這是兩個(gè)問題：
醫(yī)藥行業(yè)
醫(yī)藥行業(yè)關(guān)注的老兵了。這個(gè)行業(yè)長期來看，潛力無限，但也有瓶頸。依然看好有研發(fā)出新藥的醫(yī)藥公司，對于那些抱著老藥，仿制藥，不思進(jìn)取的醫(yī)藥企業(yè)要警鐘長鳴。對于那些生物醫(yī)藥的初創(chuàng)企業(yè)，沒有利潤動(dòng)輒上千倍市盈率的制藥公司，牢記那是風(fēng)險(xiǎn)投資，風(fēng)險(xiǎn)投資無限可能。就像孫正義投資阿里巴巴。阿里巴巴好不好？當(dāng)然好，孫正義老厲害了。可問題孫正義200個(gè)投資項(xiàng)目就只有一個(gè)阿里巴巴成功。其他投資全部打水漂。去年wework和Uber讓孫正義焦頭爛額，也沒有當(dāng)年的精氣神了。所以，只要你把握住醫(yī)藥企業(yè)的主方向，醫(yī)藥企業(yè)可以投資。一個(gè)要有新藥產(chǎn)出效率，要研發(fā)團(tuán)隊(duì)嗷嗷叫的制藥公司，另一個(gè)是盡量選擇成熟的制藥企業(yè)，找頭部的公司。小企業(yè)不是不好，是不穩(wěn)。
人工智能
人工智能已經(jīng)有點(diǎn)潮水退去了。如今的人工智能重點(diǎn)在無人駕駛領(lǐng)域，但無人駕駛可能最終實(shí)現(xiàn)level4，永遠(yuǎn)無法完外。也就是說，在特定環(huán)境，輸入環(huán)境變量，可以不用駕駛員慢慢的開。比如在一個(gè)大的公園里面，20碼的速度從園區(qū)東邊到園區(qū)西邊。有點(diǎn)像軌道交通。另一個(gè)應(yīng)用其實(shí)在level3水平。比如特斯拉，利用無人駕駛其實(shí)是輔助駕駛，駕駛員必須在駕駛室，你不能甩手掌柜，必要時(shí)候接管系統(tǒng)操作。這種無人駕駛是之前駕駛員輔助系統(tǒng)的延伸，比如ADAS系統(tǒng)。最早的時(shí)候有個(gè)叫定速巡航，省卻你踩油門，在高速用。
而其他人工智能：
一個(gè)是面部識(shí)別，現(xiàn)在其實(shí)已經(jīng)很成熟了，應(yīng)用也普及，就是你們大多數(shù)人手機(jī)都有這個(gè)功能，技術(shù)差距在于平面圖有時(shí)候以假亂真。比如有人用照片開鎖手機(jī)。技術(shù)上還有些意外狀況，不過總體上已經(jīng)十分深入成熟。
另一個(gè)是語音對話，人工智能比如SIRI，其實(shí)大家也很熟悉了。讓他們寫文章，變得很聰慧和人一樣，幾乎不可能，也別惦記。所以一直是一種小工具的態(tài)勢。
還有一個(gè)是大數(shù)據(jù)營銷，比如頭條推送你喜歡的內(nèi)容算法，比如一些應(yīng)用推銷你搜索過產(chǎn)品的內(nèi)容。
除了上面的這些，其實(shí)人工智能在未來的應(yīng)用已經(jīng)到了一個(gè)瓶頸階段。難的不是說算法，也不是數(shù)據(jù)，也不是并聯(lián)計(jì)算。難的是你如何找到一個(gè)方式，來將數(shù)據(jù)喂出一個(gè)超級(jí)應(yīng)用。又或者說，你考慮出一個(gè)大數(shù)據(jù)形成的人工智能，你考慮過人類行為的小數(shù)據(jù)嗎？很多時(shí)候，人是無法預(yù)判的。就像無人駕駛汽車開了數(shù)億公里，他依然搞不定一個(gè)亂穿馬路的熊孩子。盲區(qū)就是盲區(qū)，小數(shù)據(jù)的盲區(qū)往往讓技術(shù)寸步難行。