• 移动互联网和云（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 人工智能（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 元宇宙（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• Web 3（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 脑机（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 量子（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 数字化前沿在需求侧的落地进展

• 新能源科技（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 新生命科技（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 新材料科技（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

• 新空间科技（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

 

1.1 数字化发展的趋势和核心结构

1.2 数字化的能力和需求结构

 

1.3 数字化的本质与价值飞轮

  

接下来我们从创业的角度来仔细拆解这十个领域未来的潜在机会。

在确定新的机会前，我们先拆解技术创新前沿的活跃点，再从创业的角度看哪些领域是值得我们积极参与的。

3.1 移动互联网和云（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

首先我们讲移动互联网和云。移动互联网和云在技术推动方面可以看前端和后端（上图顶端部分）。

前端又细分为画布、容器、设备：

（1）画布上最大的机会是视频，尤其是直屏的短视频，不管是抖音，快手，或者 TikTok ，这里都隐藏着大量机会。

（2）容器创新主要集中在三维 AR ，像苹果就赌在这上面了。

（3）设备上的创新主要集中在算力芯片和感知上，比如手机上的激光雷达。

后端相较前端而言机会更多一些，因为云的发展所需要的基础设施开发和产业应用开发有几十年的机会窗口期。

（1）在云原生的基础设施方面，容器、FaaS、WASM 这些新一代更轻的容器，奇绩创坛都非常看好。

（2）基础设施未来的趋势一定是数据驱动，所以像数据栈——从湖、仓库、数据经纬，再到数据网格等等，我们认为都存在着大量机会。

（3）云的后端设备方面，在芯片上， X86 曾一统天下，但到今天我们有了 ARM64、RISC-V、DPU 等多样的芯片结构。数据中心的通讯带宽已经从 100G 扩容到400G再到 800G ，这里都存在着大量的后端创业创新的机会。

移动互联网和云技术活跃的领域如何跟需求匹配？通过下图，我们能从 C 端和 P 端 B 端来总结两大趋势。

第一，从移动互联网满足 C 端用户的需求角度来讲，主要是往更深的方向渗透。

手机基本上触达大部分人的日常需求了，但如果继续往深处走，机会相当多。

举几个例子，在奇绩我们长期一直高度关注的通讯、社交和游戏。通讯永远是长期的刚需，永远存在创新的机会。社交每一代有每一代的机会，年轻人不会满足于和父母使用同样的社交产品。游戏从某种意义上代表了软件定义的、新的人类体验，长期存在大量创新机会。（见上图中 C 端需求标黄的部分）

第二，从 P 端和 B 端的需求角度来讲，要推广到更多场景。

在创作者端，设计是非常重要的机会。大家可能都听说过 Figma ，但这只是一个开始。随着软件种类不断丰富，软件封装也越来越完整、体验越来越好，未来数字化创造创新的机会也会有更多的设计者参与其中，所以我们非常看好设计。（见上图中 P 端需求标黄的部分）

在 B 端，我们认为机会更多体现在宽度上。今天的企业大多是用电脑办公，手机覆盖的并不宽，因此从宽度上有很多在 B 端创业的机会，尤其是对员工这一部分。（见上图中 B 端需求标黄的部分）

这两年来，奇绩创业营一共收到了 36000 多份的申请，这些创新领域的数据都不断增长，我们挑了一些比较有说服力的数据来跟大家分享。

未来，我们也会与大家分享更多奇绩创坛看到的信号和具体案例。我们希望奇绩创坛能成为大家看到未来创业机会的窗口，帮助每个创业者更好地把控你们所关注的机会。

在移动互联网和云这个领域，奇绩窗口看到了以下这些信号和具体案例。

在今年创业营的申请中，数据基础设施项目的申请量比去年增长了75%，云原生创业项目的申请量比去年增长了30%，用云和移动互联网做先进制造的申请量增长了10%。

在移动互联网和云这个领域，奇绩一共投资加速了 78 个项目，比如像 Authing 蒸汽记忆，做云原生身份平台；Affine，下一代协同基础设施；Sifive赛昉，做 RISC-V 芯片。

