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罗奇斌:基因产业背后的商业机遇和挑战

罗奇斌:基因产业背后的商业机遇和挑战

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2017-05-03

小猪

Xtecher特稿作者

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(本文整理奇云诺德罗奇斌于4月27日在Xtecher深圳私享会上的分享发言)


我做基因这块比较久了,所以今天主要还是讲基因。之前看了一下本次私享会题目是人工智能,说实话,到今天为止,基因行业AI的技术还没有真正投入。我今天分享的主题是:基因产业背后的商业机遇和挑战—我们团队过去做的一系列相对偏应用的技术。其中可能有比较多的数据,通过这些数据和大家一起探讨我们遇到的一些挑战。


我是从中科院出来的,当时也以为基因这块是一个风口,但事实上出来做了两三年之后发现这里面水很深,坑特别多,所以每次我都会喜欢和大家直接讨论我们遇到的一些问题。


到今天为止我们的业务和方向已经转了至少三次。有一个公司叫七桥基因组,英文名Seven Bridges Genomics。这个公司刚开始创立的的时候,我们已经在德国跟他们一起开发了一些应用,所以当时我们对他们的产品是比较了解的。后来我们想山寨一个七桥基因组的产品出来,目的很明确,于是就找了一些生物信息专业和IT专业的人来,想把别人产品山寨过来。结果山寨之后,我母校浙大有一些基金就马上看中了,就说你要不要出来创业,创业我就给你投资,但是你必须要脱产。当时我人在中科院,所以我就决定离开中科院,然后真正做这个企业的负责人。奇云诺德这个名字听起来比较酷,英文叫QY NODE,我们当时想着所有的奇点要到来,它最后会汇集成云,所以我们叫奇云。为什么叫“诺德”呢,因为“诺德”英文叫Node,我们认为我们要做一个单点突破,所以叫奇云诺德。


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当时做了这个系统之后,我记得拿融资很快,就一个上午的时间我把整套系统展示给我们的投资人,给他看了我们的SaaS平台,然后他说你就这么一个SaaS平台吗?我说不是,其实我们这个平台是后台,然后给他看了其他的,然后他说行,我明天给你打款。那时我们没什么经验,以为很快后来发现原来中间还有尽调这件事,都全部正规地走,逼着我们就做了很多的变动。

 

在这个平台上线之后,我们的想法很简单,就是卖账号,我们是2014年年底的时候开始卖账号,卖给谁呢?反正中科院出来很多科研老师,一个科研老师卖一个账号,一个账号1万块钱,结果一年卖了几十万,但是这几十万块钱最后让我们贴了两三百万,你知道为什么吗?老师有什么问题都会打电话过来,然后一个电话打过来你要接啊,要服务,我们的工程师现在20多个,当时还比较少,只有10个人,每天都在接电话,每天都在回答问题,没有任何的时间做研发了。但是人家交了钱,1万块钱一年,当时一个工程师一个月工资也不止1万,所以后来我们觉得这个坑太大了,真的是亏大了。所以后来我们想,为什么要相信基因革命呢,其实就是被人坑了,就像本科学习。

 

再看这个发展历程,其实是很激动人心的。我们在中科院基因组所的顶层有一个博物馆,当时产品山寨后,我们就做了一个展厅,大家现在可以在中科院基因组所的顶层看到整个的历程。最后你会发现,时间点基本上断开了。

 

我这里有一个数据,当时也是看了这个数据之后才决定要出来创业而不是做科学家的。我们中国现在科技成果转化率是10%,以色列是40%以上,相当于两个科研成果有一个转化出来。我就在想为什么中国这么低?我们很多时候做了科研成果,发了文章,我们的确发过很多文章,现在想想,发的5篇文章能转化出一个真正的成果吗?很少。转化出来10个成果有多少成果是可以变成产品的?


