9月的最后一个周末，波士顿场的中国创新与投资峰会在哈佛大学工程学院The Winokur Family Hall胜利落幕。至此，横跨两个大陆三个月，历时三天的2024年哈佛中国创新与投资峰会圆满结束。本年度峰会共汇聚了70余位全球顶尖的学者、投资人、创业者及行业专家分享观点，120多个项目角逐“创新说”全球创赛大奖，累计有800余名观众现场参会。
本年度峰会的主题为“引领全球未来的创新与合作”，旨在深入探讨全球高科技行业和资本市场当前面临的挑战，并探索了新的发展机会。尤其是在这个后疫情时代，地缘政治深刻影响世界各国经济发展的今天。从行业上来看，本年我们特别关注了新能源低碳、生物医疗、人工智能及web3等关键领域，尤其是人工智能对于各个行业带来的革命性的创造力。
此次峰会不仅为与会者提供了深入了解最新趋势和投资机会的宝贵机会，也为全球创新社群之间的交流与合作搭建了重要平台。
– – – 波士顿场精彩回顾 – – –
【峰会致辞】
哈佛中国创新与投资峰会主席田野，作为本次大会的总负责人，首先代表峰会组委会，向所有参与者表达了诚挚的欢迎。随后简要回顾了峰会自2021年成立以来的发展历程，提到峰会最初是疫情期间，在许多哈佛校友、行业前辈和国内一线风险投资机构的支持和鼓励下创办。虽然是线上活动，但是仍然获得了巨大的反响，有数万人在线上观看了峰会，二次传播也有数百万的观看量。
田野特别强调了中国市场的活力，尽管面临地缘政治变化等前所未有的挑战，但“中国仍然是世界上最具活力的市场之一。我们也有理由相信，创新和投资领域仍然充满潜力”。 他也和与会者分享了哈佛中国创新与投资峰会创办的初衷及定位：“我们希望有一个平台，可以让我们去探讨全球创新生态中的中国元素：中国特色的创新；中国的创新和世界的关系；中国人以及全球华人在全球化或者去全球化的浪潮中创业或者投资遇到的机遇和挑战。”
【主旨演讲：复杂世界中的创业思维】
麻省理工斯隆管理学院Epoch基金会全球经济与管理教授黄亚生的主旨演讲从当前的国际政治局势展开，他指出，自苏联解体后的90年代以来，全球的国际关系基本上是建立在经济逻辑之上的，但从2016到2017年开始，地缘政治逐渐取代了经济思维，成为国际关系的主导。他特别强调，经济思维是一种竞争模式，而“竞争对双方都有利”，但地缘政治则是一种“零和博弈”，这两种思维方式截然不同，导致了完全不同的政策选择。
在讨论学术交流时，黄教授特别提到自己参与撰写的“MIT报告”，该报告为如何继续中美学术合作提供了详细的建议。他强调：“学术没有国界，学术的成果是造福全人类的，不仅仅造福某一个国家” 。他警告道，学术脱钩的速度可能会比经济脱钩更快，因为学术合作的成本较低，容易中断和重启。
【圆桌讨论（一）AI/生物信息技术赋能新药研发】
针对AI在新药研发中的潜力，JW生物医药咨询公司创始总监，开拓药业前副总裁韩家文博士指出，AI在制药领域的应用相对较慢，但随着技术的不断成熟，尤其是在美国，投资公司开始对AI公司投入大量资金。韩博士认为AI在靶点发现过程的有不可忽视的潜力，他举例了近期英夕智能仅用18个月发现了IPF特发性肺纤维化的靶点，传统过程则需要4-5年。除了靶点发现以外，AI通过大数据分析加速创新药物的开发，尤其是在个性化肿瘤治疗中，AI能够优化临床试验的设计，确保患者获得精准治疗。这使得AI在新药的发现、开发和临床试验中具有重大作用。
赛诺菲抗体人工智能创新主管Yu Qiu博士强调，AI的发展依赖于大量高质量数据。AI在药物靶点的识别和新药开发阶段尤为突出，能够提升研发效率和数据准确性，推动个性化治疗的实现。然而，AI的应用仍在早期阶段，许多项目尚未进入临床阶段，仍处于实验和探索阶段。目前正式上市的AI药物最快的推进到了临床III期，更进一步推进AI制药的发展需要更多的高通量的多组学测序数据，包括RNA-seq（转录组），single cell RNA-seq（单细胞转录组），空间组和蛋白质组学等等。