综上所述，云和移动互联网这个领域隐藏着大量创业机会。从好的角度来看，创业机会很多；从不好的角度来说，门槛比较低，所以竞争非常激烈，大家要做好心理准备。

3.2 人工智能（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

接着我们来讲人工智能。这一页我要多花点时间，因为结构也比较复杂。

在下图的表格里，我们用橙色标黄了“重叠向量计算体系”，还画了一个圆圈。

人工智能用重叠向量来做计算，本质上是计算体系的创新，它能通过简单优化的方法高效地抽取特征，这些特征让我们可以快速解决问题。所以我们关注人工智能创新一定要关注算法，算法上的单点突破可以迅速开拓一系列新机会。

人工智能还有一张图（见下图左下角），我把它写成“智能系统”。

在人类历史上，人工智能给我们带来的核心创新机会就是能开发一个智能系统，这个系统可以从环境当中获得信息，从信息当中抽取知识，用这些知识去规划、去执行，去跟环境做交互。

用智能系统驱动创新有几种做法：

第一种方式是将算法嵌入到现有的任意软件里。

第二种方法是把算法和芯片组合在一起，中国有很多所谓的算法驱动芯片的创业公司。

第三种做法是把智能系统做成一个设备，例如摄像头、机械臂、汽车等。

第四种做法是把智能系统封装为服务。

智能系统可以是上述不同的形式，但本质上代表了智能。智能可以通过各种载体嵌入现有的前端和后端，或者启动新的前端和后端。比方说基于 Transformer 预训练大模型，尤其是生成模型，在过去几年来的累积下，它所代表的能力现在已经非常接近临界点，将撬动一系列大的创业创新的新机会。

总结一下，在人工智能领域创新，一定要关注算法的活跃前沿和这种智能系统的活跃前沿。

有了这些基础之后，从人工智能从数字化的平台角度来讲，活跃的前沿有哪些？

前端：

前端设备有自动驾驶汽车，它是用基于人工智能技术做出来的软件定义的汽车；还有软件定义的机器人；更多的传感器；嵌入人工智能算法芯片的 AIoT 设备 ；前端的人工智能特殊芯片，尤其是低功耗的芯片等。同时，人工智能也带来了新一代操作系统的机会。

容器方面，人工智能在前端的容器上活跃的有垂直行业的大脑、智能助手。

人工智能也可以开发一些比较独特的画布，比如说垂直行业的对话机器人（客服）等等。

在过去 10 年人工智能商业化的过程中，创业者可以基于这些活跃的前台能力找到大量的创业机会。

后端：

在后端设备上，目前最主要的活跃前沿是大算力的芯片，尤其是 GPU。某种意义上，人工智能通用芯片英伟达目前占领了一个非常强的产业地位。当然也有很多异构算法的芯片，但大算力芯片是目前最关键的。

在基础设施这一层，活跃的主要是大模型，尤其是多模态预训练模型，包括垂直领域的大模型。同样活跃的还有开发平台，尤其是针对大算力芯片的开发平台，比如英伟达的 CUDA，在当下这个阶段就好比当初的 Windows 操作系统，非常重要，因为今天都需要通过 CUDA 平台来开发。

大算力芯片、大模型、开发平台，这“三架马车”是目前人工智能新一代的前沿，可以撬动大量的产业创新、应用创新的机会。这些能力供给可以形成垂直的云端的大脑，能用来做内容创作、药物研发、科学实验等。

在了解了人工智能前端后端的结构性能力之后，再来看需求。我们提到过，人工智能几乎可以进入现有的任何一个品类。我们来简单分析一下图中标黄的几个领域。

在 C 端标黄的是内容和出行（见上图）。在过去几年人工智能应用比较多的是内容推荐，这方面大厂相较创业公司会有更多机会，比方说字节、谷歌等。其次是出行，自动驾驶带来了大量的机会。