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其实,我们中国产品的转化率应该不足1%,也就是说有100个paper能不能出来一个产品?很难说。这里就出现了断层,就是产品经理人很少。基因行业里面产品经理真的挺难的,产品经理是有国际认证的,叫做PM认证,我们现在要求我们所有的工程师要过PM认证,就是Project Manager。这个认证在互联网领域是比较普遍的,但是大家发现很多生物信息的人出来你让他去写个程序可以,但是让他自己按照产品经理的思维和整个架构去做,就会经常掉链子。所以后来迫使我们招的全部是IT的产品经理,让他们带下面所有生物基因工程师。就算你是生物基因工程的博士,而人家本科毕业,有8年或者是7年的经验,就一定要管你。我现在提拔上来人全是做IT的。大家全部是处女座,处女座的人做产品还是非常认真的。所以说我们下面的工程师里面基本上由两个部分组成,一个是生物信息的负责人,一个是IT部门负责人,都是处女座,包括我自己也是上升处女座。

 

我曾经统计了一下,我们发的文章究竟够不够多,来提供给中国进行财富转化。截止到今年年初的时候,可以看到有4万篇以上。也就是说在科研领域其实已经有非常多的文章,是可以支持我们去做转化的。但是,所有由技术转化的产品,没有一个中国人参与这个转化的过程,这个是很悲哀的。从过去第一代到第三代以至于第四代理论的核心技术没有一个中国人参与。

 

这里面有一个问题就是,我们什么时候知道我们的基因时代可以到来?我们做了一个很有趣的统计表。任何的科技时代,每个产品有一个指标,这个指标有25%的普及率,为什么是25%?大家听过有一个故事叫池塘里的荷花,池塘里的荷花是今天长一朵花,明天长两朵,第三天长四朵,有一天你突然间发现池塘里面有四分之一是荷花的时候,第几天它会全部长完?第三天,为什么?因为第二天长一半,第三天全部长完。所以说前面的所有几十天你会看不到有荷花,因为太少了,突然间最后两天的时候全部长好了,这种叫做指数级别的增长。所以我们经常会用25%来衡量一个产品,它要多长时间,才能有25%的人使用?

 

比如说电源,直到有25%的人口用电,经历了40多年。从电话广播、电视机、手机出现,再到25%的人使用,分别经历了20多年、16年、13年,大家猜一下智能手机是多少?两年。所以很多人会说我们基因的价格是反摩尔定律,其实你仔细去看一下,这个反摩尔定律是假的,为什么?所有的基因的价格的拐角全部是在2006年,大家知道2006年发生了什么事情吗?Illumina收购了Solexa。通过资本去收购这么一家公司,强迫价格全部降低,这是资本推动,它不是技术推动,所以它不符合反摩尔定律,因为反摩尔定律是在技术层面上的。你这样去计算的时候,你会发现有一个很有趣的问题,怎么去看一个从开始走向衰亡。所以说,这一块是叫做信息时代。


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那么下一个时代是什么?生命时代。所以生命时代应该从这里开始计算。我们看一下PCR技术花了多长时间?分子诊断技术花了多长时间?大家知道NIPT(无创产前检测)被美国全部孕妇的25%使用花了多长时间?四年。2011年的时候美国开始推行NIPT,到2014年的时候已经达到了25%的,孕妇在使用NIPT。中国什么时候到25%?还未知,如果一旦到了应该就是华大基因和贝瑞全部上市以及股票上涨的时候。所以,每年有4000万的孕妇,25%大概是1000万孕妇可以做这个,意味着这个市场马上会产生3-5家的上市公司。大家可以回去查一查,每一个技术背后滋生的上市公司至少是两位数以上,而非上市公司至少在三位数以上,整个生态链的公司是在四位数以上。也就是说我们现在整个的基因产业有没有三位数?有的,有没有四位数?接近的。所有的基因公司能够支撑这么一些技术,并被25%的人口使用的时候,这是很了不起的。所以我们现在计算下中国有多少人做过基因检测,有没有1%的人?没有。1%的人是多少?1000万以上。也就是说什么时候达到1000万?

