「创新的复利」回顾 | 从技术成果走向产业的四个步骤：Design+Build+Test+Learn｜Sequoia Event

尽管对未来有种种期待，我们仍然很难依据曾经的经验去描绘那个超出我们想象的未来，好在技术有其发展的逻辑与脉络，总能给现实中的人以通往未来的指引。自然，点亮技术树并非一个线性的过程，其中充满了不同技术节点循环往复地调校与迭代。但人们仍乐此不疲，因为我们知道一旦技术突破一道关口，随之而来的便是巨大的发展动能带来的正向变化。而这份对社会发展的推动力，正是红杉中国支持一代又一代创业者，不断向前探索的动力所在。

在红杉中国「创新的复利」Sequoia Talk系列论坛第五期科技专场中，红杉中国合伙人孙谦，红杉中国董事总经理公元、王恺，与BOOMING TECH不鸣科技创始人兼CEO王希，清华大学合成与系统生物学中心主任、微构工场创始人陈国强教授，DataVisor联合创始人兼CEO谢映莲博士，恩和生物联合创始人兼CEO Cheryl Cui 博士，剂泰医药联合创始人兼CEO赖才达博士，思谋科技联合创始人兼首席技术官吕江波博士，Fabrie文档创始人兼CEO陈达博，深度智控创始人/CEO李辉博士围绕虚拟世界、生物技术、智能制造、设计工具等主题进行深入探讨，试图为我们掀开未来世界的一角，看看技术加持的未来会是怎样的容貌。

9月-12月间，红杉中国持续举办「创新的复利」Sequoia Talk系列论坛，探讨科技、医疗健康领域的前沿话题，为创新创业者提供更多交流分享机会。

本期，我们带来「创新的复利」Sequoia Talk第五期科技专场的回顾，以飨读者。扫码获取精彩音频！

「创新的复利」Sequoia Talk

科技专场回顾

虚拟世界

孙谦

红杉中国合伙人

在过去相当长一段时间里，智能终端的发展非常迅速，虚拟世界也同样如此。这样的发展势头，让虚拟世界和现实的物理世界边界逐步变得模糊，同时，也让人们对虚拟世界、游戏引擎未来的想象空间充满期待。

然而，要实现新技术、新事物的突破绝非易事。就游戏引擎而言，到如今，全世界真正能够做得好的公司屈指可数，因为它不仅仅是一个单点的技术突破，而是要打造一个系统的工具链，才能让用户获得流畅、丰富使用体验。而要让用户能够在虚拟世界中无限畅游，我们仍需要许许多多创新者们倾注更多的热爱和执着，让想象走进现实。

王希

BOOMING TECH不鸣科技 创始人兼CEO

这代游戏引擎本身已经达到了非常高的技术壁垒，但行业的未来仍存在几个比较大的变量。

第一，引擎如何支持一个真正高品质无限广阔的虚拟世界，让无限多的人连接进来；第二，虚拟世界如何能够真正支撑人类生活；第三，如何用新一代AI技术结合虚拟世界，让每一个普通用户都能在其中创造内容。这是即将到来的全新一代引擎所面临的挑战，这个“即将到来”也许需要三年，也许需要五年，也许需要十年，它有很高的技术门槛和技术复杂度，还需要更多优秀的人一起来实现。

合成生物学

陈国强 教授

清华大学合成与系统生物学中心主任、微构工场创始人

合成生物学有很多的定义，简单来说可以总结为四个字：Design设计，Build建造，Test试验，还有Learn学习。这个循环是对生命的一个认识的过程，其中最重要的一个概念就是工程化。过去，生命科学领域的绝大部分研究都是围绕基础理论进行，很少把它与工程科学给联系起来。合成生物学这个概念的出现，是将生命科学与工程化结合，把它更好地应用起来，为人类服务。

要将一项研究从实验室带到工业上是非常困难的，需要克服许多挑战。但作为长期深耕科研的人，我认为做科研还是比做企业更容易。因为做企业涉及的方方面面，例如企业的运营、融资、管理、人事、采购等等，科学家不太可能都很擅长。好在我们有非常好的团队，大家都各展所长，他们的支持也让我能够集中精力做科研。

公元

红杉中国董事总经理

近些年生物制造一系列的科学研究突破，推动了科学家在商业化上探索。科学研究与商业化的合力发展，让生物制造成为当下各界都非常关注的领域。国内的生物制造领域，包括基因编辑、拼装、重组等相关技术都在快速地发展，逐渐形成了合成生物创新技术平台推动技术应用落地，这其中少不了科学家和产业的联动。长期以来，红杉中国作为科学家的创业伙伴，充分理解让产品从实验室走向市场需要跨越的鸿沟，也深刻理解科研成果转化创造的巨大贡献。红杉中国将继续支持科学家的创新成果，走出实验室，走向产业，创造更大的社会价值。

