ハードテクノロジーの投資は、技術的な困難に遭遇すると、知恵の芽を作成する産業知識マップ"憂さ晴らし"
ますます多くの創投機構が人工知能、バイオ医薬、新材料、環境保護新エネルギー、チップ研究開発などの硬い科学技術企業の投資機会に焦点を合わせて、どうやって技術を尽くしたらいいですか?
複数の投資機関の人士は記者に対して、多くのバイオ医薬、新材料、環境保護の新エネルギー、チップの研究開発などの業界初の企業は創投機構の職務を果たして調査する段階で、いずれも自身の技術研究開発を“標榜”して業界の前列に位置して、申請した特許技術の数は多くて、しかも品質はすこぶる良いですが、これらの話は名実ともに名実ともにあるかどうか、彼らは常に心の底がないです。
以前は多くの時に、私達は主にファンドパートナーの業界投資経験と業界の下流企業との交流によって、クロス検証を行いました。投資を予定しているベンチャー企業が彼らの言ったような技術研究開発の優位性を備えているかどうかを知ることができます。国内の大手投資機関のパートナーが記者に直言した。
知恵芽共同創始者の関典は本紙記者のインタビューに対し、技術のありかたをどうやって調整すればいいか、投資機関と銀行の融資連動などの新たな試練になると述べました。
最近では、多くの創設株主も私たちを見つけて、彼らの技術開発能力が業界をリードするかどうかを判断するために、いくつかの企業の特許技術情報を提供するように求めています。バイオ医薬の分野を例にして、疫病が発生して以来、ますます投資本と銀行の貸付連動部門の愛顧を受けてきましたが、後者は生物医薬の研究開発に大きな投入があり、科学研究成果の転化リスクに直面していることをよく知っています。
記者が獲得したデータによると、過去10年間、世界のバイオ医薬産業は研究開発コストが持続的に高くなりつつありますが、研究開発の見返り率はずっと低い傾向にあります。データによると、2020年の世界ランキング5位のバイオ医薬会社の研究開発支出総額は510億ドルに達し、新薬の開発平均コストは10年前の10億ドルから44億ドルに増加したが、これとは対照的に、バイオ医薬企業の研究開発収益率は10年前の10.1%から1.8%に下がった。
どうやって投資機関と銀行の融資連動部門にサービスを提供すれば、彼らがより全面的かつ正確にバイオ医薬の投資を予定している企業の技術研究開発能力を理解し、投資政策の正確性をさらに向上させ、挑戦であり、また大きなビジネスチャンスでもある。3月に騰訊とソフトバンクビジョン基金の二期が投資した3億ドルEラウンドの株権融資を獲得した後、知恵芽はバイオ医薬、新材料などの業界の知識マップシステムを構築することに着手しました。多くの政府産業園区に協力しながら、産業チェーンの完備性と協同効果を強化し、より強い産業集積効果を構築し、現地の経済転換と高品質発展を推進する。
資料によると、知恵芽は科学技術革新情報SaaS(ソフトウェアすなわちサービス)サービス業者で、科学技術革新情報と知的財産権情報サービスの二つの大きなプレートに焦点を当てている。機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)などの人工知能技術で、知恵芽は世界トップの科学技術会社、大学と科学研究機関、金融機関などがビッグデータ情報サービスを提供しています。今年3月、知恵芽(PatSnap)は3億ドルのEラウンド株式融資を完了すると発表しました。2020年以来、SaaS分野で最大の株式融資を行いました。
上記の国内大手投資機関のパートナーは記者に対し、バイオ医薬業界の知識スペクトルシステムを構築するのは容易ではないと述べました。これまで、彼らは複数のバイオ医薬業界の特許データベースのデータを有料で購入したが、これらの特許データベースのデータは検索方式が古いだけでなく、検索過程が複雑で、フィードバック速度が遅く、データの品質がまだ十分ではないことが分かりました。
その間、友達の勧めで、第三者の専門サービス機関が提供するバイオ医薬業界の特許データベースを使ってみましたが、関連する検索需要のフィードバック周期が長いので、多くのバイオ医薬企業は情報の安全問題を心配して、自分の特許データを全面的に展示したくなくなりました。
これらの痛みに対して、知恵芽は以前の豊富な全面的な知的財産権データによって備蓄され、先進的な人工知能科学技術を補佐し、論文、特許、新聞、臨床試験、投融資などの公開情報から隠された大量の生物医薬企業の実体と関連関係を掘り起こし、これらの抽出した情報を検索、展示、共有の知識倉庫は、投資機構、銀行の投融資連動部門、産業園区によって、関連する生物医薬企業の実際技術研究開発能力と創造成果の実力をより全面的に正確に把握する。
「バイオ医薬分野の知識庫の構築をめぐって、バイオ医薬情報庫-化学構造データベース-バイオシーケンスデータベースの閉ループを形成した」と彼女は記者に語った。要約すると、バイオ医薬品倉庫は主に全世界のイノベーション医薬品データを全面的にカバーし、投資機構と銀行の投融資連動部門が快速に優良品質の早期研究プロジェクトを発掘し、その中の投資機会と業界の競争リスクを認識することを助けます。生物配列データベースと化学構造データベースは、生物医薬企業が似たような生物科学技術シーケンスの特許、文献、生物公共倉庫での公開情報を調べるのを助けるだけでなく、バイオ医薬化学の小分子薬物と研究開発の正確性を効果的に向上させることができます。潜在的な投資リスクを回避する。
