彎道超車已經(jīng)不管用了,可能還是想想換道超車的事情吧。

4.png 圖四

 

2. AI就在眼前,大眾難想象,小眾快跑微調(diào)迭代。

最近對(duì)AI的討論是層出不迭,開復(fù)老師經(jīng)常跑出來嚇人說血腥的顛覆理論blabla,我作為多年的算法工程師出身,對(duì)于此當(dāng)然一樣是深信不疑的。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展打通了信息傳遞的渠道,云計(jì)算的成熟積累匯聚了海量超乎于常人想象的大數(shù)據(jù),而如今我們正面對(duì)著這個(gè)巨大的數(shù)據(jù)礦山摩拳擦掌,正如十九世紀(jì)初一個(gè)配好裝備想實(shí)現(xiàn)淘金夢(mèng)想的西部牛仔。

5.png 圖五

 

趕緊醒醒吧,要不又跑偏了!正如云、納米、量子、物聯(lián)網(wǎng)一樣,AI是一個(gè)一進(jìn)市場(chǎng)就被立刻玩兒壞了的名詞。所有公司從2015年16年都開始人工智能機(jī)器學(xué)習(xí),迅速把一個(gè)新的技術(shù)循環(huán)倒逼到了上一個(gè)技術(shù)循環(huán)的IP概念銷售加資本運(yùn)作的玩法。很多的項(xiàng)目通常禁不住十個(gè)技術(shù)問題就倒下成為商業(yè)模式的營銷,然而這也確實(shí)是市場(chǎng)發(fā)展過度中所需的必經(jīng)之路。重要的是,誰能最快地切入下一個(gè)循環(huán)吃到第一波紅利?

 

智能駕駛是AI應(yīng)用的一個(gè)主戰(zhàn)場(chǎng),然而對(duì)此我卻始終不能認(rèn)同。我是一個(gè)北京的老司機(jī),在北京甚至國內(nèi)開過車的人想必都能理解,紅燈停綠燈行對(duì)于你面前的行人和騎士們來講只是停留在書本上的知識(shí),然而中國的交通課堂上又有一個(gè)重點(diǎn)叫做保護(hù)弱勢(shì)群體。所以如果你有美國開車的習(xí)慣比如過路口加速,直行不顧對(duì)面左轉(zhuǎn),打燈就可以并線等等在中國一定要小心,一不留神就會(huì)出現(xiàn)事故。曾經(jīng)有一個(gè)荷蘭的資深交通學(xué)家來中國解決交通問題,聲稱一年內(nèi)一定搞定回國,結(jié)果待了三年后精疲力竭地離開并最后甩下一句話“That is China’s problem!”沒錯(cuò),這就是我們的交通,從北京的國貿(mào)到上海的靜安寺,如果你沒練出車推行人緩步走的功夫基本上就是寸步難行,所以在中國要想實(shí)現(xiàn)智能駕駛,那汽車基本上要具備跟人一樣的高等智能,學(xué)習(xí)反應(yīng)分辨率必須要細(xì)到厘米級(jí),考慮交通規(guī)則和簡(jiǎn)單的突發(fā)情況是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。谷歌的智能汽車去年突破了300萬公里的行駛里程,然而在強(qiáng)智能和超智能的界線面前仍然不足一提,目前的AI能制造出Alpha Go打敗李世石驚動(dòng)全球,但是離說第4局是故意輸?shù)倪@種超智能還有很遠(yuǎn)的距離(甚至于沒有學(xué)習(xí)對(duì)象和可量化的鍛煉過程)。所以到目前為止,智能駕駛的應(yīng)用大多面向于慢速定制路線的行駛場(chǎng)景,使用在于降低人力成本和復(fù)雜軌道式交通成本,從單個(gè)項(xiàng)目來講雖然具備一定應(yīng)用價(jià)值,而從大行業(yè)來講已經(jīng)失去了智慧交通產(chǎn)業(yè)的意義(并不能對(duì)技術(shù)或商業(yè)模式給出行業(yè)溢價(jià))。

 

智能駕駛是當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)AI理解和使用的一個(gè)典范案例,具備真實(shí)的需求,開始真正走向下一個(gè)技術(shù)循環(huán)的探索,然而靶向精準(zhǔn)度卻稍有偏差。AI的使用最重要的在于兩點(diǎn),一方面是要有成熟的海量數(shù)據(jù),另一方面是要對(duì)場(chǎng)景問題進(jìn)行精準(zhǔn)的模型化設(shè)計(jì)。智能駕駛的確具備明確的使用場(chǎng)景,但場(chǎng)景模型化的算法方案卻很復(fù)雜,另外也不具備已成型的可供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,需要模擬真實(shí)場(chǎng)景長期積累數(shù)據(jù),可以說在上述的兩個(gè)必要方面上都不具備優(yōu)勢(shì)。

 