Yu Qiu博士讲解了在抗体工程和多特异性生物制剂设计的基本逻辑和难点，如蛋白的复杂空间结构等，并在此基础上指出AI可以通过优化蛋白质序列和算法缩短优化过程的实验次数。这使得AI在蛋白质工程中的应用大大提高了效率。Yu Qiu特别提到，未来AI在蛋白质设计和药物递送方面具有快速发展的潜力。AI可以通过计算模型优化蛋白质序列设计，此外，还可以将传统的注射药物转变为口服药物，从而大幅提高患者的治疗便捷性。
此外，谈到算力与数据整合的提升， 韩家文博士强调，未来的重点在于算力的提升和数据的整合。通过公共平台和各公司内部数据的结合，AI能够提供更多的共享资源，推动个体化治疗和精准医疗的进展。个性化治疗的建议也将更加依赖于AI的分析结果，帮助推荐最适合患者的治疗方案。韩家文博士指出中国的制药出海有较高的竞争力，尤其在生产效率和产品迭代上，以及在ADC及抗体等领域均有优质产品，还是没有能做到first-in-class的地步，未来应该向着发现新靶点迈进。
【圆桌讨论（二）解读复杂疾病的基因奥秘】
嘉宾们分享了他们如何利用前沿技术解读复杂疾病，特别是在遗传学和基因组学领域的突破。布罗德研究所成员，哈佛医学院与麻省总医院助理教授黄海亮谈到了实验室如何使用大规模测序技术研究复杂疾病的遗传结构。他提到：“复杂疾病在遗传上是由多个基因共同导致的，这种遗传结构需要依赖大规模的群体测序技术来研究。通过这种方法，我们不仅能分析疾病，还能开发新的研究工具。” 黄教授还特别强调了遗传学证据在药物研发中的重要性：“如果药物研发过程中有遗传学证据支持，那么它成功的可能性远高于没有遗传学支持的药物”。Vizgen联合创始人何江博士则介绍了他的公司如何开发空间基因组学技术，这种技术突破了传统基因组测序的限制。他指出：“以前的测序技术都缺乏空间信息，也就是说，我们无法在三维的生物系统中分析基因表达。现在，通过空间基因组学，我们可以像为人体做谷歌地图一样，精确分析每个组织和器官中的基因表达位置和数量。” 这种突破性技术已经应用于神经科学、癌症和心血管疾病等领域。CartaBio创始人，强生公司前数据科学和预防性生物标志物全球负责人Rob Yang博士补充说明了机器学习在疾病早筛和分层中的应用。他表示：“通过机器学习开发的模型可以帮助更早期、精确地筛选疾病，为早期干预提供了可能性”。 Rob Yang强调了技术与数据结合的重要性，尤其是在利用AI模型进行复杂疾病的早期识别和干预时。
关于科研成果的商业化，嘉宾们分享了各自的经验，尤其是如何吸引顶级风投的关注。何江博士提到，初创公司在推广前沿技术时面临的最大挑战是市场的认知不足。他回忆道：“在我们创业初期，空间组学这个概念还不为大众熟知，很多投资者对这个领域的潜力存疑。因此，我们必须通过讲述空间基因组学在未来科研中的应用场景，以及它对疾病研究的革命性影响，来吸引他们的注意”。Rob Yang补充道，技术创新虽然重要，但对于风投来说，讲好一个宏观的故事同样关键：“我们在推销AI模型和空间技术时，最初很多投资者不理解其中的复杂性。我们改变策略，不再纠结于细节，而是讲述更大的故事，关于如何重新定义药物研发和疾病治疗的未来。” 这种方法帮助他们突破了与风投沟通中的瓶颈，成功获得了投资者的认可。
此外，嘉宾们一致认为，技术转化为产品的过程需要找到一个合适的商业模式。何江博士表示：“创业时，我们面临的选择是：做检测公司，做制药公司，还是做科研工具公司。最终我们选择了专注于开发科研仪器，因为科研市场对新工具的需求很大”。 这种清晰的定位帮助公司在短时间内吸引到了大规模的投资。在展望未来时，黄海亮教授预测，随着数据积累和测序技术的进步，未来五到十年内，复杂疾病的解析将达到新的高度：“我们预计能够解析出60%到70%的复杂疾病成因，下一步将是如何将这些发现转化为有效的治疗方法”。