 

一个订单至少是在20万到50万的样本,我们在嘀咕这样的客户我们该怎么做呢?想来想去该怎么推渠道。后来我才知道有一家公司很奇葩,它居然已经做了100万的用户。我看到这个数据以后惊呆了,太恐怖了这个数据,而且他们居然是盈利的。在我们知道这个事情之后,我们就觉得我们现在是不是做的太偏学术了,其实样本量最大的来源是健康环节,其次是医疗。我们现在跟医疗的对接很简单,我们不做医疗数据,只跟医疗数据对接,一对接我们就接入了,中国80%的三甲医院,包括30万的肿瘤的样本,从诊断一直到治疗,到死亡,全部的数据就会导入到我们平台,我们就发现这个数据很宝贵。刚才说每家医院之间不通,但事实上已经全部打通了,你们可以去看一下。为什么现在都说医院的系统通不了,其实是方向的问题,你们去攻医院是有问题的,别攻医院,攻PI,攻主任,攻所有的肿瘤科主任,所有的肿瘤科主任全部都有权力把数据拿出来,因为他发文章的时候这些所有的肿瘤数据都得放到一个地方,你想想这个地方是医院吗?不是的。中国就三家医疗大数据,覆盖了中国80%的三甲医院的数据。想想是谁的名字,我们直接跟他一对接,马上他们就可以做一个很棒的事情。他们说,我跟你对接,你帮我解读基因,我剩下的事情往你这边打,但是打过来的医疗大数据全部要清洗,全部要脱敏。我说没问题,你打过来吧,打过来之后我们就做对接。我们今年马上就成为CSCO(中国临床肿瘤协会)下面所有的技术支撑公司,大家将会看到那个基因模块。所以为什么说今年我们马上要在数博会上展示所有的肿瘤模型。

 

其实我们对肿瘤模型不是很懂,但是有一样很懂,就是他问了我们几个问题,我发现可以解决。他问我,第一,帮我们存基因数据可以吗,我说可以,收钱。第二,你帮我把基因数据分级存储,可以吗?我说可以,收钱。我就一步一步帮他制定好收钱的解决方案,收多少钱,一块钱,一块钱出一份报告,两块钱对接一个接口。我签一个单大概是100万,为什么?因为一个报告1块钱这么便宜,你至少给我50-100万的量,没有这个量我也活不了。所以基本上我们签单就很简单,100万以上的单子我去,100万以下的话我们销售去谈。所以我们就通过这样的方式发展,去年的时候,我突然发现日子好很多了,今年我们一下子在六个区成立销售中心。我们发现转型之后就好玩了,以前还想着给科研的老师做,从这里面我们就摸索出很多东西。今年发现其实还有很多很好玩的,我们发现和企业合作研发有一个很大的不同,我们以前是先去做研发然后想着卖出去,哪怕是绑定一些渠道或者一些专家,后来我们发现还不如落地一些,市场要什么反过来看自己能不能做,如果你能做别人不能做你就有生意。先把生意做起来,把现金流转起来。在这里面有一个很重要的方面,体现在测序的市场增长,这个其实有点老了,我们最近发现跟去年有一个不一样的,现在还没有完全统计。今年所有的测序仪基本上都不好买,因为我们去跟他们拉业务的时候发现去年有40%的空余,今年突然间我们收回样本要排队,一排队两三个月,那这个肯定有问题,全部都跑满了。这什么概念?测序仪卖得很好,而且马上这些机器全部跑完了,现在订不知道什么时候可以到货。现在开始在每一个省份,有一些产业园会起来,然后由于这边会整合一些国内的企业做一个测序工程,你想测序仪干嘛要卖啊,租给你不行吗?我租给你都不要,我就放到那个地方托管,托管1万台或者1千台。根据云计算一个核实5分钱或者5毛钱,包这个Lane 3000块钱做五个,要不要?所以全基因组其实1000美金早就已经降下来了,根本不用想。我们现在做的就是一个全基因组的芯片。

 

可以看到之前所有的医疗市场会往前在推,会推移到什么地步呢?我们经常会说你首先要有数据,有了数据之后怎么去把这个数据变成一个信息,怎么去把信息变成一个知识,我相在知识层面上,大家可以看到很多AI的应用,在数据层面上大家都在关注,而这两个趋势现在是比较明显的。第一个是设备开始变小型化,我们今年拿了一些设备非常小,可以直接插到iphone上面,做快速诊断,现在马上会有重量级的产品进到中国,大家会在年底的时候看到。大家是不是都在想这个是什么?这个东西已经在报关,一旦在中国推行的话,会比较受欢迎,因为它比较成熟;另外一个产品更厉害,可以迅速地在十几分内快速诊断,一个非常小的设备,直接插到iphone的接口,然后一滴血马上就可以现场出来一份报告。然后售价应该是在15块钱以内。它的设备是送的,你可以买一箱,比如说10万个小芯片,很便宜。


