首个自动驾驶“超级数据工厂”落户上海,AutoX建成首个无人车运营大数据中心

随着无人驾驶技术进入最后冲刺阶段,抢先获得高质量规模化的路测和仿真数据的重要性再度提升一个等级,大数据仿真成为自动驾驶加快落地的必要条件。

2020年4月13日消息,AutoX旗下的上海无人车运营大数据中心在嘉定区汽车城正式建成投入使用,成为中国首个无人驾驶“超级数据工厂”。

AutoX上海RoboTaxi无人车运营大数据中心一侧

此前,上海嘉定政府宣布引进全球知名自动驾驶公司AutoX,共同建立中国首个百台以上自动驾驶落地项目,包括百辆自动驾驶出租车(RoboTaxi)。这个规模化落地的“先头部队“,对于中国高级别自动驾驶行业商业化落地、打造世界级汽车产业集群具有重要意义。

刚刚面世的AutoX上海无人车运营大数据中心,可以说是规模化技术运维中心与大数据中心的结合体,也是物理世界和虚拟世界之间连结点的超级数据工厂。

中心一侧,停放着大量每天上路的AutoX RoboTaxi自动驾驶乘用车,整齐划一,是收集海量真实世界数据的终端,每台车每小时产生 1TB数据量,几天之内就会产生数PB的丰富数据。而运营中心的另一侧,则是大规模仿真的大数据云平台,在挖掘出高价值路采数据点后,以x1000倍量级对真实数据再进行扩大增强,带来更大量级、更高难度的虚实混合仿真数据。

从自动化标定、检测及技术运维,到AutoX云平台的大数据挖掘及仿真,再到稳定量产版的硬件闭环,一个将真实数据和虚拟数据结合、能够承担大规模自动驾驶数据造血的心脏已经在上海高速运转了起来。

全自动标定装置,确保大批量车队高效技术运维

中心内的每一台RoboTaxi都是自动驾驶云端大脑的一个超级终端。为保障所收集的路测数据的有效性和一致性,在出车之前,每一台无人车都会经过一个高效自动检测及维护的“流水线”。

车辆行驶进一个全自动标定区域后,转盘转动,系统开始自动校准传感器,以确保系统精确度未受任何影响。这和航空飞机起飞前及落地后360度的检测维护相似,在精度和自动化程度上均处于国际最领先水平。

除此之外,每辆无人车都搭载了自检系统和实时自我监控系统,提供毫秒速度的故障自检。监控范围包含车辆底盘、计算单元及复杂的系统层面信号、传感器及全部感知到的周围环境路况、到自动驾驶全栈软件所有模块信息,这些信息都会记录在“黑匣子”中。

AutoX运维人员进行标准化流程化作业

在运营中心的另一侧,大规模云平台服务器7×24小时高速运转着,对每天车队在真实世界里积累的海量测试运营数据进行数据加工和压缩、质量监督、自动标注、结构化测试,并通过仿真平台以x1000倍量级对真实路采数据进行混合仿真。这让物理世界和虚拟世界数据连接了起来,实现虚实无缝结合。

为了能以最低成本支持系统高速迭代快速升级,AutoX打造了可拓展、可衡量的分布式仿真平台,支持大规模手工和自动场景的产生。通过构建大规模场景库、周边工具链及评估器,及实现完全确定性仿真,确保场景可100%多次重复再现,这一系统驱动AutoX技术持续领跑。

高压防水测试

在系统耐用性运维方面,中心内设有高压淋雨、浸泡、潮湿祛雾等试验装置。AutoX通过人工制造极端环境,对车队进行了高强度压力测试,并据此打造适合中国国情和气候情况的自动驾驶系统。在部署上海之前,系统已在深圳、常州、肇庆等沿海多雨城市,以及中国著名的三大火炉城市之一——武汉——经受住了考验。不惧高温多雨天气,也就意味着能在其他地区更快复制落地。

据悉,该中心内大部分车辆所装配的是AutoX第三代硬件系统,融合了激光雷达、毫米波雷达和环视摄像头组件,组装工艺精度控制在毫米级别。量产版第三代硬件系统包含AutoX域控制器XCU,搭配AutoX自主研发的控制系统和安全岛,保障了量产车稳定和可靠的质量。

各路车辆准备出发采集路测数据

去年9月在上海召开的世界智能网联汽车大会WAVE上,上海正式启动自动驾驶示范运营项目,并签约AutoX联合投入100台无人车建立嘉定自动驾驶示范运营区,并将在原有11.1公里的自动驾驶公开路段基础上新增42.5公里,长度达到53.6公里,覆盖面积65平方公里,涉及不同类型与等级的道路,将智能网联汽车的活动范围伸展至工业区、商业区、交通枢纽、住宅区等各个场景中。

随后,AutoX获得上海自动驾驶新规2.0发布以来的第一张自动驾驶牌照,并迅速建设了大规模无人驾驶车队,在深圳南山区市中心和上海嘉定快速积累了海量中国路况试运营数据和经验。

目前,AutoX已与其战略股东东风、上汽,以及比亚迪、奇瑞、长城等多家自主品牌车企合作,同时联合深圳最大出租车公司、国有深巴集团子公司鹏程电动,全国最大的新能源物流车集约化运营服务商地上铁进行无人车队运营,实现平台化的商业落地路径。3月16日,上海市人大常委会副主任高小玫一行赴上海国际汽车城关心并指导AutoX复工复产情况,AutoX展示了近期RoboTaxi规模化运营落地的成果,得到高度肯定和支持。

除上海以外,AutoX同时获得了全国各地政府的政策支持,在深圳、北京、上海均有研发中心,并于2017年在江苏常州建立了自动驾驶流水线化加装工厂。2018年底获得广东省首张自动驾驶牌照,2019年5月,获得广州首发第一批自动驾驶路测牌照。同年年底,上海颁布自动驾驶新规2.0并发布首个升级版路测牌照。AutoX全部收入囊中,成为中国第一家拿下深、上、广三大城市牌照的企业。

深圳:AutoX的比亚迪秦ProX车队

关于AutoX: 

AutoX总部位于全国先行示范区深圳,是全球自动驾驶领先企业,布局全球八大地区城市,在北京、上海、硅谷、圣地亚哥等地均分别设有研发中心,在深圳和上海均设有无人驾驶示范运营区。AutoX致力于打造L4级全无人驾驶平台,与多个领域的头部企业建立了战略合作伙伴关系,逐步形成了自动驾驶商业化落地的生态圈,其中包括了东风汽车、上汽集团、比亚迪、阿里巴巴、芯片巨头联发科等,在自动驾驶车辆的前装量产、落地运营和5G通讯技术应用等方面展开了深入合作,是中国具有最广泛车企资源、唯一具有央企车企大规模投资的自动驾驶企业。

老龄化社会正在到来,为什么说创业者和投资人都该关注它?

图片来源@视觉中国

图片来源@视觉中国

文|硅星闻,作者|硅谷Fusion Fund创始合伙人 张璐

 “我们正在变老。不是作为一位父亲或母亲、一个群体、甚至一个国家,而是整个世界都在变老。”

NIH的《报告》开篇,是老龄化社会的生动写照。

2050年,预计全球会有17%以上的老龄人口,半数八零后也在此列。不难想象, 老龄化已经成为全人类的重要趋势,也将持续如此。

与此同时,在中美两地,越来越多的投资创业机会不断涌现。细细看来,将他们串联起来的,本质上都是老龄化趋势,甚至有了一个专有名词“Silver economy”(银发经济)。

“长期投资者往往需要关注影响巨大的结构性的趋势,而老龄化就是其中之一。”管理9630亿美金资本的PGIM(investment management businesses of Prudential Financial )首席战略官Taimur Hyat表示,其团队曾发布《老龄化时代投资预示报告》。

不管是为老年人提升生存质量的医疗、保险领域,还是在劳动人口减少的压力下提升效能的新兴科技,都可能会成为下一个十年里的创投关键词。

作为一个活跃在硅谷、来自中国的投资人,在中美两地,我都看到了越来越多的投资创业机会,而将他们串联起来的,其实本质上都是老龄化趋势。而对于创业者和投资人来说,老龄化到底蕴藏着什么样的机会?

老龄化直接影响的行业:医疗

讲到老龄化,最直观的数据就是老年人口占比升高:65岁及以上老年人口超过7%,就可以算是老龄化国家。随着科技、医疗发展,人类平均寿命不断增加,我们正面临一个老龄化的“历史之最”:人类历史上老龄人口最多的时代。2050年,全球老龄人口将达21亿。

在这样一个时代,老龄化不仅会对社会政策、社会人口结构造成影响,也会直接促进一些行业的衰弱与一些行业的崛起。医疗与保险行业,就是其中两个重要的领域。

为什么是这两个行业?