P 端创作端标黄的主要是新一代各种不同的 AI 内容创作（AIGC）。

在 B 端生产端，人工智能在过去、今天、未来都有大量可见的自动化和智能化机会，包括质量检测、自动化、生产线等。

人工智能商业化在过去十年逐步渗透进入了大量的应用场景，到目前为止都还没有撬动很大的产业，但是离这个临界点越来越近了。

从今天人工智能技术能力和需求匹配角度来讲，我们认为人工智能当下有五大机会：（见下图）

（1）第一，新一代软件定义的新能源汽车。软件定义的汽车很有可能成为下一个信息工业的母生态。

今天信息产业的母生态是手机，大量的芯片、设备、软件等等都是优先为手机设计，为手机优化，然后再考虑别的设备。

对于未来，有很高的概率新的母生态会是汽车。因为汽车的复杂度决定了大量的芯片、软件、硬件、设备都要先为汽车设计，然后再应用到机器人上。同时汽车也是新一代能源的核心转折点。大家一定要关注汽车，目前国内已经有大量的大厂和创业公司布局了这个领域。

（2）第二是机器人，比如说服务机器人和模块化机器人。据奇绩的观察，目前已经有越来越多的发展机会了。

除了这两大产业以外，新的机会在于前沿算法驱动，尤其是大规模的、多模态的预训练模型，包括最近几年做的基于扩散模型的生成模型。

人工智能的算法能力已经非常接近临界点，很有可能在接下来1-2年的时间里再撬动三个大的产业：

（1）内容产业，大家可以思考下如何基于 AI 做内容，有什么样的工具会发展起来。

（2）医药行业，核酸、蛋白、药物研发等都可以通过这类大模型来加速创新。

（3）人工智能在科学领域的运用，AI for Science，比如预测蛋白质结构的 AlphaFold。

这些创新都需要时间，但我们可能处于这个临界点，已经可以开始逐步探索商业化了。

这几个赛道本身非常宽，创造力非常强，很值得创业者关注。

接下来分享奇绩窗口所看到的信号和投资案例。

今年与多模态预训练大模型有关的创业项目比去年增长了 70%，跟扩散生成模型相关的有 300% 增长，三维神经网络 NeRF 渲染重建相关的项目比去年增长了 20%（这跟元宇宙有关）。

目前奇绩创坛在人工智能领域投资加速了 95 个项目。这里举三个例子：深言科技是基于人工智能大模型做文本信息处理，星亢原是 AI 与生物物理相结合的计算设计驱动的药企，翼方健数是人工智能时代隐私计算的四小龙之一。

（这里提醒一下大家，因为有些项目涉及到多个领域，所以会被重复标记，比如说有项目既是人工智能，又处于移动互联网和云，所以总数加起来会超过我们目前的 250 多个项目。） 

3.3 元宇宙（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

元宇宙这个领域比较特殊，它是跨平台的容器创新，在应用端给大家带来的更多是做流量平台的机会。如果想建大规模的新流量平台，元宇宙是有新机会的，因为它本质上是 3D 存在具象的新一代容器。

前端：

元宇宙在设备端很活跃，有眼镜、头显、光模组、外围设备、手套、专用芯片、操作系统等等。苹果已经在多个地区注册了 RealityOS 的商标，所以元宇宙设备端的创新是非常活跃的，创业机会也相当多。

容器这端，大多都是研发工作，并不适合独立创业。

画布这端，大家做应用的目前比较多的是做空间、展会等等，还有就是做开放世界、游戏、社区、虚拟人、虚拟服装等。目前已经有大量的创业公司开始探索元宇宙前端机会。

后端：

后端一般在早期的机会也很多。因为假如没有后端的基础设施，人们也无法开拓前端的创新机会。

后端比较多的创新在设备上是专用芯片，我们也很看好这方面。

元宇宙后端为什么需要专用芯片？因为 XR、MR、AR 中的 R（Reality）代表现实，现实中的三维结构和三维结构里的人、物、场的组合，需要不同的计算，读写算法跟今天的主流计算方法是不一样的。所以我们看好未来有单独的专用芯片去加速这种创新。

