Insights | “大融合”：物理世界与数字世界的结合

已故物理学家埃尔温·薛定谔曾很好地描述了投资者的挑战：

“任务不在于看到别人未曾看到的东西，而在于对大家都能看到的东西进行前所未有的思考。”

在我们这个超级互联的时代，几乎没有什么秘密，整个世界在我们的指尖。 作为投资者，我们花费大量时间思考如何以新的视角看待世界、数据和信息。如何去思考那些尚未被人思考的问题？找到我们工作的“北极星”并不容易，这就是为什么我们花了很大力气来发展我们的“大融合”理论。

理论是一种看待世界和过滤信息的方法。在 “大融合 ”中，我们相信物理与数字将以一种集成和无缝的方式结合在一起。随着时间的推移，伟大的技术往往会“消失”，它们变得直观，并在不知不觉中融入我们的日常生活，就像电力、内燃机、电话、电视或控制所有电气设备的微处理器或 LED 形式的照明。技术的采用曲线各不相同，但最成功的技术都能无缝地融入我们的日常生活，不仅作为消费者如此，在企业、政府和工业设施中也是如此。

大融合 “的核心是由“机器”带来的对人类生活的彻底提升。机器广义上指计算机、机器人、自动驾驶汽车以及在云端、本地或边缘运行的软件agents。我们认为，在未来的融合世界中，有三个不同的关键要素正在融合：体验、互动和基础设施。

我们将如何体验融合？

第一个问题是："我们将如何体验融合？如果我是一个媒体消费者，我可能会通过光线直接投射到眼睛中，产生电影画面。如果我是一名仓库工人，我可能会携带一个小型外骨骼作为背包，帮助我搬运重物。如果我是一个生产计划人员，我可以监测电脑屏幕上呈现的制造工厂实时模型。关键是体验要直观、适用、自然。

其次，“机器 ”和人将进行物理交互。我们熟悉键盘、鼠标和语音控制。然而，随着形形色色的机器人大量涌现，交互方式也将大大扩展。不仅需要通过语音、视觉线索或编程向机器人传达指令，机器人还需要通过传感器和执行器在物理世界中导航和行动。例如，自动驾驶汽车或讨论最多的机器人问题--装满和清空洗碗机。我们不仅需要新的传感器和执行器，还需要更适合日益复杂的交互模式的新材料。

第三，我们相信 “大融合 ”将加速我们对空间计算、带宽、内存、低延迟、网络安全以及在边缘设备上更高效运行的下一代AI和 ML 模型的需求。我们可能会发现，在某些情况下，我们需要更精确、更实时的物理环境信息，使机器人能够精确行动，并让算法规划工作流程和工业厂房布局。简而言之，我们需要重新构建数据和通信栈。这就是为什么作为“大融合”的一部分，下一代基础设施将会出现。

大融合的 “粘合剂 ”是软件

如今，软件即人工智能，人工智能即软件。软件可以编写软件；即使不是程序员的人也只需对电脑说话，软件代码就会被生成。今天的“传统”程序员则是管理编写软件的agents，并将这些agents整合到执行流程中。简而言之，人人都是程序员，这带来了产品设计和软件的快速普及和迭代，在持续开发和部署中不断优化。软件作为连接体验、交互和基础设施的粘合剂。软件将无处不在，并越来越多地被推向边缘，这意味着它会运行在机器人、物联网设备或自动驾驶车辆等设备上，离交互最近，从而促进实时交互。

这次有什么不同？

“大融合”的不同之处在于计算成本、软件的复杂性以及机电系统的集成达到了成本和性能点，这将加快渗透速度。

作为投资者，我们追随我们遇到的伟大企业家的脚步。我们已经看到了在机器人技术、边缘和数据基础设施、网络安全、半导体、通信和空间技术领域 “大融合 ”的重要进展。

我们相信，与天基解决方案的整合是下一代基础设施的重要组成部分。今天，我们都在有意无意地使用GPS，然而，每年都有数百颗卫星发射升空，以促进通信、数据处理、地球观测和资产监控，所有这些都需要与地球上的系统集成。

我们相信，AI的广泛应用将使企业家们能够全面革新整个业务领域。这意味着要从头开始重新思考，以AI和融合为核心，重新定义行业或业务板块。我们的投资组合德国公司Daedalus就是这样一个例子，该公司正在重新审视精密金属零件行业，通过使用AI agents在软件控制的流程中操作和管理数控机床，让技术水平较低的工人也能进入这个行业。

我们希望已经简要地展示了我们的“大融合”理论。我们相信，通过这些例子可以看出，用威廉·吉布森的话来说：“未来已经到来——只是它的分布还不均匀。”