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科技行业少不了研发,想做研发,往往就离不开大学。
因为大学有很强的研发团队。
还有更重要的原因,就是跟大学合作搞研发,可以更省钱。
一个教授才几个钱啊,大学生的廉价薪酬才几个钱啊,这远比科技公司在自家实验室里搞科研节约多了。
做科研项目,最大的投资支出是在失败的投入。
就比如开发一款药品,总投资是50亿美元。
其实这背后的研发过程里,是把这50亿美元投入到了大约50个分门别类的小课题里,每个课题1亿美元。
因为这类的开发太难了。
没人知道正确的方向应该是什么。
为了成功,那就只能采用最笨的办法了,就是把每条路都走一遍!
一共选择了50个可行的方向?
那就把这50个方向的研发全做一遍!
最后,49个课题失败了,有1个最后胜出。
实际,这个课题的研发经费只有1亿美元,但是在计算总投资的时候,需要把所有失败的课题经费也都挂在这个成功课题的名下。
所以,这款新药的研发经费就达到了50亿美元。
主要是在为失败买单。
越是前沿的尖端的科研,就越是会经历大量的失败,成功是由无数的尸骨如山的失败案例堆积起来的。
也就是说,如果想降低一个成功项目的科研投入,别的什么都不用动,只需要想办法减少那些失败案例的投资规模就行了。
跟大学合作就可以解决这个问题。
这也是最近的“sn”人工智能产品最近在市场着重讨论的一个话题之一,就是制药。
传统的医药科研,为了确保成功,要采用最笨的方法,把所有的选择路线下的课题都做一遍,这必然会造成巨大的研发损失。
在人工智能的帮助下,也许就可以改变这种笨笨的制药行业的策略!
没必要所有路线的课题都做了。
先由人工智能来进行一波分析,先把那些不合理的注定会失败的方向全部排除!这就大大降低了失败课题的投资损失,从而降低一款新药的总投资。
制药是一个充满美好幻想的技术方向,目前所有的厂商都处于炒作阶段,是给全人类画出来的一张很美好的大饼。
想要一步一个脚印,对紫微星来说当下最关键的还是要把开发出来。光靠炒作和画大饼也不行,还要拿出一些实实在在的成绩出来!
越是高风险的研发工作,科技公司就越是需要跟大学合作。
比如紫微星的人工智能开发,就跟全球超过10所大学展开了合作,包括国内的清华北大、北科北理、复旦南开,港大港中大等等。
国外的大学,主要是分布在欧洲和韩日,其中每年投入科研经费最多的当数英国的剑桥和牛津大学。
紫微星每年跟大学在人工智能领域的科研总投入,超过8500万美元,已经开展了超过30个相关的科研项目。
其实畅游也一样。
现在周不器还没有正式入主畅游,还没有走程序。
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