首先,老龄化人口必定会面临的事情就是,生命进程更长。

“未来10-15年内,全世界的每个地区里,比传染性疾病、寄生虫等夺去更多生命的,会是非传染性或慢性疾病,比如心脏病、癌症、糖尿病等等。”《报告》里写道。预计到2030年,有87%的60以上人口的死亡原因会是后者。

面对死神,人们有了更多的准备时间,也必然希望能追求更高的晚年生活质量——老有所养,更好的疾病预防与诊治,这都和医疗与保险行业有千丝万缕的联系。

以日本为例,经济合作与发展组织(Organization for Economic Cooperation and Development)的数据显示,这个老龄化严重的国家医疗保健支出占GDP的10.8%以上,迫切需要降低相关支出。在92家寻求估值超过10亿美元的日本初创企业中,有25家专注于医疗保健领域。

其次,这两个行业的特点让他们在科技时代成为了极为重要的应用窗口:都有着大量的数据、体量巨大、效率有很大的提升空间。当然,抛开老龄化不谈,这些特点也让这两个行业非常值得关注。

而新技术则能从多层次上和这个趋势很好地结合。

在医疗领域,人工智能的应用解决了很多过去无法解决的问题。比如神经类疾病,过去我们了解的是很少的。老年痴呆的发病原因到底是什么?到现在医学界都没有一个确定的说法,大家曾经觉得是基因的原因。

我之前投资的AI公司Savonix通过人工智能技术分析数据 ,发现抽烟这个因素和基因对于诱发老年痴呆的可能性是相似的;另外牙齿中有一种特定的病毒,如果不经常洗牙的话,也有诱发老年痴呆的可能性。

史上第一次,人类通过大量低成本传感器,可以对人类的身体体征进行持续性监控,又能通过人工智能技术更好地进行个性化的分析与诊断,这正是Savonix能够发现老年痴呆其他诱因的原因,也是推动神经类疾病诊断的重要技术创新。

再比如癌症,通过人工智能和微流控等新技术驱动的医疗器械,在软硬件整合下,可以进一步提早做出早期诊断,并达成个性化的诊断结论,以帮助实现更精准的治疗方案。癌症的诊断越早,治愈率存活率就越高,对病人的身体损害则越少。新技术在医疗领域的应用,不仅是让人们实现活到120岁的愿望,而且还要以更高的生活质量和更强的身体素质迎接120岁的到来。

同时,人工智能技术让癌症的一些新疗法和新药能够开发地更快,利用各种AI算法驱动的先进自动化和药物发现流程。小分子研发公司有希望通过AI技术来实现临床开发失败率的大大降低,药物研发费用和时间的大大减少。

不管是在企业内部建立研发部门,还是利用已经开发出来的AI平台来进行新药研发,都是基于这个动机。

保险:与老龄化息息相关

对于保险行业来说,有两方面的影响:

第一个方面,保险和医疗领域密切相关,医疗支出降低,本质上就是保险行业的成本降低。

我们看到这么多的医疗保险提供商,他们其实也非常希望疾病能够更早地发现和治疗,甚至是从源头起就预防。比如老年痴呆,得这个病的病人存活期很长,但是照顾和治疗的负担很重,如果能够预防的话,对病人和保险公司都是好事,也可占用更少的医疗资源;各类癌症的治疗成本非常高,如果能够在早期诊断出来,配合个性化诊疗方案,也会有类似的效果。

第二个方面则是保险行业本身,它需求着各种各样评估风险的技术。保险公司会直接采购这类技术,然后把这个技术方案直接给到他的客户,去帮助他的客户更好的去进行检测,也能根据结果更好地进行定价,整体提升保险行业的效能。

这些技术统称为“Insurance Tech”,直接服务保险行业的技术。除了上面提到的医疗保险,我还投资过一个公司SafeHub,他们专注大楼的风险检测,通过物联网和深度学习的结合,整合大楼里的传感器,可以给出很精确的楼宇风险检测,比如风险高低,有多大的潜在地震风险或者其他隐患等。

这些技术既可能服务保险公司,也可能实际上是服务保险公司的客户。但不论是哪种情况,保险公司都很乐意买单。

老龄化倒逼效率提升:自动化、行业整合、数字化转型

在医疗和保险科技以外,再深一层,老龄人口不断增长,实际上就是倒逼人类社会不断提升效率。这也就是说,我们需要不断思考:怎么样才能通过比较少的壮年人口维持同等甚至更高的生产效率?

答案就在自动化、行业整合与人工智能。

自动化和数字化转型应该比较好理解,人们把更多复杂但枯燥的工作自动化、平台完成数字化转型,就能把人力解放出来去做更多创造性的工作,同时仍旧维持较高的效率。

行业整合这个趋势,则是,创业者们逐渐已经意识到了,想要在各个行业更好地提升效率,他们不是在和现有的产业竞争,而是去融入、去合作。我们已经看到了很多人工智能等新兴技术在物料、制造、医疗等领域找到了实实在在的落地场景。

比如像IamRobotics这样的机器人公司,通过人工智能技术把工业物流机器人做得更好用,帮助企业更好地完成仓储中的分拣、传送任务。Gartner在2019年的年度报告中强调的“增强分析型人工智能”,则是通过数据库层的智能,提升企业运营效能。

再比如工业物联网,由于新技术的发展,工业物联网不再发生在一个小的行业的一个区域,它可以大规模地铺到大量的生产线中。

比如一个汽车生产方,可以直接通过工业物联网的一个系统去监控库存、容量、性能检测等等。

而一个设备制造方,也可以通过高频传感器或者是高精度传感器去检测这个工具被用了多少遍,然后我的每个零件在哪去进行更好的资源调配。

不过值得注意的是,这些领域的发展是有先后的。用Hyat的话来说,医疗、保险领域,是属于较为直观、比较快能看到收益的投资方向,而其他老龄化相关的技术则可能需要更长时间的等待与投入。

老龄时代,投资人面临的新挑战

其实从这些角度出发,老龄化社会带来的机遇还有许多可以谈——毕竟它将成为人类社会的“新常态”,旅游行业、老年疗养院、医疗、地产等行业能够提升老龄人口生活质量、延长寿命、带来更好的居住和看护基础;Edge computing(边缘计算)、5G等技术也会在提升效能这个方面大展拳脚。

在这些背景下,我们投资人也在面临一些新挑战。

正是因为老龄化时代医疗、保险、行业整合的这些需求,对于投资人来说,则更需要了解软件、硬件。在面对行业整合的创业企业的时候,尤其像医疗这样的行业,很难作为一个“门外汉”去投资相关企业。包括如何帮助创业企业跟行业里的大公司更好地合作、与传统行业整合?这些都是对于投资人提出的问题。

首先,在软硬件方面,投资人需要了解的不仅是软件、硬件本身,而是要在软硬件的整合层面有一定的见解。以医疗行业为例,与老龄化时代相对应的应用,不仅需要软件创新,同时也需要传感器等硬件的优化,才能更好地顺应时代背景,在智能医疗服务、智能医院等领域实现应用。

因此,投资人不能只尽监控职责,还需要懂得软硬件怎样进行有效整合,并控制整合成本,使医疗应用尽可能快地部署下去。

另一个挑战来自行业联动。正如上文所说,老龄化社会面临的机遇,不单单来自医疗行业或保险行业本身,而是跨行业相关联的。举例来说,我们过去投资的医疗相关的应用项目,买方和用户都在医疗行业中,几乎不存在跨行业的运作。而今,保险行业,尤其是人寿、医疗保险相关的部分,和医疗健康有着千丝万缕的关系。

加上老龄化社会中,大部分老龄人对医疗健康相关的保险有较大需求量,反过来也会刺激保险行业加入到创新技术的求索过程中。因此,投资人要更深入地了解整个生态,理清医疗机构、保险公司、政府等“局内人”之间的关系和相互作用力,以便自己判断出对的创新点,既能更清晰地找到投资标的,也能更好地帮助创业者。

此外,行业机构的监管也赋予了投资人更多责任和义务。

一方面,投资人在了解新技术整合的前提下,要懂得如何帮助创业公司获得诸如FDA一类的监管机构的审批和认证;另一方面,还要鼓励创业者在跟监管机构合作的过程中,反过来撬动机构在老龄化时代下加速吸纳新技术。

其实对于行业监管机构来说,技术的加速迭代更新也促使机构快速反应。以往的医疗技术创新大多来自医疗器械的创新,现如今的创新则不会局限在器械本身,而更可能发散到数据的价值方面——AI技术的整合为传统医疗创新带来更多变化。投资人可以作为一个沟通者,在推动机构加速接纳新技术的同时,帮助创业者把创新技术推到市场上去。

作为投资人,我认为在这个老龄化大背景下,我们需要不断去探讨、推动,让监管者了解对医疗数据的创新是裨益,而非阻碍,让整个行业更有效率地向前发展,帮助人类活得更健康。

深透医疗Subtle Medical入选2020全球AI百强榜

3月3日,硅谷最强智库之一的CB Insights公布了2020全球AI百强榜(CB Insights AI100),甄选了全球100家最具潜力人工智能企业。其中,由华人创立的AI医学影像公司深透医疗Subtle Medical荣列其中。

CB Insights:这100家AI企业正在重塑行业

CB Insights AI100是全球公认的人工智能领域最具权威性的榜单之一,包括今日头条、商汤科技、寒武纪等知名中国AI企业都曾入选该榜单。

今年,评选团队从全球近5000家企业中甄选出了100家AI企业,评审标准包括专利布局、投融资情况、市场潜力、合作伙伴关系、竞争格局、团队实力、科技新颖性、最近一年取得的公开技术成果等多个维度。