现在如果有一些中国的企业在做设备小型化赶紧去投,因为这个马上会起来。我认为所有的设备应该做到什么程度呢?有几个标准,第一个标准是这个设备一定要方便,一定要快捷、可携带。就像是一个行李箱,拿过来打开放到桌面上不会占用一平米的地方,放在这边,一个中专毕业的小护士可以在半个小时内看说明书马上用,应该这么简单。然后可以做到在1个小时或1个半小时之内迅速地出一份报告,这个时候可能有一块钱我们就挣到了。其中,试剂之类的就会形成一个产业链,比如说它有的设备是开放型设备,它可以兼容不同的,拿到证的盒子和试剂,有的是封闭型的设备,它只允许自己研发,有的设备可能会有8到10的试剂盒子,有的是一个小的可以实现一步试剂,比如说我直接采到唾液放进去不需要做DNA提取,全部可以在一个反应皿上一个小时全部出来。这就要看你的研发实力,而这种研发试剂的定制可以在一个月时间迅速反应,它直接通过所有的工厂智能化匹配,可以在一个月内给你合成。我觉得AI其实不需要很复杂,在生产领域马上就可以做到价值链重构,甚至是可以实现设备小型化,不说老百姓,至少是每一个卫生站,每个社区的卫生站里面至少是能够配备一整套或者是多套。这样整个智慧城市、智慧社区都可以投放,比如说1000、10000个投放,每个地区的领导就可以拿着这个东西当业绩,数据马上就上传到他自己建的一个智慧城市超算的平台,马上就可以实现上云。

 

第二个标准就是,一旦这些部署的时候就会出现一个产业链,叫做数据分析专业化。包括数据的清洗、数据的脱敏、数据的存储、数据的压缩等等,每一个过程都会形成。我们刚刚从汕头过来,发现那边居然有创业项目叫“数据清洗”,我说你们怎么清洗?他说你们的医疗数据我帮你们清洗,我一听这不是生物信息的事吗?一问原来是一个那种职业高校做计算机的,他可以给你做数据清洗,我就觉得现在IT已经做的这么专业了,完全都可以绕开我们生物信息,因为IT就可以直接做。所以,我们就想到一个点,万一IT的人员开始饱和,大量的产品经理和IT人员找不到工作,进入到我们这个医疗健康行业怎么办?他们可是正规军,我们这种生物信息的人突然感到危机。所以我们现在招生物信息的时候会给他们讲这个事情,你看人家IT的,现在被乐视辞退了大量地出来找工作,你现在还要那么多钱?不要了,虽然你有什么博士学位之类的,但是人家IT的人可以直接做一个软件,你可以吗?你就是写一个报告。然后你说算法,算法可以去公开的开源库里面拿。所以使得我们现在摸了很多坑之后,一做产业就会发现,原来跟以前我们所谓的高大上差距太大了,所以我现在基本上正常就是有一半时间在悲观,另外一半时间在做转型。

 

这两个趋势是我们现在看到的,其实也是一个必然趋势。不承认它也在发生,不承认人家挣了钱,人家把这个做成了事实,你就被淘汰。所以很简单的一个逻辑。所以我们一直在想,经常听到人说生命数据化,我们现在看生命数据化不是这个意思,不是说你有什么样的技术,而是真正地实现怎么从这个地方挣到钱。所以我们现在已经很落地了,我们经常说生命数据化怎么挣到钱?所以说我现在PPT都讲“盈利模式”,我不讲什么技术了。

 

