风险投资观察|生命科学企业家应具备分阶段商业化的能力 2019-07-01

    本文是风险投资观察系列的第165位股东:编辑杨戈,星海资本创始合伙人:36氪宇庭生命科学乐队是一个大型乐队,将持续50至100年,可以承载许多经济载体。鉴于产业周期相对较长,一方面,企业家需要有较强的商业意识,知道如何在每个阶段进行资本化,如何产生商业回报,以及如何开拓市场;另一方面,投资者需要完成投资逻辑转变的挑战。此外,AI医学面临许多挑战,但是还有很大的发展空间,特别是在基因水平上。首先,生命科学产业的价值,从一个大的方向,生命科学是一个可以持续50到100年的大乐队。它可以承载许多经济载体。过去两年在基因分析中的突破为该行业提供了进入条件,尤其是2012年CRISPR技术的发现。这是人类基因组的剪刀,就像图灵在20世纪40年代提出图灵机器一样。它是一个新兴产业的入口。当时,图灵提出图灵机的概念后,在欧洲乃至全世界引起了很大的反响。生命科学正处于一个非常相似的过程:门已经打开,有很多进入者,它可以迅速改善我们的健康,改变我们的生活条件,同时带来巨大的商业价值。你为什么这么看重生命科学?首先,在美国市场,我们看到了一些前瞻性的指标。2011年和2012年,风险投资开始出现在美国市场。当时,生命科学和生物医学的投资比例相对较低,仅不到10%。但到2015年和2016年,我们发现这一比例已经上升到大约30%-35%。目前,我们仍在投资互联网和TMT。近两年来,市场已经进入了经济调整期,造成了部分行业泡沫。同时,我们发现美国硅谷的发展趋势非常相似。我们接触的越来越多的生物医药公司将投票并将被投票,并且比例已经从5%上升到10%到20%以上。生命科学创业的要素:定期的现金回流。然而,生命科学面临特别大的挑战,整个产业周期相对较长。从最初的理论到实验室,再到实验室,再到实验工厂,再到临床Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期试验,再到FDA、FDA认证报告,最后得到药品编号或说明书,再到药品销售,再到批量生产形成市场反馈,会有很长的周期。首先,对于生物医药行业的企业家来说,我们应该把握周期的节奏,知道如何在每个阶段进行资本化,以及如何形成有规律的现金流。例如,为了有一个商业模式,吸引资金和公众的注意,这些公司已经通过了早期的实验阶段,通常进行CRO,即药品研发管理,以帮助大型制药公司做一些研发工作,从而产生现金流;韩寒一直等到其现成的药物形成后,才完成面向市场的过程。商业过程。这实际上是许多企业家面临的挑战。一般来说,他必须有强烈的商业意识,并能够在每个阶段产生一定的商业回报,以便在资本和企业之间形成更好的节奏,并且发展速度会更快。投资逻辑的挑战对应于生命科学的投资逻辑与过去完全不同的事实。我们将医疗分为四个方向:传统医疗,包括药品、医疗器械、传统医疗服务和传统医院;以传统医疗延伸的商业化部门为基础的商业医疗,现在已经形成了这些商业医院;基于网络社区关系的网络医疗,利用大数据分析建立医疗企业和咨询平台;生命科学。在这四个方向上,唯一与互联网相似的流量模式是互联网卫生保健,它基于流量,然后通过数据增长和用户增长进行转换,而其他三个方向与我们过去几年熟悉的投资逻辑完全不同。对于许多VC来说,这是一个转型的挑战。在生命科学方向上的投资,实际上很像在科学和技术方面的投资。科技型投资的最重要环节是科研成果的转化,科技成果的转化可以真正实现科技价值的商业化,形成产品,形成可以广泛应用的商业模式,最终产生市场价值。一个特点是产业周期较长,在产业链中需要配置的资源较多,其价值应从技术到产品再到商业的全面分析,形成转型过程。除了生命科学,我还对过去两个月的AI医疗做了非常详细的分析。主要分为三个方面:AI医学成像的应用是基于图像识别的,不是直接处理医学数据,而是对图像数据进行处理,然后进行图像分析,对CT和超声图像做一些辅助点。分析。随着图像识别模块的逐步成熟,人工智能辅助图像处理已经能够实现一些医学商业化应用,发展速度也比较快。但目前仍处于辅助诊断阶段。实现治疗或深入治疗水平相对比较困难。人工智能是对所有病历进行统计分析,通过对AI模型算法的分析,主要对病历上的一些病理数据进行处理,从中寻找规律。这个过程比较困难。我们希望人工智能能取代医生的询问,至少是轻量级的询问,这涉及到大量的语言处理、专业信息处理,我相信这一过程将在未来几年内得到推广。然而,存在许多困难和挑战,主要表现在两个方面:第一,医疗信息数据的标准化需要提高,大量的信息需要标准化分析;第二,基于这些信息,我们需要能够进行清晰的语义,尤其是医疗语义分析。语义模块近两年来发展迅速,但尚未达到预期目标。标准化过程。人工智能在基因水平、生物学水平和生命科学水平使用了大量的人工智能技术,这可能是大多数人真正想象的科学技术的未来。自2000年以来,我们已经知道了基因测序的过程,直到今天,这些DNA到底是什么样子的?它的演示过程是什么?疾病的过程是什么?癌症和基因突变是如何形成的?这些东西在不断地被研究,但是没有一个非常清晰的分析过程。人工智能在其中起着非常重要的作用。例如,这部分基因如何变成RNA?它是如何变成蛋白质的?如何成为一个组织?错误怎么会发生?这个过程需要人工智能来分析。如果出了问题,我们需要一种方法来处理它,反向编程,然后使用人工智能来分析哪种编程是有用的。这个过程非常类似于计算机科学,所以现在越来越多的计算机科学人才进入人工智能医学领域,特别是在2017和2018年。越来越多的这类公司,包括癌症治疗和基因治疗,促进了整个行业的发展。对于AI结合生命科学项目,如果你不知道如何判断技术,最重要的两个因素是:第一,企业家在这个行业有绝对领导的基础,在国内外,大型制药公司、大型基因公司都有一定的影响力和基本关系,这是第一个缺点。第二,他一定很强壮。商业意识知道如何在每个阶段进行资本化,如何产生商业回报,以及如何开拓市场。γ

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周天奎
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