【圆桌讨论（三）AI应用的前沿与投资逻辑】
金沙江创投合伙人David Yin认为AI通过自动化大幅度提升了金融领域的效率，尤其是在处理庞大的数据集时，能够提供个性化的推荐服务。David认为AI技术的未来突破点将出现在能够大幅度减少人力成本、提高工作效率的领域。他指出：“AI能够通过自动化减少企业对大量人力的依赖，这将是未来的一个重要突破点”。他还提到，AI的图像识别和数据处理能力在电商平台上的应用极具潜力，可以帮助商家和消费者之间进行更加精准的匹配，从而提高电商平台的效率。
Openmart创始人Kathryn Wu讨论了AI技术在实际落地过程中遇到的多方面挑战。比如处理大量非结构化数据时，AI模型常常表现得不够完美，导致用户体验受到影响。她表示：“我们在抓取了海量的非结构化数据后，用了各种评估和测试工具，但模型还没有那么完美，用户体验有时候会受到一些影响。” 她强调，AI相关人力成本的高昂也是一个重大挑战。
哈佛商学院助理教授Jeremy Yang从学术的角度分析了AI对劳动力市场的深远影响。他认为，AI更多地是在增强某些行业，而非完全取代人类角色。例如，在内容创作和社交媒体等领域，AI可以降低生产成本，提高效率，而在医疗和法律等领域，AI尚无法取代人类的决策作用。Jeremy 还强调了教育体系需要做出的调整，以帮助学生适应未来的科技变革。他提到：“我们需要为学生提供AI工具，帮助他们提升在实际工作中的效率” 。他认为AI不会取代所有的工作，但学生需要学习如何利用AI进行辅助决策，从而在未来的职场中立于不败之地。
谈及给到有志于进军AI领域的创业者一些建议时，Kathryn强调了关注市场需求的重要性。她建议创业者多关注客户反馈，并灵活应对市场变化。David则指出，创业者应当具有长远的视野，考虑AI技术在未来的5到10年内的发展方向，以便更好地把握市场机会。他表示：“创业者需要预见AI技术的发展方向，并根据这一趋势制定相应的创业计划。”
【圆桌讨论（四）全球化投资新范式的探索】
当前的宏观经济形势对于全球风险投资来说充满了挑战。在过去的几年中，全球经济形势发生了巨大变化。地缘政治紧张局势加剧，贸易保护主义抬头，全球供应链受到干扰，通货膨胀率持续攀升，甚至很多地区出现了经济衰退的迹象。这些不确定性无疑对全球投资环境带来了深远的影响。在本圆桌上，嘉宾们探讨在当前复杂环境下的投资机遇和挑战，以及他们对于未来的思考与建议。
谈及在当前复杂的经济形式下如何看待投资全球化的未来时，ISEE联和创始人、总裁兼首席运营官Debbie Yu女士认为还是要回到需求本身，有刚需的创新才能跨越周期。比如物流园区的自动化，不管是经济上行还是下行，都是有需求存在的，是一个可以存在五十到一百年的事业。斯道资本合伙人沈晓认为，即使是在逆全球化的趋势下，风险投资的全球配置还是有机会获得高收益，因为当创新在世界某处发生时，具有全球资本配置能力的基金还是会相对有更多的优势和便利去完成对创新的投资。凯辉医疗联合创始人、管理合伙人Hongjie Hu认为在未来的很长一段时间，逆全球化和全球合作会并存，作为投资人或者创业者，需要适应这个新常态。
嘉宾们也就AI的迅猛发展对于产业以及投资方向的冲击，谈了自己的一些看法。Debbie谈及了她的几段连续创业经历，她认为AI技术的进步对于产业的意义，和产品的落地性以及市场适应性是分不开的。她指出：“创新技术固然重要，但能否将这些技术成功商品化，真正打入市场才是关键”。沈晓也非常认同地提到斯道资本的在AI领域的布局，也围绕着商业落地展开的，并没有跟风去投AI大模型。