在今年的榜单中,既有获得多轮融资的明星公司入选,也有逐渐在业内崭露头角的AI新秀。

图:2020 CB Insights AI 100完整名单

据CB Insights官方数据,2020年上榜的100家AI企业已经获得了来自600多家投资机构的300余起融资,合计融资额为74亿美元,也就是说平均一家公司的融资额高达7400万美元。

从上榜公司的地域分布来看,今年的AI百强来自13个国家,其中65%的企业来自美国,加拿大和英国各以8家位居其后。中国的AI企业也在其中大放异彩,除了AI医学影像公司深透医疗Subtle Medical之外,创新奇智、第四范式、追一科技、蓝胖子机器人、禾多科技和松鼠AI也入选了AI百强榜。

值得一提的是,今年是CB Insights第四次发布年度AI 100榜单,过去三届上榜的企业无一不是不断颠覆与引领行业发展、最受关注的明星AI企业,这些企业在上榜后都为世界带来了重要改变,其估值也在近年飞速蹿升。

比如2019年入选的6家来自中国的AI公司,就包含AI领域炙手可热的企业商汤科技、依图、第四范式、旷视科技、Momenta、地平线等。2018年上榜企业包括旷视科技、今日头条、优必选、商汤科技、寒武纪等7家中国公司。其中今日头条如今已是DAU过亿的国民级APP,而连续两年上榜的商汤科技、旷视科技则是人工智能视觉识别领域的独角兽,其成长和融资速度一直被人们津津乐道。

Subtle Medical入选2020全球AI百强榜

在今年的全球AI百强榜中,深透医疗Subtle Medical以其在医学成像AI领域的卓越创新荣登榜单。

深透医疗(Subtle Medical)创立于2017年,是一家AI医学影像公司,从AI+医学成像出发,结合深度学习和图像重建技术,将耗时长、质量较低、危害(辐射剂量)较大的方式采集的数据,转化为高效、高质量、更安全的诊断级别的医学图像。

Subtle Medical创始人兼CEO宫恩浩博士表示:”入选CB Insights AI百强名单,是Subtle Medical发展中的巨大里程碑。这意味着,我们已经从一家有潜力的初创公司成长为一家可以直接为患者带来价值的商业公司。我们的软件解决方案基于深度学习来加速图像采集,极大地提升了医院和影像中心图像采集的质量和速度,在提高效率的同时提高了患者的满意度。在应用AI改善医疗保健方面,我们很荣幸获得业内顶级的专家和机构提名。”

图:Subtle Medical创始人兼CEO宫恩浩博士介绍其产品

据了解,Subtle Medical选择从影像采集效率和质量等方面切入,而不是竞争对手众多的诊断方向,影像采集方向在医院的收费形式及监管审批标准方面有着独特优势。

Subtle Medical已推出了两款经过FDA认证和CE认证的产品——SubtlePET™和SubtleMR™。SubtlePET通过深度学习技术加速PET(正电子发射断层扫描)成像并降低其辐射危害,可以使医院和影像中心将PET扫描速度提高4倍,而SubtleMR使用深度学习提升降噪和分辨率增强功能来获得更高质量的MRI扫描,而无需花费更多时间。这两款软件解决方案均可以改善成像过程中的患者体验,同时提高检查数量和医疗机构的盈利能力。

同时,Subtle Medical也正在研发其第三款产品SubtleGAD™,结合深度学习和图像重建技术,旨在将造影剂剂量降低90%,保持甚至提高对比增强磁共振的影像质量。SubtleGAD于2019年获得美国国立卫生研究院(NIH)160万美元的科研基金鼓励进行深入研究和临床推广,并且正与美国斯坦福大学医院、UCSF、国内天坛等医院开展合作,验证AI为患者降低风险的潜力。

Subtle Medical也深受资本的青睐,目前已完成两轮数百万美元融资,投资方包括真格基金、百度创投、清华系资本清源创投、Wisemont、Bessemer Venture Partner、Data Collective、Facebook投资人Jim Breyer、硅谷早期基金Fusion Fund等知名投资机构。

AI正在颠覆医疗行业

CB Insights AI100向来被看作是AI创新领域的风向标。在今年的百强榜单中,覆盖了15个核心的前沿行业,包括医疗、零售、金融保险、教育等等,而医疗是最重要的AI的应用领域,今年有13家医疗领域的AI企业上榜。

细看这张榜单,AI已经渗入到了医疗产业的各个领域,包括医学影像、药品研发、中风诊断、心血管疾病等领域都有相关企业上榜。

图:入选2020 CB Insights AI 100的医疗领域企业名单

毋庸置疑,医疗健康已经成为了AI发展的重要应用领域,AI也在不断颠覆过去的诊疗手段和理念。比如Subtle Medical深耕的医学影像领域,自深度学习技术在自然图像领域取得突破之后,2015年以来AI开始大规模进入医学影像领域,计算机视觉中的目标检测、实例分割、图像分类等诸多主要技术也被应用在CT、MRI等医学影像分析中。

除了医学影像之外,CB Insights AI100上榜的每个公司都代表着AI在某个医疗细分领域的前沿方向。

比如知名独角兽Butterfly Network(简称”BNI”),这家成立于2011 年的公司致力于手持式超声成像仪的研发,推进医学影像的去中心化变革。依托其整合在单个芯片上的超声换能器系统,其产品Butterfly iQ超声设备可以直接与智能手机连接,并在手机屏幕上成像。同时,Butterfly iQ具备远程互助等功能,能够实现用户与行业专家之间、基层医疗机构与大型医院之间的实时合作交流。目前,BNI已累计获得3.5亿美元融资,估值高达13亿美元。

PAIGE.AI是一家癌症智能诊断技术研发商,致力于研发病理学AI指导引擎,在临床成像数据的计算机视觉等AI的帮助下,对癌症进行诊断对抗,尤其是对乳腺癌、前列腺癌和其他主要癌症。2019年12月,PAIGE.AI完成了4500万美元的B轮融资,总融资额达7000万美元,目前估值约2.2亿美元。

Viz.ai成立于2016年,是一家能用AI技术去协助紧急医疗事件的公司,它优化了中风患者的治疗,借助AI快速将患者的脑部扫描图像和其它数十万张扫描图像进行对比,从而对医疗模式进行设计。Viz.ai致力于利用深度学习算法自动分析CT神经图像,以检测与脑卒中相关的指标,提供临床决策支持。其标志性产品Viz LVO和Viz CTP平台均已经过FDA批准并在美国上市。Viz.ai于2019年10月完成5000万美元的B轮融资,目前总融资额达8000万美元。

又比如说Eko,致力于将AI软件集成到听诊器中以检测心脏健康,其产品于今年1月获得了FDA的批准。另一家上榜公司则专注将智能手机变为家用诊断工具包,可以用于尿液检测分析。

未来,随着AI技术的发展与创新技术在医疗领域的应用,必将全方位变革我们的医疗方式和体验。

有关AI的这场FDA Workshop上,产业、学界和FDA专家都说了些什么?

自从新冠肺炎爆发以来,作为除核酸监测以外最重要的检测手段,CT在新冠肺炎的确诊中起着至关重要的作用。然而,目前CT等医学影响设备一直高负荷运转并处于急缺的状态,也促使人们更加关注医学影像以及AI在行业发展中起到的作用。

实际上,无论是本次疫情还是平时一般的影像检查,医学影像的诊断通量和效率,大多数时候其实是受限于采集端,影像检查的成本大部分也在采集端。因此,如何更高质量、更方便、更快捷、更安全地进行影像检查是业内最为关注的问题。

美国东部时间2020年2月25日-26日,美国食品药品监督管理局(FDA)举办了主题为“人工智能在放射成像中的角色演变”的公开研讨会(workshop),邀请了产业及学界的顶尖专家进行分享。这场研讨会旨在讨论AI在医学影像中的新兴作用,包括使放射工作流程自动化、引导图像采集自动化等等,并邀请了利益相关方探讨AI在放射学中应用的收益与风险。

来看看这场AI workshop上,产业、学界以及FDA的专家们都讨论了些什么吧。

AI给医学影像带来了哪些机会?

