節前IDG君安利大家前去觀影的《流浪地球》，自上映16日以來，目前累計票房已突破41億，躍居內地票房歷史第二位。

這是中國科幻電影創作的新征程，也填補了中國“硬科幻”電影類型的空白。

《流浪地球》是基于IDG資本首席暢想官劉慈欣同名小說改編的電影。

大劉在作品中大開腦洞，超越人類現有科學認知，“設定”一系列充滿未來感的技術，貫穿故事始終，成為影片一大看點。

作為中國最出色的科幻作家之一，劉慈欣曾說過，科幻作品其實是把未來的各種可能性都展示給讀者，至于未來哪個會變成現實，作者也沒有辦法預測。

但科幻與投資，從本質上說又都是放眼未來的事業，是自證的預言家。

IDG資本合伙人牛奎光就曾“預言”：未來10年投資硬科技方向是歷史性的機遇。

以下，IDG資本投資團隊就人工智能、生物科技、能源產業三個方向開了腦洞，大膽預測未來10年行業可能發生的變化。

人工智能：也許與想象大不同人工智能幾乎是科幻電影的標配，同時也是近年來熱門的投資賽道。

據普華永道和CB Insights最新數據，2018年美國人工智能創業公司共吸引了創紀錄的93億美元融資。

更早由清華大學公布的統計數據表明，中國的AI行業比硅谷同行吸引了更多的投資，在全球AI融資總額中占比達到70%。

但投資人眼中的人工智能，可能與科幻作品中的想象很不一樣。

對“人工智能”最寬泛的一種定義是，人工智能可以完成只有人類才能完成的任務，例如會下棋的谷歌AlphaGo。

但按照這個定義，電腦、計算器甚至收割機都可以稱為“人工智能”，因為它們也能在特定的工作上做得比人類更好。

更精準的解釋是：人工智能是指通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。

但這個定義也遠遠沒有講明白什么是人工智能，甚至以此定義，AlphaGo的智能除了下棋以外沒有其他用處，不是像人類的智慧一樣可以解決各類問題。

最終極、最狹義的定義，可以認為造出一臺以假亂真的機器人，才算人工智能——就像很多科幻電影表現的那樣。

在學術界與工業界，近年來大熱的“人工智能”，本質上是基于深度學習等技術的統計學方法。

目前的人工智能與人類認識世界的方法完全不同，它只是用程序來模擬人腦某一方面的能力，比如在人臉識別領域， IDG資本早期投資的商湯科技就是其中的佼佼者，是目前全球估值最高的人工智能獨角獸之一。

至于用程序模擬人類的思維方式，比如記憶、表達、抽象思維、直覺和想象、推理與演繹等，科學家還完全沒有找到可行的策略。

我們在人工智能的道路上仍然處在極早期，假如以人類的智能算100分，現在的人工智能水平可能還在10分以下，目前不可能對人工智能的發展時間表進行推測，預測人工智能全面超越人類是缺乏事實基礎的空想。

但我們可以預測的是，人工智能在特定的行業可能做出超越人類的表現。

卡內基梅隆大學機器人實驗室主任Hans Moravec用這張圖描述了人工智能的發展現狀，哪些領域人類已經被人工智能超越（水面以下），哪些領域已經岌岌可危（島嶼和臨海區域），哪些領域還是難以逾越的高峰。

弱人工智能具有或超越人類的某一特定能力，這些技術可立即用于現實世界，更有實際意義。

未來令人期待的是強人工智能技術，我們近期投資的一家初創企業就是聚焦在強人工智能方向上，希望能造出真正具有類人智能的機器。

生物科技：與人工智能緊密結合生物科技雖然在《流浪地球》里占的比重不多，但地位很高——整個流浪地球計劃的“Plan B”，都與生物技術有關，比如人體冷凍休眠，但這項技術還只存在于科幻作品中。

另外一項關鍵技術，則是為全球物種做基因測序以保留數據，目前基因測序技術已經發展到第三代。

但如何理解基因的作用、哪些基因突變會致病，科學家還有很長的路要走。

簡單說，對于單個或者少數基因的突變，通過條件控制、對照實驗，已實現對個別基因功能的追蹤——比如上世紀發現的BRCA 1/2基因，是兩段能抑制惡性腫瘤發生的優良基因，這兩段基因的突變會導致患癌風險顯著提高。