针对未来的不确定性和复杂性，Hongjie认为未来世界经济会同时有多种模型同时存在，作为创业者或者投资人，专注在解决问题上，然后找到最适合自己的模式是比较重要的。比如一个中国的创新，借助新加坡的落地，一样可以去服务全球市场。当市场和市场之间的联系被割裂时，做本地的替代反而变成了一个机会。
Debbie指出，不同区域的创业环境存在巨大差异，政策、资本环境、以及用户需求方面都会存在明显的不同。她表示：“在有些地方，创业更多的是以创新为驱动力，而在其他地方，创业者必须更加注重如何在政策框架内灵活应对，有效利用政府资源和支持”。 她认为，创业者在跨国市场发展时，需要了解并适应不同的市场规则和文化背景，这对于长期成功至关重要。
【圆桌讨论（五）对话女性创投先锋 - 上半场】
亚马逊气候承诺战略投资基金投资合伙人Phoebe Wang 和 EcoGen Capital Partners 的创始人Helen Wang共同探讨女性在创业与投资领域中的挑战与机遇，尤其是探讨了一些在气候科技和可持续发展领域的女性创业者案例。她们均指出，女性在创投领域的代表性仍然较低，但这也带来了特殊的机会。Phoebe分享了她从工程师、创业者到投资人的转变过程，并提到自己在亚马逊的“气候承诺基金”支持了多个女性主导的项目。她认为，从投资银行到私募股权投资再到风险投资的职业路径虽然具有挑战性，但重要的是找到自己的热情，并勇于开辟新的领域。Helen分享了自己作为连续创业者的经历，尤其是她在能源、制造业和可持续科技方面的深厚经验。她提到作为技术型创始人，创业经验极大地帮助她从投资者角度更好地评估科技项目，尤其是在数字科技和人工智能领域。Helen 还分享了创业经历如何帮助她更好地理解风险和机会，尤其是在评估市场潜力和技术可行性时。她认为女性创业者在多角度思考和跨界合作方面有显著优势，能够提出创新的解决方案。
【圆桌讨论（五）对话女性创投先锋 - 下半场】
在下半场对话女性创投先锋圆桌讨论中，嘉宾主要探讨了投资理念，女性创业，职业选择，以及女性领导力等话题。
Generation Lab创始人Alina Su分享了她创立长寿抗衰初创公司的初衷和愿景。作为新一代的年轻企业家和科学家，她展现出利用科技改变世界、解决社会问题的强烈愿望与目标。礼来亚洲基金副总裁Pengpeng Li和HLC合伙人及北美主管Sally Wang Liang主要分享了投资生物技术和健康领域的挑战。Pengpeng强调，在生物技术投资中，科学基础和市场需求之间的协调至关重要。她指出：“许多项目虽然在科学上突破，但缺乏市场需求的支撑，最终可能以失败告终”。
她强调尤其在药品开发和技术转化过程中，市场需求是成败的关键因素。Sally Wang Liang 指出，生物技术投资面临多重风险：“我们在投资健康领域时，不能仅关注技术的先进性，还需密切关注政策变化和市场的接受度”。她提到，生物技术的复杂性和不确定性使得评估其投资价值变得尤为困难。因此，投资者必须在技术成熟度与市场潜力之间找到合适的平衡，以降低风险。Taihill Venture合伙人Jingjing Chai分享了她对硬科技投资的热爱与信念。她表示，正是对硬科技的执着和对科技创新的信心，激励她不断寻找能够改变行业格局的突破性技术。她希望通过投资硬科技，助力更多初创企业实现技术的商业化，为社会带来更大的价值与进步。
【圆桌讨论（六）AI at the Frontier】
美国东北大学Khoury计算机科学学院的副教授Dakuo Wang作为人机交互（HCI）领域的专家，首先探讨了AI在人类生活中日益广泛的应用，尤其是在医疗和教育领域的个性化AI解决方案上。他强调，虽然AI能够显著提升决策支持系统的效率，但在实际应用中透明度、信任以及数据隐私仍是必须面对的挑战。尤其是在处理敏感数据时，如患者健康信息或学生的学习记录，如何确保AI系统的透明性和用户的信任将是关键问题之一。他还指出，AI必须与现实环境保持一致，才能在实际应用中充分发挥作用。