在基础设施上，我们认为一定会有新一代的引擎，比如物理引擎、动作引擎等。只有大高校的规模的引擎才能驱动大量的应用场景，同时会诞生更多工具和工具衍生出来的平台，比如三维重建等，尤其是基于  NeRF 这样的算法创新模型，因为它会把重建的成本降得非常低，速度变得非常快。

另外在云这一层有大量的延伸机会，包括在 Web 3 里做数字化的虚拟资产等等。从技术的角度来讲，元宇宙前后端的机会都非常多。

从应用的角度来讲，要想产品跟需求匹配，早期要找到一点切入进去，但这个点必须足够宽，人群必须足够多，人群使用频次要比较高。（见下图的 C 端、P 端和 B 端）

目前我们看到比较活跃的也相对比较看好的，在 C 端就是社交、内容、游戏三大类，这是我们认为早期元宇宙应用撬动概率比较高的三个领域；在 B 端，我们看到比较多的是员工相关的应用，尤其是协同，微软、Meta 也都在做这方面的工作；营销端也有一定的机会。

在元宇宙创新早期，很多设备还没做起来，所以在 Web 和手机端做 AR 的创业者比较多，当然做 VR、MR 设备的也有，但数量级都还不够。

图中我们标出了一个“虚实结合”点，意思是人工智能和元宇宙的技术组合。国内像腾讯这样的大厂一直都在提虚实结合，也就是在真实的物理空间中引入虚实结合的各种体验，C 端和 B 端都有机会。（见上图 C 端和 B 端的红圈部分）

总结一下，元宇宙是全新的，未来有长期想象空间和发展机会的、新的技术能力和体验容器，发展过程一定是上下起伏的，但只要我们认真去探索，不断去积累技术，撬动需求，时间一定会给努力的创业者以丰富的回报。

从奇绩的窗口看数据，跟去年比，今年计算机图形学相关的创业项目增长了60%，XR 及其设备相关的项目增加了30%。VR 增长了10%，相对来说不是那么高，但长期的机会很多。

我们在元宇宙领域里面投了 46 个项目。这里举三个例子，Motphys 是做物理动作引擎的；灵图创新科技是做新一代的影视内容，使用了非常前沿性的技术；影眸科技团队来自上海科技大学，项目是基于独特的光场技术做生成和交互平台。

我们在奇绩社区的创业者中也看到了元宇宙早期的成长信号，有非常出色的创业项目加入了奇绩社区。

3.4 Web3（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

从结构的角度来讲，Web 3 本质上是一种代表着信任和激励机制的全新数字化能力。

在前端，Web 3 基本上使用的都是现有设施，当然在国外也有做手机的，大量的体验都基于浏览器，而画布上有钱包、NFT、Dapp、DID、DAO 等等。

创业者尤其要注意相关政策和规定，因为这个领域里还是有一些目前不是非常明确的、仍需要探索的空间。

在后端，尤其是国外市场，Web 3 主要是通过主流的公链所带来的网络。Web 3 给我们提供的数字化能力包括智能合约、代币、确权等等，但是我们可以看到在这个领域上更多的、更活跃的是基础设施上的创新。国外过去几年在 Web 3 上大量投入的都是底层技术创新，从 L0-L4、ZK 扩容、共识算法、数据链接、安全、隐私等等。后端设备在芯片上也有局部的机会，但更多是在基础设施上的。

总结一下，这是一个非常早期的领域。Web 3 所代表的是全新的数字化定义人和人之间信任关系、激励机制关系、组织关系的技术。

Web 3 有长期想象空间，未来可以满足几乎所有人的需求。从 C 端、B 端，再到 P 端，Web 3 创业者通过长时间探索，都有机会找到未来的应用点。（下图显示的是 Web 3 技术对应的需求）