目前針對個人消費者的基因測序服務，就是圍繞這些已探明功能的基因進行分析。

基因編輯療法已有近30年的研究歷史。

上世紀90年代，一系列針對嚴重復合型免疫缺乏癥（SCID）基因療法的研究開始進行，如今已有數個針對不同遺傳疾病的基因療法在美國及歐洲獲得批準。

IDG資本投資的基因編輯公司博雅輯因，就計劃在今年將β-地中海貧血癥的基因編輯療法推向臨床研究。

但是基因組中，還存在多維的網絡效應，由不同位置的基因共同控制生物行為。

一個疾病的性狀不僅僅取決于幾個、幾十個核心基因，還可能與另外上萬個次要基因有關。

人類有2.5萬個基因、31.6億對堿基，有多少種可能的組合？這個數字遠遠超過宇宙的總原子數。

分析這樣的基因疾病并推測對應的解決方案，很難通過傳統的實驗方法研究。

科學家提出一種解決辦法，利用人工智能深度學習，找到基因與表象之間的統計規律。

“AI + 生物醫療”的應用方向，是要實現醫生無法完成的工作。

一方面，就是上述人工智能在大規模數據分析、圍繞案例監督學習的特性，用于探索基因的表達。

另一方面，目前現代醫學診療，嚴重依賴于高水平醫生的經驗，人工智能有望借鑒、歸納專業醫生的診療思路，并以此向其他經驗欠缺的醫生提供建議。

在這個領域，依賴圖像識別技術的癌癥診療等項目是近年來的投資熱點，在今天，醫生已經能夠取得這些人工智能診斷工具。

在“AI+生物醫療”領域，還有一些研究正在快速走向應用，它們往往基于學術界已得出的成熟結論，再用人工智能為它賦能投產。

例如用AI預測藥物結構，能顯著降低新藥研發成本。

在這個賽道中，既有初創團隊，也有葛蘭素史克等制藥巨頭參與競爭。

國際上面向藥物開發預測團隊的“激酶抑制劑類藥物親和力預測挑戰賽”（DREAM Challenge），就是希望找到可以與特定蛋白質表面相互作用的小分子，進而制成藥物直接針對目標作用，目前這類藥物已經對多種疾病（包括多種血液癌癥）產生過治愈效果。

IDG資本所投資的人工智能生物醫藥公司冰洲石生物科技團隊（Accutar Biotechnology）在去年DREAM Challenge中奪得冠軍，在國際競爭中展現了實力。

能源產業：技術驅動能源結構演變暢想能源產業的未來，先要理解能源行業的本質是不同形態物質/能量之間的轉化：有些能源是天然的，即所謂一次能源，比如石油、天然氣、煤、太陽能、風能等，但它們往往是不能直接利用的，能源行業就是要把能源轉化成可直接利用的終端能源形態（例如汽油、電能），以及能源的存儲、運輸等。

事實上，投資能源產業的側重點與學術界有所不同：能源投資更多是圍繞現有存量市場，而學術界更多是為了開發出新的能源，或者用新技術，讓曾經不經濟的能源利用起來。

近十年來能源投資的一個明星方向是開采頁巖氣——一種蘊藏在頁巖層中的天然氣。

以前這種頁巖氣很難開發，也無法產生經濟價值。

后來技術的進步顯著降低了頁巖氣的開采成本，“頁巖氣革命”隨之到來，開采頁巖氣開始產生經濟價值，成為可供消費者使用的能源。

IDG資本投資的供應鏈管理公司準時達，其重要業務之一就是液化天然氣（LNG）罐箱物流服務。

在能源行業，投資界相比學術界有很長的滯后期。

由于存量市場巨大，短時間內很難發生突變，新的技術成果，需要一個很長的周期才能慢慢迭代優化，最終被市場接受。

以頁巖氣為例，在水平鉆井和水力壓裂技術出現幾十年后，獨立油氣公司的意外成功，帶動資本大量涌入，最終造成頁巖氣革命。

因此，能源行業里進行投資，需要具有一個更長周期的視野。

預測能源行業的未來就是預測能源結構的變化，包括能源的需求端與供給端。

如果往后看10年，最重要的變化在需求端，最大的變化可能出現在交通領域，也就是電力在交通領域的大規模應用。

第二個預測是，在能源的轉化過程中有大量降低損耗、效率提升的空間，以及能源供給端與需求端中間，需要更高效的儲能環節。

如果再往后看，比如到50年尺度上，會看到能源供給端的結構發生深刻的變化。

人類在過去的200年內，世界能源格局發生過多次改變，蒸汽機和內燃機的出現，先后把煤和石油推上時代舞臺。

目前人類使用的一次能源中，天然氣的比例在上升。

而在未來，能源供給將多元化，煤、油、氣仍將三足鼎立，清潔能源，包括風能、太陽能、核能的占比亦會更高。