轰动一时的10年投资10亿欧元的计算机模拟人脑项目宣告失败。作为前沿技术的典型代表，这个案例说明了前沿技术落地的难度和时间的漫长，警示创业者和资本家在投资时要高度谨慎和耐心。
计算机大脑模拟项目就是一个很好的例子。对于中国的创业环境来说，前沿技术领域的浮躁更多的表现在对资本红利的追逐，对盲目集结创始团队的鲁莽，对长期投资领域的急躁。
通过计算机模拟人脑项目的失败，自动驾驶创业团队的混乱，AI创业项目落地的困难等。，前沿科技创业长期投入、高耐心培养、高成本培训的特征逐渐浮出水面，去泡沫化正在加速。产业和资本逐渐回归理性是必然的。
1000万美元流水
2018年以来，包括自动驾驶、5G、AI等前沿技术的投资案例。都是层出不穷，伴随着这些创业领域的负面事件，比如创始团队破裂、项目进度失败、团队破产清算等。最近这个领域最大的新闻就是著名的模拟人脑项目的失败。
2009年7月22日，瑞士神经科学家亨利·马克拉姆(Henry Markram)在TED大会上宣布，将利用计算机模拟整个人类大脑，进一步揭示意识的本质。具体操作是计算机在其对大脑结构理解的基础上，创建一个复杂的数学模型，模拟人脑中86亿个神经元和100万亿个突触。如果进展顺利，这个项目将为阿尔茨海默氏症等疾病带来革命性的进展，开发出更多认知能力更强的智能机器人，甚至有助于找到让计算机处理速度更快的方法。
与此同时，马克拉姆将该项目的时间线延长至十年后，并在欧盟政府的主导下获得了超过十亿欧元的研发费用。它将蓝脑计划更名为“人脑计划”，全称是HBP。
事实上，这个项目并没有得到所有人的青睐。当时《科学美国人》报道称，美国出版社将蓝脑计划描述为“脑雾”和“脑残”，几位了解该项目的科学家将马克拉姆称为“偏离轨道的天才”。2014年，近800名神经科学家联名致信欧盟委员会，称HBP项目管理架构和研究重点需要改变，需要像人类基因组计划一样通过整个欧洲的协作来完成。
迫于压力，HBP推出了第一张老鼠大脑每一个细胞的数字3D图谱，并称这张图谱是当时对老鼠脑细胞所有区域最准确的预测结果。然而，几年过去了，今天，HBP所谓的人脑计划的地图仍然停留在老鼠身上。
云资本合伙人表示，人脑科学是一门复杂的学科，所有涉及复杂学科生态的领域都需要谨慎对待。
无独有偶，另一位前沿科技名人是特斯拉CEO埃隆·马斯克(elon musk)。7月31日，马斯克通过推特披露了特斯拉此前未公开的生产数据，这可能对他今年4月与证券监管部门达成的和解协议构成首次挑战。当时的协议规定，马斯克在发布之前未公开的生产数据之前，必须获得特斯拉证券律师的许可，具体指的是该公司年底的太阳能屋顶产品产量。
马斯克在2016年建立了这项业务，但它被推迟了量产。他此前曾表示，希望公司能在今年年底前达到每周约1000个屋顶的生产速度。然而，特斯拉在投资者季度公开信和高管电话会议中并未讨论量产问题。周一的公开文件只表示正在通过迭代和测试提高产能，但没有提供产量预测。
仓促自驾
特斯拉和马斯克代表了前沿科技创业领域的一个明显特征——快速和急躁。
陈晖资本合伙人章雷表示，过去几年，人工智能和大数据行业发展变化非常快，行业风险投资的问题越来越明显。新兴技术空的热情和想象力吹大了整个市场的泡沫。他说，在过去几年里，陈晖投资了许多非常昂贵的技术项目，故事非常精彩。但验证的过程会充分暴露技术落地能力和实际商业应用价值的问题。对项目的判断要从三个方面入手——第一是实际技术的成熟度；第二是产业环境，尤其是数据的质量和数据共享的前景；第三是客户需求。