近年来,AI在医学影像领域进展迅速,从提升成像效率、协助影像科医生工作等多个方面切入,正在不断改变医学领域。

在FDA的这场workshop上,硅谷AI医学影像公司深透医疗Subtle Medical创始人兼CEO宫恩浩博士受邀作报告,为AI在医学影像中的应用潜力提供了思路——与大多数帮助医生解读医学影像的AI创业公司不同,深透医疗直接切入了医学影像成像过程,可以通过深度学习用更快的速度、更少的放射剂量提供临床诊断级别甚至更高质量的影像。

近两年,深透医疗先后有两个产品获得FDA批准以及欧洲CE批准,已在美国和欧洲多家医院及影像中心部署,在应用AI提高影像采集质量和效率领域独树一帜。

宫恩浩表示,AI在医学影像领域的一大重要应用是提升成像的质量,缩短成像时间。深透医疗的第一个产品SubtlePET于2018年获批,可以依靠AI对PET核医学影像加速4倍,是核医学方面唯一获FDA批准的AI产品。该产品还可以用来降低辐射剂量,对儿童及其他特殊人群尤为重要,相关研究论证了应用SubtlePET可以提高低剂量PET对儿童癌症诊断分级的准确性。在临床领域,深透医疗已与欧洲最大医疗检测联盟Affidea合作进行低剂量核医学检查的临床合作与部署。RSNA2019中有多篇来自USC、斯坦福、巴西DASA的多中心临床验证报告论证了该算法的稳定性和准确性。


深透医疗CEO 宫恩浩

其第二个产品SubtleMR于2019年10月获FDA批准,可以应用AI对MRI磁共振加速2到4倍。众所周知,磁共振应用广泛,但一般扫描都很慢,长时间扫描会造成患者的不适,还可能因患者的移动带来伪影和其他影像质量问题。来自美国梅奥医学中心(Mayo)以及运营着300多家影像中心的行业巨头RadNet的临床验证性研究证明,使用SubtleMR可以提高影像质量和效率,在加速3倍的情况下得到同样的诊断质量,相关结果将在欧洲放射学会议ECR上进行报告展示。

同时,使用AI技术减少造影剂的使用,降低患者的身体负担与潜在风险也是极为重要的应用方向之一。在这方面,深透医疗推出了第三个产品SubtleGAD,利用AI技术,实现降低10倍的造影剂剂量的同时,保持甚至提高对比增强磁共振的影像质量。SubtleGAD于2019年获得美国国立卫生研究院(NIH)160万美元的科研基金鼓励进行深入研究和临床推广,并且正与美国斯坦福大学医院、UCSF、国内天坛等医院开展合作,验证AI为患者降低风险的潜力。

近两年,在AI等技术的加持下,医学影像行业研究与临床成就硕果累累。除了深透医疗以外,IBM 沃森公司介绍了乳腺癌症筛查AI产品在临床与监管方面的进展与难点;公司Caption Health公司联合创始人Ha Hong博士介绍了公司获得第一个AI导航新FDA类别(CADa/o)的心脏超声产品背后的技术和临床验证。

除了产业界,学界的专家也介绍了医学影像AI的最近研究进展。研讨会上,斯坦福大学高端神经影像中心主任、放射科教授,Subtle Medical联合创始人Greg Zaharchuk博士分享了斯坦福影像AI方面的前沿研究,包括基于AI优化影像采集,生成超低剂量甚至无剂量的PET可以广泛应用于老年痴呆以及癌症的检测,相关研究此前已在Radiology期刊发表。斯坦福大学的报告还表示,AI还被证明可以有效预测新的影像模态,提升影像质量和效率。并且,通过预测治疗后的影像变化,AI可以对脑卒中老年痴呆等疾病的治疗效果进行预测,实现精准医疗。美国匹兹堡大学医学中心(UPMC)医学影像AI中心的Shandong Wu教授报告了前沿的医学影像AI在乳腺癌风险预测、检测、诊断等方面的突破,以及在建立可信任的医学影像AI方面的思考。

FDA对医学影像AI审批有何新变化?

随着医学影像AI项目的不断落地,也倒逼着监管部门不断调整自己的思路,更新规则以满足新技术的发展需求。在FDA的这场workshop上,FDA代表也对医学影像AI的监管再次进行分享与梳理,并针对AI在采集端的应用以及近期新的FDA批准类别和政策进行了分享。

2020年2月7日,Caption Health公司的一款基于AI的超声心动图采集应用程序获FDA批准可上市销售。FDA将其归为一种新的CAD(计算机辅助)设备类型——CADa/o(computer-aided acquisition/optimization)。

FDA产品评估和质量部办公室的生物医学工程师Shahram Vaezy博士介绍道,尽管目前基于AI的采集/优化设备的新规定目前主要适用于超声成像系统,但可以预见未来它将涵盖其他成像方式和应用。

据介绍,FDA整体是基于风险来对不同产品进行不同的审查和监管,分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,一般来说,影像类产品是Ⅱ类,侵入类产品为Ⅲ类。根据是否已有类似的产品可以对照以及具体的风险是否足够了解和可控,二类批准又分为De Novo、510(k),PMA等。

随着AI、机器学习等新技术的不断应用,FDA对于CAD软件的审查标准也不断与时俱进。1998年2017年,对CAD软件的监管比较传统,都是采用PMA申请途径。2017年至2020年,在对相关应用更加了解的情况下,改用De Novo申请途径,De Novo不仅允许该器械在美国市场进行销售,还会建立一个新的分类法规,后续的同类产品可以使用该分类以510(k)的途径递交上市前申请。

2017年至今,FDA已先后批准了CADx(Computer aided diagnosis,诊断)、CADt(Computer aided triage,分诊)、CADe/x(Combined detection and diagnosis,查找和诊断)以及CADa/o法规。同时今年2月,FDA将CADe(查找监测目标)从PMA改为510(k)的方法。

据FDA体外诊断与放射健康办公室放射健康副主任Robert Ochs博士介绍,目前对于CADx辅助诊断类软件的监管仍比较严,对于全自动出诊断结果的应用监管更加严格;而对于后处理、图像增强、定量化测量类一直采用二类510(k),因为这类软件风险更可控,评判标准定量化有比较直接的依据,更客观可控。

”之前深透医疗两个FDA获批产品,均是基于510k的形式进行申请与批准。在提交申请前几个月,深透医疗与FDA会针对申请开展多次电话或面对面的研讨,从而在申请前半年双方就针对产品类别、产品信息、批准的使用范畴、如何控制风险以及如何测量产品效果等信息有深入的讨论和理解。及时的沟通是FDA一直所鼓励和强调的。”宫恩浩博士介绍道。

IBM Waston医学影像中心的Lisa M. Baumhardt表示,目前技术和监管的主要难点包括:数据的普遍性及代表性,算法的透明度及可解释性,模型的验证及测试的标准化,如何更好地嵌入临床实际的工作流,以及临床报告习惯的改变。

而在临床上,新的基于AI的医学影像设备和软件也面临着诸多挑战:包括如何分析产品性能;怎样使产品设计复核临床工作流,不给医生增加负担;同行审阅、发表论文验证;如何收费、付费、保险;病人是否接受等等。

AI在放射学的应用的问题和未来

尽管AI在放射学有巨大的潜力,但其发展至今仍受到各种制约。那么,还有哪些因素限制了它在现代临床医学的应用?

加利福尼亚大学尔湾分校诊断医学AI健康中心的Peter Chang博士在workshop上表示:“AI软件现如今正应用于病灶检测分类、图像定量化和图像处理质量增强领域。然而,AI算法面临着假阳性、可解释性、有效性三方面的挑战,这使AI无法完全实现所有功能。”

根据Chang的说法,但凡使用过一些基于AI的影像检测和分类程序的人都知道,AI算法假阳性非常普遍。一大重要原因是缺乏背景信息,目前AI大多只使用图像信息,但其实很多诊断需要临床背景信息。除此之外,假如算法的可解读性不够优秀,医生可能反而需要更多时间来解读CT;要在临床进行大范围的真实数据验证也较难。

虽然仍旧面临着一些亟待攻克的问题,医学影像AI目前正展现出蓬勃发展的趋势,而多中心合作可能是未来的方向之一。

Chang表示,由于缺乏优质、庞大、异构的数据集,现在出现了许多创造性的学习范例,用于使用来自多个站点的数据来训练算法,包括分布式深度学习、联合机器学习和算法的连续微调。

另外,随着构建AI模型简便性的提高,医院或大学将越来越多地自行创建自己的算法。未来在一个机构中进行的研究项目与在医院中进行全面临床部署之间的界限会迅速模糊。

Chang还提到,放射学AI作为临床中的自主解释器(Autonomous readers)正引起业内广泛的兴趣,即无需任何人工干预即可生成报告。尤其是一些阴性预测值高的算法(即对阴性判定的正确率较高),这使得一定比例的检查在未来可能可以不需要放射学医师复核。据Chang称,这已经在CT世界中得到了广泛研究,比如无对比头颅CT、胸部CT筛查等等。

Uber送药、VR治病,科技在如何改变医疗行业?

图片来源@unsplash

图片来源@unsplash

文|陈洁,凯尔特创投亚洲合伙人、Centregold Capital管理合伙人

生老病死,人之常情。然而现代医学的进步,让我们有机会享受更多健康时间,甚至和死神竞赛。

而发展迅速的现代科技,与医疗这个刚需市场结合,催生出了更多的创新机遇。近几年来,医疗成为了AI等技术落地的重要窗口,有着极为丰富的数据资和巨大潜在市场,从Google、Facebook等科技巨擘,到数以千计的创业公司都在想方设法切入,分一杯羹。

目前,AI在医疗领域最广泛的应用是图像处理,而作为活跃在中美两地的投资人,我想抛砖引玉,谈几个稍微小众一些、然而很值得关注的科技与医疗结合的赛道。

为医疗而生的精准物流

一直以来,医疗领域的供应链是非常复杂的,从药厂、药店、零售店等等,一份药品要到患者手上,可能经手的机构有超过10家。

然而在老龄化与精准医疗的双重趋势下,我们对于更好的医疗物流的需求又在不断增加,这就带来了针对医疗的“精准物流”。Industry Arc的报告显示,这个市场将从2015年的734.8亿美元,增长到2021年的近千亿美元。

最近这段时间,Uber Health的负责人 Dan Trigub在几个不同场合都提到,未来Uber Health要切入处方药递送领域,其他未来可能递送的物品还包括医疗器械、医疗餐等等。这类递送与其他类型的递送的差别就在于,需要控温,时间上也得非常准确,对于技术的要求更高。

如果说Uber负责的是“最后一公里”,那其实医疗相关的精准物流已经蠢蠢欲动许久了——UPS最近宣布,将在明年年初开放针对医疗用品的递送项目,让用户可以根据传感器和数据分析,获取医疗包裹“接近实时”的位置更新;之前FeDex也提供了一个名为“SenseAware”的项目,让用户可以接近实时地掌握包裹位置,并且做到温度、光线、气压的相应调控。

另一方面,药厂本身的供应链也需要更好的技术。之前德国一家很大的药厂Merke宣布,要开始使用一个大数据软件平台,用来预测和管理它的药物供应链。在这之前,美国大概一年会有150-350种药物有短缺的情况,而药厂一般都是通过分析过去的供需和销售历史来预测、做供应链管理,这在未来都会通过AI、大数据技术变得更加精准、可靠。

更多的虚拟现实在如何帮助人们?