「実は、この仕事には高いハードルがあります」と彼女は言いました。まず、知恵の芽は生物医薬企業の関連運営実体、薬品の研究開発方向、疾病治療研究方向などの情報を一つ一つ掘り起こして、完備した企業知識図を形成する必要があります。その次に、知恵芽はまた生物医薬企業の各種の特許技術、早期臨床試験の効果などの公開発表するジャーナルの論文のデータをすべて「抽出」して、もとは互いに連絡しない2組のデータを「打通」して、それによって創立機構、銀行の貸付けの連動部門を更に全面的に生物医薬企業の実際的な技術の研究と開発の優位を掌握して科学研究の成果と最新の進展に転化させます。
幸いなことに、多くの創投株主資金の支持と資源のエネルギーのおかげで、知恵芽は人工知能の持続的な反復的なアップグレードを通じて、データ収集分析能力を全面的に向上させ、バイオ医薬業界の知識マップシステムも日増しに改善されている。
「現在、多くの銀行の投融資連動部門と創投機構はこの知識スペクトルシステムを通じて、バイオ医薬企業の技術配置と技術研究開発実力が企業家の言行と一致しているか、技術研究開発能力が業界の先頭にあるか、技術特許は大きな市場影響力と経済価値を持っているか、研究成果の転化の最新の進展などを迅速に全面的に知ることができます。さらに固定化された投融資連動案を提供する。一方、多くのバイオ医薬企業もこの知識スペクトルシステムを積極的に利用しており、業界の科学研究の最新成果を知る一方で、自身の新薬の開発効率を高める重要な根拠として、一方では横方向の比較を通じて、積極的に投資機関、銀行への融資連動部門に全面的に自身の技術優勢をアピールし、より大きな資金サポートを勝ち取ることができます。
注目すべきは、このバイオ医薬業界の知識マップシステムは同様に多くの政府産業園区から歓迎されている。その原因を追求して、多くの地方のバイオ医薬産業園区の発展も多くの挑戦に直面しています。一、多くのところで十分なデータが不足しています。現地のバイオ医薬企業の創造資源を速く整理して、漏れを補うことができます。したがって、現地のバイオ医薬産業の技術開発の特徴に基づいて産業計画を展開し、より多くの投資機関の投資を誘致し、地方のバイオ医薬産業の盛んな発展を促進する。第三に、彼らは十分なデータと評価モデルが不足しています。企業が現地のバイオ医薬産業チェーンの発展のボトルネックを効果的に解決できるように導入されました。
現在、知恵芽は自身のバイオ医薬分野の知的財産権データを利用して整理分析の強大な能力を獲得し、バイオ医薬産業チェーンの上流下流の状況に対して全面的な統計を展開し、上流のバイオ医薬原材料の生産加工、下流のバイオ医薬流通応用をめぐって、一つ一つの産業地図を構築し、また、多くの産業園区の数千のバイオ医薬企業を産業地図に組み入れ、各地のバイオ医薬産業園区において、自身のバイオ医薬産業チェーンの優位性と弱い部分を把握するために、相応の漏れを補う措置を制定し、地方を通じてファンド投資を導き、事業環境を最適化するなどの措置を通じて企業の進出を誘致し、自身の産業チェーンの弱い部分を補填する。現地のバイオ医薬産業チェーンをより良く発展させる。
ある地方政府産業園の人は記者に直言しました。もし地方産業園区のバイオ医薬産業チェーンが完全になればなるほど、創投機構の投資を誘致することができます。投資資本が日増しに完備している産業チェーンはバイオ医薬研究開発技術の反復的なアップグレードとビジネスモデルの変革を大いに刺激することができると考えています。
「将来的には、知的財産権+人工知能技術に基づく知識マップシステムを、バイオ医薬、新材料業界からAI知能、環境保護新エネルギー、新情報技術、半導体研究開発などの分野にも広げ、これらの業界に垂直配置することで、投信機構、銀行投融資連動部門がこれらの新興産業に対する投資の歩調と投資決定を向上させるつもりです。政策の正確性も手伝って、地方政府産業園区が産業計画をより効果的に展開し、現地経済の転換と高品質の発展を促進する。実際、AI知能、環境保護新エネルギー、新情報技術、半導体研究開発などの分野はバイオ医薬と似ています。技術の反復アップグレード速度が速い、研究開発周期が長い、知的財産権訴訟が日増しに頻繁になり、知的財産権リスク管理の需要が旺盛で、技術の未来発展予測がますます難しくなるなどの特徴があります。銀行の融資連動部門は業界の技術研究開発の最新動向と企業の技術研究開発の優位性をより全面的に把握して、引き続き業界をリードすることができますか?
記者はいろいろと知りましたが、現在多くの業界トップの大企業は上記の知識スペクトルシステムを通じて、技術補完効果と先端性科学研究の成果を持つ創始企業の合併合併合併合併を探しています。
「最近、国内の大型ディスプレイ研究開発生産企業は知識スペクトルシステムを使用して、将来性のある研究成果を探して協力しています。これらの研究技術を持った初めての企業/実験室は買収統合価値があり、彼らは知識スペクトルシステムを使って技術評価を完成した後、すぐに買収交渉を開始します。」一人の知恵の芽の人士は記者に教えます。
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