其实这些数据都可以挣到钱。千万别做那种贴钱的买卖,比如说有些医生跟你说你先给我做一堆样本,其实有很多时候是可以获得那些珍贵的样本而把钱挣来。所以说我们在摸索的时候发现,比如说我直接跟医生合作,医生说先投放,先给钱,我说我没钱怎么办呢?我们现在出一份报告一块钱,很便宜的,也不挣你钱,你自己做又很贵。但是你要换logo吗?换logo 10万。大家知道互联网的模式,你要换肤,什么叫换肤?就是你的模板,我们有五套给你选,你们看到这个很差的一套模板,一看就觉得这个研究信任度不高的,那个是便宜,1块钱。但是你要换一个好一点的,五块,是一份。然后你再换一个更好的定制可能就20块钱。20块什么概念呢?你如果一年能够保证1万份报告的时候,你就给我20万了,那我们这个模式不仅可以换肤,我还可以帮你做解读内容的升级。这些全部出来的报告都是PDF的,你想不想要H5的?H5的就贵了,因为H5是可以直接用手机查看的。2块钱一份报告是H5的,1块钱是PDF。H5的话直接一个项目是2块钱,比如说你想做一个套餐,有50项,2块钱一项大概是多少钱?100块钱,那人家会问,数据怎么分析?我们数据分析是免费的。你把数据给我们,不管你给什么数据,反正就一块钱一个报告,那你说数据太大怎么办?免费给你做,现在数据分析是免费的,其实说的不好听也不是免费的,只不过我们可以给医院来做嘛,但是我们可以最快地拿到一个报告,因为这个报告是我们的,数据是谁的?是消费者的,我们不要数据。为什么?这里面有个很重要的问题,真正核心的地方不在于它的原始数据,而在于比对和分析出来之后那个mutation的矩阵数据,这个数据在合同里面界定是我们的,因为是我们算出来的。

 

所以,在这样的过程中,原始数据要给我们存储,我们不要,但是你硬要给我怎么办?收费嘛。你存到我这里我肯定收费,不可能说我为了要你数据我还要贴钱,我才不干这种事情。存在我们这个地方20块钱一年,一个样本,应该是可以cover,我们就把它转包就行了。

 

如果你觉得不安全怎么办?数据安全是很重要的,我们给你加密和解决安全性问题,因为这牵涉到收费。安全性问题要解决可是一个非常贵的业务,有很多解决安全性问题的公司,我们跟它合作,然后他们来解决安全性问题。其实你想到的任何问题在我们这边就是一个业务,所以这样来看这就是数据分析和业务来做生意的。所以从这一点看这些都是一个盈利点。


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比如说你是做服务的,我们现在给体检中心是这样的,体检中心经常会跟我们说,它有一个产品,比如它能代理华大基因,我就问他一个问题,最后你的用户查看报告是在华大基因还是你们的平台?他们说是在华大基因,那我就知道了,如果华大基因在它的APP上面推你的产品怎么办?比如说它在华大基因上面或者是在某某基因上面去查看报告,那这个时候用户原来是在你这个平台买的产品,结果第二天为了查看报告去了另外一个平台,而另一个平台刚好买你的产品,而这个产品不是你们家怎么办?没办法。所以未来一定会出现什么呢?就是说我的硬件接口是可以直接对接到你的APP,可以在你那边查看报告。你说最后的报告是谁的,管它是谁的,你要换logo直说,你如果不换logo人家一看是奇云诺德技术支持的,有我们logo也不会觉得奇怪,因为它没付去logo的钱,如果付了去logo的钱就看不到了,如果它付的钱再多就会变它自己的。所以,我们的目的很简单,先把服务做起来,只有把服务标准化,才能把服务做成盈利模式,你的公司就学我们,我们希望像我们这样公司刚才那种思维应该出来至少100家,使得我们开始不要自己做了,全部很舒服地外包,并且是有数据的。这样才形成一个生态。


 所以,我们在这个过程里面,大健康应该是这样的子分级:一开始的时候做预测,预测基因检测,我们现在就做基因检测的数据服务,这个市场就可以诞生很多的大企业。然后再做早筛干预,你已经有足够数据以后,你的用户已经绑定平台了,其实在这里面再去推选购的一些ctDNA等等,其实是很顺理成章的事情。那么越往后面你会发现整个的人群会像漏斗一样,它是不断被筛选的,最后剩下一些特别少量的人,这些人一定要一对一服务。这个时候一对一的服务是谁?医生。所以,医生在后面的参与中起到核心的作用。其实我们也不能把它叫人工智能,我们只能叫做智能。智能方面我们现在只能解决一个问题—自动化。先实现自动化,然后把人解放出来,把工程师全部解放出来,开始在自动化的基础上不断地开发应用,然后到了一定智能。有了智能之后我们再去用人工研究、升级算法。