另一个值得关注的方向是虚拟现实、增强现实等技术在医疗领域的应用。

虚拟现实、增强现实技术最初的热潮中,许多人都认为他们的“killer app”会出现在泛娱乐领域。诚然,身临其境的临场感与强烈的沉浸感听起来很让人兴奋,但从刷新率到数据传输速度,现在的AR、VR技术及内容还很难提供真正流畅、高质量的娱乐体验。然而这些技术在医疗领域,却有着直观的需求与市场。

比如VR(Virtual Realty虚拟现实)技术来进行心理疾病的治疗。

据世界卫生组织统计,全球抑郁症发病率约11%,有3.4亿抑郁症患者,已成为世界第四大疾病,病情严重时可能导致自杀。然而69%的抑郁症患者看病时只陈述躯体症状,11%的人坚决否认患有心理症状。定期造访心理咨询师,对许多病人来说也是一项负担较重的开支。

有了虚拟现实技术,心理疾病的治疗会变得更加便利、也更加可负担。举个例子,它可以用于帮助患者从心理创伤中恢复,在一个更“安全”的环境中直面自己具有心理障碍的场景,比如在医生的办公室或自己的家中。

WNPR的报告显示,耶鲁健康及学习型游戏中心的研究者认为,虚拟现实还有可能帮助青少年摆脱电子烟。

VR医疗领域在2017年约为8亿美元、2018年约为15.6亿美元。根据Marketsand Markets的报告预测,这个市场会在2025年增长到65亿美元,年增长率高达30.7%。除了MarketsandMarkets以外,Zion Market Research、Fortune Business Insights等研究机构也都发布了相关报告,结果或多或少都是认为这个市场会在未来几年中快速增长,包括硬件的头显及追踪系统、软件平台等各个不同领域,应用方向包括上文中提到的心理疾病治疗、手术协助、医疗相关的训练、远程问诊等等。

精准医疗的进一步发展

最后我想谈的是在AI帮助下,基因组学及3D打印技术在医疗中的进一步应用。

从本质上来讲,基因组学技术可以说是精准医疗的一个分支。基因组学技术可以让人类更了解疾病是怎么出现的,但是计算量巨大。通过人工智能技术,基因组学技术有了很大的进展——

人类可以更快、更有效地分析基因及基因突变,并把这些知识应用到具体的治疗中去,如器官移植的排异反应、囊肿性纤维化这类遗传疾病及癌症。

以癌症为例,癌症其实就是基因变化后,无法控制的增长带来的一系列病症。这些变化可能包括基因突变、基因排序变化、基因删除等等。根据美国国家癌症中心的数据,这些基因的改变是90%-95%人类患上癌症的原因。

而通过研究癌症细胞的基因序列,将其与普通基因序列进行对比及分析,科学家们就可以对癌症的原理有更多了解,并根据这些了解来设计更好的治疗方案。

BBC Publishing的报告预测,全球的基因编辑市场将会从2018年的14亿美元增长到2023年的44亿美元,年复合增长率达25.7%。在这一风潮下,许多专注于相关技术的公司,在没有开发出具体产品的情况下,就已经备受关注了。

以今年刚提交招股书的基因编辑公司Beam为例,他们的技术能够通过CRISPR-Cas9基因编辑,在特定位置切割基因组,以去除或添加DNA片段。而其实,他们还没公布自己的技术将最先应用到什么疾病上。

“如果现有的基因编辑方法是基因组的’剪刀’,那么我们的基础编辑器就是’铅笔’,擦除并重写基因中的一个字母。”在招股书中,Beam这样解释自己的技术。通过针对基因中单一的基础错误(称为点突变)进行开发,Beam的技术很可能可以应用于更广泛的疾病种类。“而我们已知的事实是,点突变和58%以上的疾病相关”。Beam在招股书上写道。

而3D打印技术同样是精准医疗里一个重要的技术推动力。顾名思义,3D打印技术可以极为精准地打印出某一个部件,而在医疗领域,这可能是手术用品、皮肤、人工关节、义肢甚至未来的人工器官。我此前投资了一个做3D打印关节的公司ZS Fab,可以通过技术定制股骨柄、髋臼杯、人工椎体等植入假体。这种定制而非标准化的植入假体,让医生的工作变得更容易、也让患者能够更好地适应和康复,最近他们已经完成了动物实验。

2018年,全球医疗领域的3D打印市场达到9.73亿美元。Reportlinker预测,2026年,这个数字会变成36.92亿美元。

其实,医疗作为与人类的生命息息相关的重要领域,可以说是正全方面地接受技术的冲击与变革。比如医疗物流领域,除了上文提到的温控、实时位置更新等,我们未来可能会看到,体型袖珍的的无人机穿梭在天空中,忙碌地递送医疗用品。

作为投资人,我们能做的、需要做的,就是对新技术保持敏感,关注其真实应用场景及落地的潜力。

比如我此前投资的Cerebral,就是一家提供在线心理服务的公司,他们关注到北美心理疾病市场的巨大需求,希望能通过在线问诊、开药、提供月度订阅服务的方式让心理疾病治疗变得更加便捷、可负担,刚发布就吸引了很多注意力。

还有通过app帮助人们戒烟的Vincere Health,都是利用现有技术,找到了一个优秀的切入点。我很期待未来, 通过技术的发展和创业者的努力,医疗短缺和医疗资源不平衡的问题能够真正得到解决。

实现零的突破:AutoX联手FCA推出中国首个真正可无人的RoboTaxi

1月6日消息,在今年的CES上,中国无人驾驶公司AutoX与欧洲汽车巨头FCA正式宣布合作,联手推出中国第一款可真正无人的自动驾驶出租车RoboTaxi,让中国无人驾驶实现从无到有、零的突破,强强联合领跑行业发展。

在此之前,全球唯一可真正做到无人驾驶的RoboTaxi来自美国的Waymo。Waymo推出的全无人车队,采用的正是与FCA合作的Pacifica大捷龙。AutoX与全球该领域技术最成熟的车企FCA深度合作,将这款车型引进中国,结合自主独立研发的VCU技术,打造了中国首个可真正无人的RoboTaxi,为中国无人驾驶领域创造“零的突破”。

实现零的突破:AutoX联手FCA推出中国首个真正可无人的RoboTaxi

FCA将以Waymo同款车型支持AutoX在中国的大规模RoboTaxi落地运营,与AutoX的无人驾驶系统紧密对接,同时将采用AutoX的无人驾驶全栈技术在中国以外其他国家地区投入使用。据AutoX发言人透露,FCA与AutoX合作的全无人RoboTaxi车型计划在今年正式在深圳、上海等地规模化投放,成为AutoX试运营车队的一部分。AutoX已在深圳市中心地段展开超过一年规模化常态化的自动驾驶测试和试运营,是中国首个突破一线城市闹市区路况的公司。2019年9月,AutoX与上海市人民政府签署正式合作协议,将在上海推出第一批100台的无人驾驶出租车试运营。据悉,AutoX已经获得上海自动驾驶新规2.0发布以来的唯一牌照。

FCA菲亚特克莱斯勒是欧洲最大的车企巨头之一,在自动驾驶领域中走在全球最前列。早在2016年,FCA便与谷歌Waymo达成合作,并在2018年双方签下高达6.2万台的全球最大RoboTaxi订单。2019年10月,Waymo与FCA合作的该款车型正式在美国凤凰城推出全无人(无安全测试员)的RoboTaxi打车服务,正式标志着美国成为世界上第一个正式迈入无人驾驶的国家。

“安全是无人驾驶落地的第一要素。安全的无人驾驶,其中很重要的一点,是需要具备车规级冗余硬件的底盘,包括刹车、转向、电源等,均需双层冗余。我们与FCA合作引进的该款车型,是目前全球唯一一款具备这种能力、并通过了实践验证的车型底盘。” AutoX董事长肖健雄表示。

近年来,FCA在全球范围选择最头部的自动驾驶公司作为其合作伙伴,菲亚特克莱斯勒CEO Sergio Marchionne在日前的财报会议上表示,FCA会在全球范围内寻求合作伙伴来共同研发和制造自动驾驶汽车。在北美市场, FCA与世界排名第一的谷歌Waymo合作,在亚洲市场,则只选择了AutoX,与AutoX联手布局亚洲自动驾驶版图。AutoX也是FCA在中国乃至亚洲的唯一一家官方合作伙伴。