Google Labs Generative AI项目总监Ilai Soloducho分享了生成式AI在软件开发领域的影响。Ilai认为，虽然AI有能力通过自动化任务如代码测试和调试等方面革新软件开发流程，但这并不意味着它会完全取代人类开发者。他指出，AI的真正价值在于解放人类开发者，使其能够专注于更复杂和创造性的问题。
作为广告技术领域的创新者，AdsGency AI CEO Bolbi Liu分享了如何利用AI技术自动化数据整合和广告生成，从而为企业提供更高效的营销解决方案。她指出，像谷歌和抖音这样的科技巨头在利用公共数据训练模型方面具有优势，而较小的公司往往需要依赖私域数据，难以在内部数据能力上与大公司竞争。她特别提到，AI广告生成技术的进步使得广告的定制化和精准投放变得更加高效，但如何平衡数据隐私与广告效果依然是行业需要解决的难题。
Instabug Demand Generation负责人Siky Lin从增长营销的角度提供了独特的见解。她分享了AI驱动的营销自动化如何改变需求生成的未来格局。她强调了以客户为中心的AI策略的重要性，特别是在通过反馈机制来不断改进AI产品。Siky指出，许多AI公司过于专注于技术的开发，而忽视了用户的实际需求。通过倾听客户的痛点并建立反馈循环，AI公司能够更加贴近市场需求，从而提升用户体验和产品效率。
【圆桌讨论（七）Web 3.0 新时代？】
谈及区块链技术的现状、增长方向、商业模式与发展潜力时，IOSGVC 合伙人Jocy Lin认为区块链行业的增长不仅要关注技术本身，更需要改善用户体验，并与传统行业实现有效整合。他指出去中心化金融（DeFi）和稳定币是当前的主要增长领域，已经显示出强大的市场潜力。Foresight Ventures创始人Forest Bai认为，智能合约和预言机是推动行业创新的重要技术。D11 Labs联合创始人Lily Zhang提到，尽管区块链在金融、供应链和身份认证等领域取得了显著进展，但在可扩展性和能源效率方面仍有改善空间。
嘉宾们对比了两大公链Solana与以太坊的竞争与协同，Lily Zhang认为，Solana在性能和处理速度上有明显优势，而以太坊则以成熟的生态系统和安全性著称。Forest指出以太坊的Layer 2解决方案和即将推出的2.0版本将增强其竞争力。Jocy提到，未来两者可以通过跨链技术实现协同发展，形成生态系统的互操作性。
嘉宾们也重点讨论了Web3应用的发展与未来存在的一些机会。Forest认为，Web3应用的核心在于去中心化自治组织（DAO）和NFT的扩展，这将重塑内容创作者与用户之间的关系。技术与法规的平衡将是未来的关键挑战，但如果能解决这些问题，区块链技术在身份认证、投票和金融领域将迎来巨大的发展机会。Forest 也强调，区块链和 AI 是当今社会中最重要的两场技术革命，而这两者的结合将重新定义未来的商业模式。“区块链技术为数据的透明和安全提供了保障，而 AI 则使得生产效率大幅提升。这两个技术的结合，将使我们能够以全新的方式进行价值创造。”
Jocy强调，未来Web3应注重提升用户体验，简化去中心化应用（dApps）的使用流程，以吸引更广泛的用户群体。行业面临的主要挑战是监管不确定性和技术可扩展性，但区块链技术的去中心化和安全性在全球供应链和物联网（IoT）中蕴含着巨大的机遇。Lily指出，尽管Web3在去中心化金融和数据隐私保护方面有广阔前景，法规和用户教育仍是其大规模应用的障碍。全球法规的制定是行业面临的严峻挑战，同时也是推动技术创新和提高透明度的契机。