因抢风头、追逐资本红利而盲目拼凑创始团队，最终导致高层互撕、团队破裂、破产清算的负面案例，近期在自动驾驶领域频频发生。比如童仙桥和智、明星公司Roadstar背后的天使、A轮投资人卷入了长达数月的舆论和法律纠纷，期间涉及隐藏代码、伪造数据、收受回扣、私自购买P2P理财产品、倒卖固定资产、核心团队离职等纠纷。此前，自动驾驶公司池静科技发生内斗，创始团队分裂为致远之星、中之星、沐月科技三家公司。
海通开元投资有限公司董事长张向阳表示，人工智能领域基本是2B服务。后者的属性特点是需要耐心，需要单独做业务，需要一步一步打磨升级产品，需要找到足够好的应用场景和集成能力。所以，一个产品很难单独卖出去。因此，2B公司的估值是逐步提高的，而不是一年三四轮，每次估值都翻了好几倍。
Obencooo亚当·郑铮·伊(Adam Davis Yi)也肯定了无人驾驶创业的长期性，称在这个领域出现1%的错误是不可容忍的，需要很长的投资周期。
很多智能驾驶领域的创业公司，内部矛盾频发，团队分崩离析，大部分日子都不好过。这说明大众逐渐意识到自动驾驶的研发“来得没那么快”，它的发展也有赖于各种传感器的高度智能化和多个环节的配合。
挤出泡沫，长时间运行是趋势。
即使负面案例频发，未来尖端科技也是不可阻挡的必然。
Flexiv联合创始人、CEO兼首席产品官王石泉分析，一方面，机器人的进一步发展需要能够应对更加开放和复杂的环境，复杂环境的处理本身就是AI擅长的；另一方面，AI的研究重点一直集中在认知理解上，机器人是AI更深入研究和进一步落地执行决策的重要平台。所以AI机器人赛道有足够大的市场空和想象空间空，与最前沿的机器人技术深度融合，可以建立非常高的技术壁垒。
与此同时，现有的机器人技术还存在一些局限性，包括任务类型有限，缺乏智能和灵活性，无法充分发挥AI的更大价值。自适应机器人的出现可以把机器人技术带到一个新的阶段，让AI在自己擅长的层面发挥更大的作用。
以5G和AI技术加持的机器人产业方向为例，王石泉表示，这些技术最大的帮助确实可以让机器人变得更加智能，拥有自主感知和决策的能力，但同时带来的困难包括整体架构的定义和设计、硬件基础、5G网络基础设施、行业标准化等。
所以从长远来看，创业还是需要从技术底层重新审视，跳出现有技术框架的局限，在现有天花板上有所突破。目前机器人和人类在很多方面还有很大差距。随着相关学科的发展，机器人AI技术会得到更多的进化空，还有很长的路要走。
自动驾驶初创公司AutoX的创始人肖表示，自动驾驶行业在过去十年中发展缓慢，主要局限于纯学术研究。2015-2016年开始快速发展，包括drive在内的明星创业公司。AI逐渐获得了动力。与此同时，资本、技术、牌照、商业联盟等动作加速布局。十几年前，有些人可能还会质疑自动驾驶是否会来，但现在这种趋势很明显，并将在不久的将来出现。但是需要注意的是，自动驾驶中的L4级别是一个开发周期特别长的领域，需要长跑的耐心。
泰资本(Tai Capital)合伙人表示，在过去的半年到九个月里，整个投资和创业市场迅速挤出了许多过热的泡沫，包括人工智能和自动驾驶。在过去的6到12个月里，融资节奏逐渐趋于稳定和理性，也可以看出市场上比较好的团队，融资预期也逐渐趋于理性。这是一个很好的回报。目前整个市场的融资情况参差不齐，资金仍然集中在头部企业，新人寻找资金的难度加大。
总之，章雷判断，新领域的投资从长远来看前景光明，道路很坎坷；此外，新技术领域的应用价值和商业价值也逐渐显现。比如政府大力支持5G，把人工智能作为中国产业创新的主导技术，包括国内自主可控的替代方案，为国内创业公司提供了很多机会。但是前沿技术的商业化还是一个漫长的过程，投资人和创业者要摆平心态。