本次FCA与AutoX联姻,体现了FCA对十分看好无人驾驶在中国的发展前景看好,表达了其对中国及整个亚洲市场的高度重视,亦标志着中国成为亚洲地区突破真正无人驾驶的第一个国家。

本次推出的该款无人车名为PacificaX(捷龙星),首次实现了全车L4级别Hardware Ready(硬件就绪),凝聚了FCA与AutoX、DJI、Robosense三家同在深圳的中国企业的核心技术。

要达到真正全无人,首先,无人车需要一个聪明(强大算力)且高度稳定的“大脑” —— L4级车载域控制器Vehicle Control Unit,简称VCU。AutoX自主研发了中国首个L4级别无人驾驶车载域控制器XCU,并在本次CES正式推出该产品,支持传感器硬件同步、液态冷却和车载功能安全。AutoX的本款产品对标美国Nvidia公司旗下的主打产品Pegasus第二代车载电脑,并且在多项技术指标首次超越Pegasus2,是中国首次实现在超高性能车载算力技术上的重大突破。在此之前,中国在此领域最强代表是华为推出的MDC车载数据中心,能实现L2-L3级辅助驾驶功能,对标Intel的Mobileye。AutoX XCU首次实现了中国在L4车载算力领域零的突破。

实现零的突破:AutoX联手FCA推出中国首个真正可无人的RoboTaxi

此外,驱动无人车还需要清晰可靠的“眼睛”。Robosense速腾聚创是中国激光雷达领域的龙头企业,在CES期间联合AutoX同步推出了全球首个量产车规级的固态激光雷达M1。DJI大疆创新是中国无人机和智能制造的行业巨头,在CES期间联合AutoX同步推出了Horizon和Tele两个系列的固态激光雷达。其中Tele系列的实际有效可视距离达到300米,是全球首款能大规模量产的远距激光雷达。

在本款捷龙星全无人RoboTaxi车车顶,装配有AutoX自主研发的全球首个平板式的传感器融合车顶盒,将其自动驾驶套件与车身紧密集成在一起。其一体化设计,融合了全部传感器、自清洁系统、液态散热、用户交互、防雨防水、域控制器等多种设备和多项功能于一身,是全球首个平板式设计,厚度仅15厘米,远低于目前业界常见的非平板式的凸起设计(此前方案均需超过30厘米高度)。平板式车顶盒不仅更加美观,对风阻、能耗、过桥进车库等较低区域,均有实际好处,也为无人车一体化量产设计做好准备,体现了中国设计和智能制造的新成就。

AutoX是中国自动驾驶龙头企业,总部位于深圳,在全球设有五大研发中心。目前,AutoX是中国唯一拥有深上广三大一线城市自动驾驶牌照的公司、全球第二家加州RoboTaxi试运营牌照的获得者,也是中国首个突破复杂闹市区路况的自动驾驶公司。

跨境移动支付服务商Citcon胜诉商业机密被盗案 将获赔150万美元

跨境移动支付服务商Citcon胜诉商业机密被盗案 将获赔150万美元

利用Citcon技术,美国农贸市场支持使用支付宝

1月7日消息,全球领先的跨境移动支付服务商Citcon在商业机密被盗案中胜诉,被告方为加拿大移动支付公司RiverPay及其联合创始人York Hua。

庭审期间,York Hua宣誓承认,RiverPay与Citcon的独有源代码完全相同,即Citcon核心技术遭到盗用。法院判决,RiverPay需要向Citcon赔偿150万美元的不当得利损害赔偿金,及数额暂未确定的惩罚性罚款。

此前,York Hua利用自己曾在Citcon任职之便,以不正当手段获取Citcon的独有源代码,并在他此后联合创立的支付公司RiverPay中使用。RiverPay凭此非法获利150万美元。2018年5月2日,Citcon正式起诉RiverPay公司及其联合创始人York Hua。2019年12月20日,美国联邦北加州地区法院圣何塞部在陪审团的一致裁决下,认定RiverPay公司和York Hua盗用Citcon商业机密事实成立。至此,这场持续超过一年半的诉讼,终于以利益被侵害方的成功维权落下帷幕。

前员工盗取商业机密 陪审团认定犯罪事实成立

自2016年在硅谷成立,Citcon在短短三年内迅速覆盖北美和欧洲主流高端零售、旅游及电商市场,并完成与欧美主要支付网关和移动钱包集成,成为头部跨境支付公司。如今,Citcon 为欧美市场提供移动支付解决方案,集成中国移动支付方式支付宝,微信以及银联云闪付等,以及信用卡及其他主流移动钱包,最近一年内业务量扩大了数十倍。

对以Citcon为代表的移动支付行业技术提供方来说,业务的稳健拓张,离不开公司核心技术资源的支撑。公司核心源代码被盗用,对于高速发展的创业公司来说是一件性质恶劣、影响较大的犯罪行为。

2019年12月9日至20日,在8人陪审团(包括5名男性和3名女性)的见证下,York Hua虽认可两家公司的源代码相同,但他声称原Citcon承包商Dino Lab才是拥有Citcon源代码的一方。12月20日,判决下达当天,陪审团一致驳回Dino Lab对Citcon源代码所有权的虚假主张,认定RiverPay和York Hua盗用了Citcon的商业机密。

法院判决显示,陪审团认可Citcon拥有源代码的所有权及其机密性。对RiverPay及York Hua使用Citcon的源代码等资源定性为”不当的”、”恶意的”,最终认为Citcon确实是盗取商业机密一案中的受害者。此次Citcon的胜诉,一方面进一步明确了其源代码的归属权,维护了企业合法权益不受侵害;另一方面也为科技创新公司的发展提供了良好范例,在维护正当竞争环境的前提下,鼓励技术型企业积极自主创新。

“通过窃取Citcon开发的移动支付系统技术,RiverPay进入了移动支付市场,并以非法的方式建立了自己的业务,” Citcon的创始人兼CEO黄春波表示,”一直以来,Citcon努力捍卫自己的商业机密和领先的移动支付系统技术,陪审团的一致裁决代表着这些努力带来的重大胜利。”在海外移动支付行业发展大潮下,本次商业机密被盗案件的诉讼结果,不仅打击了RiverPay使用不良手段进行恶意竞争的行为,维护了Citcon的合法权益,也能通过这个良好的判例,推动移动支付行业持续健康发展。

据悉,根据陪审团裁定,RiverPay将向Citcon赔偿150万美元的不当得利损害赔偿金。除此之外,RiverPay还将为自己的过错额外买单——需另外向被侵害合法权益的Citcon支付惩罚性罚款,具体数额将由法官在审判后的程序中确定。

Citcon成立于2016年,总部位于硅谷,成立至今融资超过2000万美元,投资方包括华美银行(纳斯达克代码:EWBC)、真格基金和HEDA Ventures等。除了与国内支付平台合作之外,Citcon还与Origami Pay、Elavon(美国银行)、FreedomPay、Shift4、Aurus、Cegid等海外支付平台和支付网关建立了战略合作关系。

目前,Citcon已经在全球为6000多家客户提供创新的移动和数字支付解决方案,从几个重点行业突破至覆盖高端零售、免税零售、全球酒店连锁、观光景点、餐饮、航空等众多业务,服务包括路威酩轩集团、开云集团、凯悦酒店集团、美国梅西百货公司、Nordstrom、Bloomingdales、皇家加勒比游轮、MSC Cruise、美国凯撒娱乐集团、美国米高梅集团、Revolve、GNC、电气和电子工程师协会(IEEE)等。

获阿里投资的AutoX已申请加州自动驾驶测试许可 不配备人类驾驶员

据路透社报道,在获电商巨头阿里巴巴的投资后,中国初创公司AutoX已向加州申请了车内不配备人类驾驶员的自动驾驶测试的许可,将成为首个在此测试中挑战Alphabet旗下Waymo的公司。

获阿里投资的AutoX已申请加州自动驾驶测试许可 不配备人类驾驶员

2019年1月8日在美国内华达州拉斯维加举办的CES上展示的​​Waymo自动驾驶汽车(此前为Google自动驾驶项目)

如果获得许可,AutoX便可以在不配备车内人类驾驶员的情况下,只需远程人工操作员支持完成自动驾驶汽车测试。这将是在加州自动驾驶送货、出租车服务商业化竞赛中,AutoX迈出的重要一步。

目前,有谷歌背书的Waymo是唯一一家拥有此项测试许可的公司。

而规模小于Waymo的AutoX,则是60多家通过加州配备车内人类驾驶员的自动驾驶测试的公司中,第一个宣布寻求更高层级自动驾驶的团队。

“经过三年的努力,我们相信我们拥有一项可以深入、且对公众来说很安全的技术。” AutoX首席运营官李卓向路透社确认,AutoX的确申请了此项测试许可证。

Waymo、通用Cruise部门以及陷入困境的Uber自动驾驶部门,这些美国科技公司都在为突破自动驾驶市场而暗暗较劲,努力达到早前预期。

中国东风汽车集团和阿里巴巴是AutoX的主要投资方。AutoX成立于2016年,创始人为3D学习、计算机视觉和机器人技术专家肖健雄,曾担任普林斯顿大学教授。

据Pitchbook的数据,这家总部位于香港的公司目前已融资1.43亿美元,在中国部署了100辆RoboTaxi,并在深圳、上海和加州圣何塞(AutoX北美中心所在地)等10个城市进行了测试。