所以,我觉得这块在国内是相对比较落地的。我不知道能不能落地,今年我们能做到几千万、1个亿?不知道,先看看内部再说。可能我们也会换,但是至少说明一点,就是我们在往前摸索的时候,有一些东西是比较清楚地看到的时候,我们就应该做一些转变。给大家分享一张图,这张图里面其实是一个医疗数据,它的不同维度。每一个维度里面会有一个分析的内容,它会产生一个意义的产出,其实这里面的意义产出背后的这些数据源一定是谁呢?一定是涉及到一些国家层面上,还有一些不同联盟,他们共同去定一些规则和标准才能继续维护的。比如我们在医疗大数据上,我们现在的看法是什么呢?不要自己去收集所有的数据,因为人家已经有很多成形的平台和数据,你为什么重新再建呢?我觉得比较合适的是跟他们进行对接。你只要跟他们对接,1加1大于2,我相信他们会跟你合作。所以我经常会跟他们说,我说我跟你合作,我帮你解决几个问题,第一个问题是所有的医生给你的基因数据,你怎么知道这个基因数据从公司里面拿过来是靠谱的?有人说,医生把公司的原始数据拿过来给他,医生都不知道这个原始数据是真的假的,他怎么办?我说我们可以知道,我帮你做一个数据的质量评估,3块钱,很便宜。甚至可以免费做,但是后面不是免费的。比如说你要查看质量的一系列统计的可视化的时候,我再收你的钱也可以。


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所以,这样分级就会产生很多的应用。这些应用我不会全部放在自己的平台,我会放在一个可以嵌入式的平台,就是你原来有什么样的软件,SaaS平台或者自己的一些软件,我就插进去,插进去之后就做一个API接口,这在互联网里面是一个非常快速实现的并且可以在三天内实现的一个模式。那我就可以马上在你的APP里。所以在这样的基础上,比如我们刚刚签的中粮集团,它下面就有我买网,它不想跟大基因公司合作,因为怕其它基因公司把它收买了,他怎么办?我说行我帮你对接,所有的报告全部在你的APP上查看,每一个报告背后会产生一个营养素的矩阵,而这个营养素的矩阵会跟你的5000多个商品的营养素的矩阵嵌入一个接口,我就能够精准地帮你推荐,比如这个人当他做完一次之后,我能够帮你精准地推荐他缺失的矩阵跟什么样的商品是最吻合的,我给你报告一下。每一次实现有效点击和有效购买的话我提成。这个其实也是一个方式,我们现在不知道成不成,已经跟它对接了。

 

我们去年跟乐视对接,结果发现一塌糊涂,为什么呢?不知道你们有没有碰到一些基因产品,在你们做乐视电视建设的时候,那个是我们给它做的的,结果我们发现转化率极低,我们后来发现是个坑,它把这个东西拿去融资,转化率真的太低了。所以我们发现和互联网结合实际上还有很多的距离,不是说你这个平台有一亿用户就可以转化。现在互联网经常拿这个来跟我说,给我们先做了一个免费的,我才不信,我说你先给我签了合同再说,签了合同之后我可以给你先试着做几套,但是我报告全部上线,打开锁要先付钱。所以这也是我们跟它合作的一个经验,就是我还不知道你的平台的转化率是不是像你说的那样子,就比如说有的平台说游戏用户有2亿,一定有人会愿意买基因检测的,我说你试试再说,如果可以的话我可以给你定价,你不要拿这个来跟我砍价,我说这个砍不了。所以说我们已经很低价了,一块钱一个报告,你还想要多少?五分吗?

 

所以,从这一点来说,我们就看到有很多挑战。第一个挑战,实现第一步其实是可以盈利的。比如说我们现在看data,其实这个图是很多人提出来的,我们现在发现AI在这个层面其实是更有效的,在data这个层面其实你还是能把它变小一些,把有效的信息提取出来,然后有效的信息里面如果能出来一些有效的报告,我觉得马上就可以转化。如果转化成功产生一定的有效信息库的时候,你可以在这个地方挖掘,形成一个知识库。所以现在这两块是盈利的,而这块是赔钱的,就是在knowledge上面我们做了很多深度的挖掘,都是赔钱的,赔多少呢,大概一年赔五个工程师,给工资,不断在上面挖,挖出东西我就申请专利,所以每年我们拿很多专利。我们刚刚成立的时候,去年拿了国家高新,他们有几个VP想要北京户口,我说拿了这个就可以有北京户口,这就是指标,你们就看着来拿。所以这些东西在你的研发过程中一定要把握,哪些是花钱的,哪些是进钱的,至少要保持正常现金流。这个是我要交待的事情。