AI算法

谢映莲 博士

DataVisor联合创始人兼CEO

AI和机器学习在过去几年中一直是非常受关注的话题，而它们的落地面临着巨大的挑战，这也意味着，其中有巨大的机会，由不同的创业公司拓展。

在反欺诈领域，DateVisor致力于无监督机器学习，这是一种新型的机器学习方法。之所以“无监督”，是源自反欺诈领域一直是属于攻防状况的独特特点，而新的攻击类型会不停地出现。反欺诈领域下一步的新突破，在于如何突破双方的激烈攻防，把防御变为更主动地适应不同类型的攻击，甚至是可以预判，自动进行新型攻击的检测。这对于AI而言是一个课题，需要我们持续关注、投入。

王恺

红杉中国董事总经理

对于企业服务，特别是AI的创业公司而言，完成从一个“杀手锏”级别的技术到打造出一个好产品的跨越非常重要。其中除了思考从好技术到好产品的路径之外，还要思考如何从一个单点突破公司变成一个平台型公司，以及如何在创新和效率当中找到平衡。这其中每一步的发展和跨越，都并非一朝一夕能完成的。

此外，很多人关心创新时，更多的是讨论底层创新。而在真正走上创业的道路时，比底层创新更重要的，往往可能是AI工程化、产品化，这些关键的问题或许比AI底层技术研发对一个企业的发展更有意义。

计算生物

Cheryl Cui 博士

恩和生物联合创始人兼CEO

创业很多情况下是从一个平台技术开始，找到一个产品，再进行商业化的过程。在这个过程中，有一个好的团队十分重要。这个团队需要具备很强的包容性，可以理解彼此背景与经验的不同，进行充分沟通，把每个人过去的经历变成公司的能力，这是企业需要持续去构建的关键所在。

对于很多公司来说，在早期能有一个很好的技术，就有可能支撑公司启动。在合成生物领域产业化的路途中，研发或许是企业的长处，但同时要补齐生产、供应链及市场销售等短板才能持续发展。对企业的考验最终一定是综合能力的考验。

赖才达 博士

剂泰医药联合创始人兼CEO

整个AI药物研发行业目前最大的两个突破来源，第一是递送，这将是未来三到五年最核心的领域；第二是新的分子生物学编辑器。

这两大突破相结合，整个行业会向前快速迈进，第一步的贡献在临床转化的部分，支持行业生产很多本来无法生产的药物。到了第二步，我们就可以真正地编辑细胞了。至此，或许不只是细胞，甚至有望通过技术让细胞永不衰老。我相信这个领域未来还有很多可以期待，可以大胆想象的空间。

公元

红杉中国董事总经理

计算生物本质上是通过计算手段来解决生物学问题，具体而言就是根据不同类型的生物数据量构建算法和模型，从而理解生物系统本身，并推进相关研究及应用的科学。这样的学科研究进展又传递到了产业，产生了一批又一批的创新企业，通过技术转化与应用，也影响到了许多产业的进程。

最近几年，伴随着以大数据AI算法为代表的信息科学得到长足发展，「AI for Science」概念的兴起，也让信息技术在生物学领域的应用成为趋势。可以说，当下的计算生物学正在带领我们进入一个崭新的技术创新周期。

智能制造

吕江波 博士

思谋科技联合创始人兼首席技术官

思谋科技认为，智能制造是让制造拥有思考的大脑。生产制造的整个流程贯穿了设计、生产、管理和服务，思谋科技希望通过一种新的体系化方式让这种服务更加智能。简单来说，就是它能够智感知、智学习、智决策和智执行，这背后必须利用最新的人工智能技术。

当系统性的硬科技创新成为变革新动能，就会让智能制造处于现在进行时状态，它还在不断提升、不断完善。同时，硬科技的范畴不断在扩展，从我们的经验看，很多技术只要深入挖掘、深度融合，就能发现一些令人惊喜的可能，这也是我们在智能制造行业不断积累新动能，提质增效的重要推手。

设计工具

陈达博

Fabrie文档创始人兼CEO

设计的大众化是一个不会逆转的大趋势，这并不只是更替的逻辑，而是创造新的机会。纵观50年的设计发展史，我们发现它是一场设计大众化的历史。

而媒介的革新决定了工具的形式，可以作为我们做前置判断的风向标，格式本身的继承与抛弃揭示出了工具在发展和迭代时渐进式的发展规律。这样的规律下，未来的设计工具将发生什么样的变化呢？下一个十年，AIGC这类以AI为核心的技术，或许将为大家带来更多的惊喜。

双碳/ESG

李辉 博士

深度智控创始人/CEO

双碳战略是我国应对全球气候变化、推进绿色可持续发展的国家战略目标，而节能增效是双碳战略目标实现的一个重要途径。

目前，我国工业与建筑能耗占到社会总能耗的70%以上，而工业与建筑机电能源系统的运行，还常依赖于传统经验控制，导致我国每年数千亿度电的能耗浪费。有没有一种工具产品，就像GPS对于交通行车导航一样，能够基于实时数据与高精度模型，从系统全局出发，实时从数万条可能路线中，寻找到系统最高效的运行路线，实现系统最优运行，并逼近系统运行节能极限？深度智控以“让每度电创造更多美好”为使命，专注于能效智控领域的核心产品，希望将系统仿真与优化的前沿技术与工程相结合，与工业及建筑节能伙伴一起，为降低我国碳排放贡献科技创新的力量。

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