特斯拉、Lyft和Cruise等公司都获得了加州机动车驾驶管理局(DMV)颁发的自动驾驶汽车测试许可,可以在配备人类驾驶员的前提下在加州进行自动驾驶测试。

而仅有四家公司获得了自动驾驶载客测试许可,即可在人类驾驶员在场的情况下进行自动驾驶载客测试,AutoX便是其中一家。

其余公司还包括自动驾驶科技初创公司Zoox,由红杉资本投资、与现代有合作关系的Pony.ai。

两家公司都拒绝透露他们是否已向DMV提交了测试申请。

本文译自Reuters:Exclusive: Alibaba-backed startup AutoX applies for driver-less test permit in California(https://www.reuters.com/article/us-california-autonomous-exclusive-idUSKBN1Y8266 )

2019 WebSummit:科技走进医疗领域,创新正让这个世界变得更好

三天,七万人,上千位创业者、投资人、政策制定者及科技创新行业的意见领袖——Web Summit被《福布斯》称为“这个星球上最好的科技大会”。今年会上,既有像 Amazon CTO Wener Vogels、华为轮值副董事长郭平这样的行业领袖,也有前英国首相Tony Blair、欧洲委员会执行副主席Margrethe Vestage这样的政策制定者直接下场讨论,更有众多知名投资人、创业公司CEO。

这些参与者从先进技术、到商业应用、再到技术相关的社会问题,进行了激烈而具有极高价值的讨论。

总体而言,这场全球创新领域最受关注的年度大会,折射出了未来的两大趋势:医疗与技术的结合,以及通过创新来帮助人类社会解决存在的问题,推动它更加有效率、有温度地前进

科技与医疗结合,可以比“治病”走得更远

2019 WebSummit:科技走进医疗领域,创新正让这个世界变得更好

马上就要过去的2019年,是生物医药领域的高光年份:创IPO数量记录,上市后表现超出预期;更多药厂有收购意愿,提供了丰富的退出路径。

AI、边缘计算、纳米机器人等技术也在和医疗行业紧密结合,拓展出了众多应用窗口,从疾病预防、病理诊断,到疾病治疗、手术预后,几乎可以说是覆盖了现有医疗体系的全流程。

硅谷投资人、Fusion Fund创始人张璐在会上提出,除了现有的进展以外,未来科技会在更深远的意义上帮助人类——那将会是一个“超级人类”的时代,技术让早期疾病筛查成为可能,从而提升人类的寿命以及老年的生活质量;技术同样能够通过平台性的技术提升效能,提高生产力、减少污染。

2018年,全球有约1810万人被检测出癌症,有超过900万人因为癌症死亡。还有数千万人在进行着和癌症的搏斗:化疗、放疗、手术、靶向药、免疫疗法,而副作用往往还有强烈的呕吐、脱发、肝肾功能受损等等。在全球老龄化的趋势下,痴呆症、帕金森等脑部疾病也成为威胁公众健康的重要问题之一。

2019 WebSummit:科技走进医疗领域,创新正让这个世界变得更好

“未来的‘超级人类’可能会活到120岁。而且老年生活的质量也会有巨大提升——同样是90岁到100岁,得了重症救治回来只能躺在床上的十年,和提前发现病症并完成治的十年,生活质量会有很大差别,技术正在帮助我们让后者变为现实。”张璐说道。这样的判断也让她在投资时会关注一些集中在早期诊断的医疗技术企业。

比如张璐此前投资的Mission Bio,可以通过单细胞基因测序来检测非常早期的小细胞癌,准确率极高同时提供个性化诊断和治疗方案;以及能够提前检测和监控老年痴呆的Savonix,更早的对这类脑部疾病进行个性化检测。

“只有用户的健康数据是不够的,只有行业洞见也是不够的。我们必须思考、回归人类本身。” UnderArmor旗下的健身app MyFitnessPal联合创始人及CEO Mike Lee表示。

早在上个世纪初,乳腺癌治疗推崇一种“根治性疗法”,外科医生将乳腺癌患者的患处、乳房下的肌肉、淋巴结甚至肩膀部分骨骼都切除,以期能够彻底消灭癌症。正是由对患者的关怀驱使,对癌症的治疗与理解逐渐突破,医生了解到癌症原理,从此放弃了过度切除,转而进行有限的病灶切除与化疗结合的方法,如今的乳腺癌已经不会造成可怕的毁形效果,同样治愈率也大大提高。

技术发展到21世纪,同样怀着对人类的关怀。除了确诊后的“治疗”,早期诊断、推动大健康领域发展的技术,是从根本上去帮助人类生活地更加健康、减少疾病的可能性或对身体的影响,进而不断提高人类的生活质量。

技术正在解放人类?

正如上文提到的,科技创新与医疗的结合,其实不仅仅在影响“生病”这件事情本身。

比如在医疗领域,过去有大量的医疗数据需要手动收集和录入。配合更先进的传感器技术,人工智能技术能够让这个过程自动化,减少医生的工作负担,收集更加优质的大量医疗数据。

“在医疗领域,软硬件结合是未来一个必然的趋势。”平安全球领航基金董事总经理Dr Marco Huesch介绍,平安旗下的平安好医生平台就让患者可以通过IoT传感器将自己的体征数据和医生分享,配合线上问诊。

另一方面,人类也会因为技术而关注到过去的“盲区”。

“全球有很多脑部精神类疾病患者,但是在过去,医疗数据非常难以收集,而新技术正在改变这一点,在历史上第一次我们可以持续性收集海量的个性化生理数据来辅助诊断和治疗。”张璐表示。

而功能更强大的手机、平板等移动设备也让医生能够更好地追踪和评估患者情况,提供移动端的支持,比如通过内置的传感器追踪患者是否有异常行为,提供持续性的生理数据监控辅助个性化诊断。张璐提到,她投资的一家这类公司Catalia health最近就拿到了美国最大的医药公司诺华和辉瑞的订单,正在稳步走向市场应用。

洛克菲勒研究中心的科学家Ali Reza则提出,脑神经领域的创新如今大部分的重点都在病理上,而他期待未来有更多的科技创新及应用,能够真正让人类对脑部功能有更多地开发。这也和上文中张璐提到的“超级人类”不谋而合。

比如硅谷脑机接口公司Paradromics,通过纳米机器人在人脑与机器之间搭建“接口”,用于翻译与连接人脑与机器,进行脑功能的修复,甚至人脑功能的增强以及人脑意识的备份。Elon Musk此前创立的脑机接口公司Neuralink,也正在进行动物实验,短期目标是研发治疗严重脑部疾病的设备,最终目标同样是增强人类脑部功能。

创新,作为一种善意

作为和每一个人生活息息相关的领域,医疗让人关注,更带来了问题:当我们的生活充满了传感器、数据、AI、分析、甚至未来的脑机接口时,应该如何保护自己的隐私?

“我们如今面临的问题在于广泛的数据收集——这样的系统让大部分人面对特权阶级时都变得极为脆弱。”因曝光美国政府监控项目而广受关注的前NSA雇员Edward Snowden在2019 Web Summit上说道。

久未露面的他,通过视频表达了自己对于科技创新与隐私之间角力的思考。

2019 WebSummit:科技走进医疗领域,创新正让这个世界变得更好

而张璐则提出了一个“数字资产”的概念:未来,每个人都拥有自己的数字资产,也需要更好地理解如何拥有数据、存储数据、使用数据、衡量其价值。这样一来,下次有人说“我给你免费服务,以获取你的数据”时,人们就能知道,自己为这个免费的服务付出了多少“数字资产”。

正如Edward及张璐对隐私与数字资产的思考,会上的众多创业者、投资人、政策制定者都在强调的一件事是:技术需要回归人类。

这也是如今创新浪潮中的一个重要注脚:Innovation for the greater good(为了人类的未来而创新),这也是张璐在大会演讲中的一个主题,这可能包括让人类更有尊严地生活、包括在创新时不忘考虑对环境的影响等等。

在本次大会上,Google的可持续发展执行官(Sustainability Officer)Kate Brandt宣布了Google的首个可持续发展加速器,给以可持续发展为目标的欧洲、中东、非洲的创业公司提供工具及资源,帮助他们成长。

“值得注意的是,并不是说技术向善就要牺牲财务回报的追求。而是我们发现现在的趋势是,对于社会和消费者来说,技术向善的价值得到了认可,我们正在做的事情就是发掘那些伟大的公司,而他们也将在未来带来很多有益的影响。”张璐表示。

此前,美国一家女性卫生用品创业公司This is L发展迅速,在美国市场份额迅速上涨,创立数年后被快消巨头宝洁收购,而其在众多女性用品公司中崭露头角的原因正和“技术向善”有关。他们研发了对环境友好的有机女性用品,更加符合现在用户对于产品的需求,也是宝洁格外看好的这家公司的原因之一,这家张璐投资的公司也在3年内给她带来了超过10倍的回报。

“我们也许有了更新的技术,但我们并没有新的一套价值体系——尊严、正直、人性、平等,我们仍旧珍视这些品质。”欧洲委员会执行副主席Margrethe Vestage的话成为了结语。

虽然技术的创新令人兴奋,但更令人慨叹的,是技术背后仍旧有着对人的关注与尊重,而这也将成为驱动科技创新之船继续远航的巨大动力,带人类走向未知的科技时代。

不想错过移动互联网下半场,我们应该关注什么趋势?