AI市場(chǎng)的dilemma在于,大眾認(rèn)為好模擬的場(chǎng)景多是人為直觀感性化的,其實(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)模型來講是很復(fù)雜的;而相反問題數(shù)據(jù)相對(duì)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景,卻又是大眾不好想象的,通常都在于一些垂直專業(yè)的領(lǐng)域里面 (這非常像物理空間和譜空間的重點(diǎn)問題分析差異) 。在未來的幾年中,AI勢(shì)必會(huì)爆發(fā)在量化金融、物流倉儲(chǔ)大數(shù)據(jù)、有數(shù)據(jù)積累和標(biāo)準(zhǔn)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、以及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)行為學(xué)習(xí)等方向中。對(duì)于數(shù)據(jù)積累成熟,模型化場(chǎng)景清晰明確的這些行業(yè),人工智能將會(huì)帶來血腥的顛覆,正如今年摩根大通將華爾街36萬小時(shí)的工作化為秒級(jí)。

 

3. 基因編輯打開生命之門,碳硅機(jī)電一體化擁有指數(shù)化發(fā)展的藍(lán)海機(jī)遇。

最后,我們將來到生命科學(xué)面前。這一對(duì)中國市場(chǎng)仍然陌生而在硅谷已經(jīng)響徹業(yè)界的方向,正在悄然追趕AI和其他的未來科技,爭(zhēng)奪未來霸主地位。

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圖六

 

CRISPR/Cas9的出現(xiàn),徹底改變了人類對(duì)生命科學(xué)乃至智能化科學(xué)的認(rèn)識(shí),在半導(dǎo)體掌控著集成電路半個(gè)多世紀(jì)之久之后,終于出現(xiàn)了又一個(gè)從零到一的顛覆。基因剪輯的出現(xiàn)大幅度增進(jìn)了基因研究的效率,改進(jìn)了基因敲除的方法,使基因編輯和基于此而有針對(duì)性的生物智能化算法學(xué)習(xí)成為可能。在短短的三年間,基因編輯推動(dòng)了Car-T(TCR-T)等各類前沿療法快速迭代,推動(dòng)癌癥等復(fù)雜病癥治療從靶向藥療法向更精準(zhǔn)的人造組合細(xì)胞群療法不斷邁進(jìn)。2017年初碳云智能王俊更是提出了“尋找碳基生命的硅基未來”的口號(hào),說出了新一代腦洞大開的共同心聲。

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圖七

 

基因可編輯從本質(zhì)的意義上講改變了我們長期依賴于電能驅(qū)動(dòng)和半導(dǎo)體做載體進(jìn)行程序表達(dá)的束縛。年初在與我們的Portfolio公司——硅谷Propel(x)創(chuàng)始人王黎晟探討科技的時(shí)候曾聊到,一個(gè)成年人的全功率只有50瓦,這比起我們所熟悉的硅機(jī)電一體化設(shè)備的效率要先進(jìn)太多了。基因技術(shù)的發(fā)展使得人的構(gòu)成不斷解析化,終有一天DNA全譜的轉(zhuǎn)錄意義將得到詮釋,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)碳基生命的綜合效率要遠(yuǎn)高于硅基設(shè)備,前面提到的硅基設(shè)備所遇到的能源瓶頸問題,我們將發(fā)現(xiàn)在與碳基生命的結(jié)合中會(huì)得到良好的解決,而碳基生命受制于其系統(tǒng)的功能也將在與硅機(jī)電一體化的結(jié)合中得到進(jìn)化和放大。

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圖八

 

當(dāng)前的DNA中有大量的隱性基因片段,假如這些邏輯片段被逐一破解制作成碳基程序的SDK,那么就有可能精準(zhǔn)地控制RNA和對(duì)應(yīng)蛋白的組合表達(dá),此后的突破也將不可估量。我們看過<神偷奶爸>中的小黃人,也看過<時(shí)間規(guī)劃局>中的生物鐘,這些以后都將成為可能。

 

最后我們把思緒拉回現(xiàn)實(shí)。說了這么多,只是為了提供更多的思緒,畢竟誰也不可能精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)未來。然而奇點(diǎn)臨近,我們做的只有做好準(zhǔn)備,盡可能不把籌碼放在錯(cuò)誤的牌桌上;未來近在咫尺,我們不能用線性的思維思考未來,能否抓住這臨門一腳或是趕上通往進(jìn)化的生命班車,我們將拭目以待。

 

星瀚資本

星瀚資本是一家專注價(jià)值投資、創(chuàng)新理念、產(chǎn)業(yè)結(jié)合的專業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu);星瀚資本重點(diǎn)關(guān)注跨界融合和顛覆性創(chuàng)新的機(jī)遇,匯集各行各業(yè)優(yōu)質(zhì)資源,投資TMT與影視文化領(lǐng)域中具備良好發(fā)展前景的中早期企業(yè)。

 


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