 

现在最核心的地方,我个人觉得是产品化速度太慢了。就是说我们现在发现,我经常跟人家说我们有什么样的好的分析,但是跟我们签单老是签不下来,你没产品,挺难的。后来我们就发现想要把它变产品卖的时候,跟市场对接又有问题。所以我们现在,你有技术卖技术可以,人家在技术上说你帮我做完技术之后我希望要这个知识产权,你卖多少钱?你开发三个月把这个东西卖给人家?不可能的。你想不做这个就做产品,做产品人家不给你推市场,你找不到靠谱的渠道,或者你的产品出来一大堆Bug,反过来质疑你。做消费市场不是那么容易的。所以,我们现在发现很多坑是因为产品化速度太慢,如果产品化速度快的话,我可以不断试错,我可以同时出来好几个,可以省钱,马上做一个APP产品我就可以试,在不同领域里试。


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然后这个是一个基因产业的图,现在我们看到上游、中游和下游,这块我们发现逐步把测序服务当做是一个工厂。现在我们去比较测序服务很简单,就是你能给我多少钱的成本,然后你能给我们多少服务,现在基本上是明码实价,而且竞争非常激烈,我们现在拿一个全基因组的时候就很紧张。我现在拿一个采集盒,我就比较,给我看一下你的效果,多少钱,我拿多少套,预付款多少。这一块里面基本上我们发现会诞生很多稳健型的上市公司,这是必然的,他会像上海生工一样比较稳健,他会在这个行业里面当我们的老大。但是这一块现在还在不断发展。数据服务有三个挣钱的地方,第一个是科研的,第二个是医疗的,第三个是健康的。我们现在就是做健康,通过健康去看看哪一块医疗挣钱再继续,而不是一开始就花钱在医疗方面,然后去看哪个地方能爆。但是科研一定是挣钱的,科研挣钱有一个很重要的点,单纯地做科研的收集特别累,我好多朋友做这个,几乎都像穷人一样,很多时候老师单纯愿意拿出来做分析的很少,都是整个包一个项目,连着测序,加上20%的分析给做了。所以很多我们现在看到的都是原来做科研、分析的团队出来做然后就被并到了另外的测序公司等等。测序公司会不断地收购这里面做科研服务的生物基因公司,合并之后上市。这是必然的。所以,如果哪些公司想要上市就差整合的话赶紧收一个,现在收的差不多了,没有多少能够独立存在做得好的。


然后这块一定是设备要开始走两个极端,一个极端就是工厂式的,就是大片的测序工厂,你过来就跟我签大单;一种就是小型的,通常就是走健康会所,走体检中心。再往下基本上可以看到有一个在增长就是健康管理,健康管理的增长一定是原有传统的健康管理的升级,而不是一个完全做科研或者做基因的公司去做健康管理。一定要找人家已经有非常稳健的渠道和非常稳健的客户群体,你帮他去做一个升级,我觉得这个是靠谱的。

 

然后,在美国,可以看到这一块基本上被互联网公司包了很多了,在做数据分析,因为很多美国的生物信息公司都上云了,他们通过云来处理,很多很快。就是刚才那个问题,产品化速度太慢,咱们是一个问题,因为很多IT对接那些跟不上,但是美国是可以跟上的,所以他们的产品速度非常快。所以我们经常比喻自己,现在在做一个超级引擎,但是这个超级引擎有没有高速公路跑呢?还没有,但是我们不能做,燃料就是数据,没燃料我们也可以做,但是最后的目的地一定是健康,所以我们经常会用这样的比喻来给团队打得鸡血,告诉他们我们还是有前途的。我们现在每年三分之一的人会流失,大概都是被炒掉的,我们每年会辞掉三分之一的人。因为要活下来,小公司一定要换血,有的技术做了一年之后其实它已经几乎面临着没有办法,所以我们劝他你可以去其它公司,其它公司有前途,我们公司这个技术现在不需要了。当然我们也希望留下来的都是金子。

 

最后,感谢大家聆听我的分享。

 

 

 


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