在目前这个阶段，我们可以看到 Web 3，尤其是海外创业团队做的比较多的是偏金融方向的应用，包括交易、早期游戏等等，同时在元宇宙和 Web 3 结合的层面，数字资产、虚拟人、虚拟地产等等都是值得关注的创新领域。在创作端以内容为主，在 B 端也有机会，尤其是供应链——如何用区块链和 Web 3 的技术降低交易成本，都很值得去探索。

接下来分享一下我们在奇绩窗口看到的信号。

在web 3 的应用端， GameFi（Web 3 游戏），相较去年几乎是 12 倍的增长；DID 方面的创业项目增长了450%（DID 是用去中心化的身份认证对接更多的链上和链下的数据来做各种应用，比如说招聘等）；做 NFT 的跟去年相比有 140% 增长。做 DAO 的有接近 90% 的增长。做公链及相关技术的也有接近一倍的增长。

奇绩在这个方面起步还是比较晚，也比较谨慎，我们一共投了 10 个项目。这里给大家举了三个例子，一个是做 Web 3 音乐的优秀团队伯牙智能音乐，一个在美国做联邦学习 MLOps、隐私和去中心化的机器学习的项目 FedML，还有一个是做 NFT 的 Cedar 雪松，也是以美国市场为主的。

3.5 脑机（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

其实奇绩每年在脑机接口都会看到一些非常好的项目。

脑机接口领域前端是可穿戴设备或局部可植入的技术，后端主要是生物材料、芯片、信号处理等等，

这个领域还处在非常早的阶段，目前起步在康复、医疗和初步交互（P 端设计、B 端动物）的阶段。长期来看，应用范围非常大，几乎所有的重大疾病，比如老年痴呆，长期来看脑机接口都有创新创业的机会（见下图中黄色的表格）。

分享一下奇绩窗口在脑机接口领域看到的信号。

今年做脑机在宠物应用的有 50% 的增长，做神经康复的跟去年比也有 50% 的增长。

奇绩总共加速了 4 个项目，有 NeuraMatrix（对标美国的Neuralink），还有未来脑律、臻泰智能等。2022年秋季路演日也有一个非常优秀的团队做宠物脑机接口。

奇绩一直都非常关注这个领域。技术我就不多讲了，虽然现在还处于很早期的阶段，但只要创业者能找到应用场景能够走到未来，脑机接口发展空间是非常可观的。

3.6 量子（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

量子领域的创新比较特殊。

量子是计算体系加上计算基石的创新，核心是在量子纠缠状态时，通过一种特殊的机制来做计算。目前能够具体做的量子计算（实验状态）主要有四种：电子，光子，离子和原子（见上图中标橙色的文字）。

量子计算是一种全新的计算体系。它所代表的是人类在算力上极大的突破。开篇我们提到过，我们处在一个算力可以驱动创新，技术成为新一代核心产能的时代，如果算力上有大量突破，那会有极强的商业化应用的前景，几乎可以用在所有需求端上。

特别需要关注的可能是量子优越或者量子霸权（学术上做得比较多），在哪些应用领域量子子算力比经典算力有结构性的优势。

因为量子计算是新兴赛道，基数较小，奇绩暂时不统计增速。

量子领域的创业者比较多的是 PQC——后量子时代的加密技术，量子混合云以及光量子。

到目前为止，奇绩创坛也投资并加速了 5 个项目。这里举两个例子，一个是用现有量子计算能力提供云服务的弈维量子，另一个是做离子阱路线量子计算整机的硬件公司华翊量子。

奇绩创坛一直关注这个领域，因为它所代表的创新非常重要，不仅能极大地提高现有算力，还有大量其他的应用。

3.7 数字化前沿在需求侧的进展落地

P端：机会空间（自建生态）

接下来我想讲 P 端的机会空间，再拆解一下对不同的人群，

 

 

4.1 新能源科技（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

4.2 新生命科技（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

  

 

4.3 新材料科技（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

 

4.4 新空间科技驱动（结构和趋势、创新信号、代表型创新模式）

5.1 发展范式演变

5.2 把握机会，走出第一步