李丰:投资切忌跟风,要盯住这个不变的关键点

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汽车就跟当年的火车一样,是一个用机器来替代劳动力的过程,显然是一个生产力跃迁、机械化的过程。

之前在汽车里装的对外感知的传感器和计算芯片不多,在自动驾驶发生的过程中,基于我们的分析逻辑,要先在汽车上装上越来越多的传感器,无论是毫米波雷达、多个摄像头或激光雷达等。

还要装上越来越先进和算力越来越强的芯片,这个过程其实是把汽车这件事进行了高度的数据化,它的状态、环境、所碰见的情况和周边的感知进行高度的数据化。

这些数据一旦产生了更大范围的流动和交换,或者叫互联互通,包括与路面的、与交通灯的、与交通控制指令的等等,这些数据在极大量的产生、流动时,就会产生新的决策和分配效率,进入了我们讲的智能化。

因此,汽车大概要先经历用机器替代人的过程,然后再通过传感器和计算将其数据化,完成数据的极大量积累后,才会进入智能化,即自动驾驶。

依据这个原因,我在3年以前看待这个领域的时候,投资稍微偏谨慎,因为当时汽车的数据化过程还没有大规模和大范围的完成,即传感器们都还没有被装到汽车上,以至于汽车的状态、状况和环境还没有被充分的数据化。

3年前,这个领域在AI上很热时,我反而去投了非常多的传感器,包括加特兰微电子、睦星科技、芯路航、飞芯光电、Aqronos,它们代表了汽车数据化过程中必须要先上车的东西。

小结

在不同的行业当中,无论是机械化、自动化、智能化,你需要去判断公司所处的位置。它不太容易跳一步发生,就像在雅虎之前很难出现谷歌,在微软之前很难出现雅虎。

原则上,每一个行业生产力效率的发展过程,都需要遵循这个行业的基本规律。要清楚地知道目前行业所处的位置,下一个阶段需要什么。

企业的创新只能是面向下一个阶段来做。例如:如果处在了A这个位置上,你可以再往下做一段B的事情,接下来就会有较大的价值。

你也可以在一个比较垂直和很窄的领域中,努力通过自己的商业模式,迅速将这三个环节做成闭环。

*本文根据在李丰在混沌大学商学院的课程整理而成,内容仅为完整课程的1/10,转载请联系授权。部分图片源自pexels.com、unsplash.com。撰稿:雨热。版式:Summer

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