2007年,第一代iPhone诞生。2009年,国内3G牌照发放。

这十数年间,移动互联网一直引领着创新。

不想错过移动互联网下半场,我们应该关注什么趋势?

从工具到游戏、从电商到本地生活,再到金融、媒体,移动互联网的每一个领域都在不断经历着冲击与变革,几乎开发殆尽。这也让我们感觉,现在再谈移动互联网投资和创业,无异于在所有人都看涨的时候冲进股市。

不过移动互联网真的已经没有机会了吗?我认为未必如此。如果我们把眼光放远一些,再放宽一些,会发现没有机会才是机会真正出现的时候

正如1995年,Marc Andreessen来到硅谷时,他环顾四周,发现微软的操作系统取得了近乎垄断的地位,软件开发的机会也都被前人做完了,他不禁感叹,我来得太晚了,一切都结束了。那个时候,他不曾想到的是整个互联网浪潮才刚刚开始,而他本人会带领网景成为最成功的浏览器公司,引发一次互联网大爆炸。

正是因此,在这篇文章里,我想和大家分享一些我在中美两地投资时观察到的未来趋势,以及移动互联网仍旧存在的机遇。

新技术加持后,移动互联网仍在进化

首先应该注意的是,移动互联网并没有停止“进化”。新技术的迭代仍在持续改造移动互联网,其中的代表是5G与智能化计算,还有VR、AR这样不算新的终端。

今年,小米、华为、OPPO等公司已经陆续发布了商用5G手机,上半年工信部也曾表示,国内5G产品日渐成熟,系统、芯片、终端等环节已基本达到商用的水平。随着5G标准的落地应用,未来移动互联网一定会得到进一步的发展。

进入5G时代,一个明显的变化是网络速度更快,延时更低,服务的终端数量也大大增加。这些特性将把网络世界从二维升级到三维,将很多应用的效率推向极致。这在一些需要明显现场体验的情景中会发挥很大作用,比如Yelp与大众点评中的美食、酒店评价。这也意味着,在5G时代其点评内容或许会向视频化转变。

同理,所有网络内容消费都将进入超现实时代。现在淘宝、京东等电商平台中直播已经司空见惯,在5G时代,通过高清的4K、8K加3D直播,消费者可即时感知一件衣服的质感,食物是否新鲜,减少误判。

5G结合智能化计算,则会进一步释放手机等终端的潜能。通过借助云端的计算与存储,可以让很多智能化的应用从云端直达手机端,实现以前没有的玩法。最近流行一时的ZAO其实已经开了个好头(当然,对隐私的侵犯等问题仍需解决),人工智能换脸需要复杂的计算,现在还需要在云端完成,而他们能把整个过程简化到在手机上传一张图像即可。未来的移动终端会有更多智能功能。

还有一个通过5G利用到云端能力的例子是最近腾讯、谷歌都陆续发布的云游戏平台通过云端的强大算力和巨大储存空间,让用户从手机收看更酷炫的画面、体验更热烈的娱乐场景。

AR和VR的快速发展也会得益于5G。比如,在线教育引入AR、VR,可以让学员仿佛置身于真实场景中,从而快速提升在咨、购物、讨论等场景的英文学习能力。

前几年AR、VR技术在体验上不尽如人意,这几年虽然略有沉寂,但其实很多投资人保持着对其乐观的态度。我也见到一些创业公司,目前将VR技术应用于医疗上取得了一定的成效,随着技术的持续改进,VR的很多问题都在得到解决。

在中美寻找不同的移动互联网机遇

除了新技术带来的机会外,移动互联网还存在着地缘性的机遇。

如果说PC互联网时代中国是学习者、追赶者的话,那在移动互联网时代,国内已经算是完成反超。国内的黄金时代已经过去了,但国外的很多应用还未走向成熟。

移动支付就是一个典型的例子,美国还没有一家做得特别大的公司,如苹果这样的影响力也只支持部分连锁商店,而Square和Stripe这类支付公司的渗透率也远远不够,这肯定是会有机会的。

国内十年的移动互联网诞生了TMD三小巨头,美国的格局似乎未见改变。例如,移动端的娱乐方式还有吃喝玩乐,在美国都还没有做完,除了优步可以和滴滴相提并论以外,对标美团的Doordash只有120亿美金的估值,而在北美对标抖音的企业是抖音自己。以此看来美国移动互联网的空间还会有一段时间的增长。

不想错过移动互联网下半场,我们应该关注什么趋势?

图片来源:Visual Capitalist

欧洲则相比北美更甚。数一下全球市值排名前20的互联网公司,几乎被中美全包,欧洲只有一家电商公司Zalando。一些在中美已经发展成型的移动互联网模式是否可以在欧洲复制,这是一个值得思考的问题。我熟悉的一家美国投资公司就正在为欧洲市场募一支基金,想将美国的一些成熟的移动互联网模式移植到欧洲。

移动互联网的投资机会在哪?

说了这么多,那未来一段时间移动互联网的具体投资方向上,还有哪些机会呢?

我本人现在主要在北美做投资,如上文所述,我仍旧十分看好将国内的模式经过改良移到国外。北美这边的共享单车Limebike已经开了一个好头。虽然共享单车在国内让部分投资人损失惨重,但北美情况不一样,这边很少出现一拥而上的情况,Limebike也早已进入独角兽行列,而且查一下就知道,其投资人中也不乏国内资本的身影。在此基础上,Lime bike还根据北美用户的需求,推出了共享电动自行车和电动滑板车。

再比如,共享充电宝也是个不错的生意,在北美这边未必不是刚需,而且这一类偏硬件的项目还有一个适合北美的理由:同样的成本,北美这边的客单价会更高,利润更多。

不过需要注意的一点是,共享充电宝更适合人流密集的商圈,而北美大部分地区人流相对分散,所以这类项目更适合纽约、旧金山这类人口集中的城市,市场容量需要进一步测算。

互联网娱乐也值得关注。比如北美短视频领域已经出现了Firework,和Musically一样由华人创始,相比抖音有了一些不一样的玩法,拓宽了手机视频体验:视频时间一般在30秒以上,横竖屏效果可以自动匹配专业摄影设备,以及手机前后镜全景拍摄等技术。最近有消息说,Google有意收购Firework,再加上Facebook的一些动作,海外短视频的战争才刚刚打响。

不想错过移动互联网下半场,我们应该关注什么趋势?

移动游戏发行上也存在机会。欧美的移动游戏发行渠道基本上是Android被Facebook与Google垄断,iOS当然就是苹果。但这显然是不合理的,渠道的集中会埋没很多好的游戏。国内由于特殊的国情,先后诞生了91助手(也就是后来的百度手机助手),腾讯的应用宝,豌豆夹,360等多个渠道商,让游戏的发行不至于一家独大,而且在创意型游戏上还出现了更细分的Taptap这样的游戏发行公司。对比之下,欧美没理由一直维持现状。

我本人投资了一家移动游戏平台Game Club,他们从一个比较巧妙的角度切入,除了像Steam在PC端那样帮助手游宣发以外,也希望复活一些仍有价值的老游戏,其做法是替原有开发商做更新、持续维护和后续支持的工作,让游戏适应目前的系统和硬件环境。开发商也愿意将这部分工作交到他们手中,因为更愿意将资金和精力投入到新游戏的开发和制作中。对于热爱游戏的玩家来说,除了App Store和Google Play,又多了一个找寻游戏的渠道。Game Club算是国外游戏市场的一股新风。

不想错过移动互联网下半场,我们应该关注什么趋势?

上面说的都是一些东学西渐的内容,那欧美就没有值得国内关注的地方了吗?当然是有的。

比如移动端在医疗上的应用也成为一个趋势,国内市场的投融资重点大多集中在创新药物及医疗器械板块,因为模式清晰,需求明确。但欧美创投圈更关注数字健康与移动健康,更是还有国家层面上由CFDA发起的数字健康创新行动计划,强化移动设备在健康领域中的应用。这一方面是因为传统的药物和器械开发领域,他们已经有了成熟的投融资体系,需要新的突破,二是因为健康范式的转变,数字健康可以帮助医疗体系由被动的治疗向主动的预防转移。

国内在医疗上的投资是否可以两头并进呢?我认为在5G和人工智能时代,这完全是有可能的。随着用户健康数据越来越多和算力的加强,移动医疗市场会出现巨大的需求。

还有智能家居,目前来看欧美似乎走在了我们前面,我自己看到不少美国家庭都在使用智能化的设备和方案,这也是Nest能高价被Google收购,而国内没有类似案例的原因。这与人口状况和国情相关,但现在小米、华为等公司的智能设备越来越多,再加上5G的加持,国内家庭的智能化已经是可以相见的事情了。

最后回过头来看,对于移动互联网领域的投资还有没有机会这个问题,我觉得已经不用回答了。技术仍在持续不断地进步,不断改造社会,世界也是多元化的,用户还有很多需求远没有被满足,互联网的机会永远都会存在。也许有人会说,移动互联网已经到头了,未来是智能物联网的(或者其他什么网),但名字其实不那么重要——毕竟,我们投资的从来不是概念,而是能满足人需求的技术、产品和公司。