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生命科学行业研究范文1
一身米色西装，简洁而不失女性气息的短发，精致而淡雅的妆容，当姚千华婷婷出现在你的面前时，很难让人相信这么温婉娴静的女性居然是征战投资界多年的投资人，没有一丝凌人的气势，没有半分商人的精明，仅仅能从她的眼中看到作为投资人的睿智和果断，
2007年9月20日，姚千华正式加盟Sofinnova Partners，作为欧洲领先的独立风险投资公司之一，Sofinnova有着悠久的历史，主要投资于信息技术和生命科学领域。一直以欧洲作为主战场的Sofinnova于今年正式转向亚洲区，而姚干华加盟后的第一任务就是到中国开拓市场。
结缘VC界
涉足到风险投资行业，完全改变了姚干华的职业生涯，也完全不在姚干华的意料之中。在中国上海医科大学攻读了临床医学专业的MD学位之后，姚干华并没有满足于现状，强烈的求知欲使得她又一次奔赴日本进修，并最终获得了日本横滨国立大学的生物工程学硕士学位，学成之后，她顺利进入日本横滨健康保健科学研究所(Healthand Science Rcsmirch Institute)信息系统分公司并担任系统工程师，此外，姚子华还曾在中国上海华东医院作为实习医师从事医学服务。
如果不是一次“凑巧”，姚干华也许会一直致力于生命科学的研究，就是这次“凑巧”使得姚干华的职业生涯完全有了转变。初识风险投资行业，是因为姚千华与一家猎头公司的谈话。“猎头公司跟我谈到了风险投资，一个我完全陌生的行业。”姚干华说。当她随着谈话而了解了风险投资时，唯一的感觉就是“这个行业真伟大。”她对本刊记者表示：“我当时感觉居然有人愿意出资去扶持那些缺乏资金却又最尖端的科学项目，这真的是在为人类做贡献。”完全没有考虑作为投资人能够得到多少回报，姚千华仅仅凭借着对风险投资行业的敬佩走进了这个商业目的极强的行业。
姚千华最初进入的风险投资机构是日本第二大风司NIF SMBCVentuFes(大和三井住友风险投资公司)，担任副总经理一职。在四年的任职期间，她独立负责欧美市场，并先后负责对5家公司的投资，其中4家总部位于欧洲，一家位于美国。在她所投资的5家公司中，有3家公司已经完成了首次公开募股，分别是AcotdsTherapeutics(Nasdaq：ACOR)、Bl。Xeu(SWX：BXLN)及InnatePharma(Euronext：IPH) 。一系列成功的投资案例使得姚千华很快获得了业界的瞩目。研究开发新药的公司通常有很大的资金需求，因此，多家风险投资共同投资同一家新药研发公司是不可避免的，于是姚干华在负责NIF的欧美投资事业时认识了Sofinnova Partners，随着投资过程中越来越多的接触，姚千华对S。finnova的了解和认知也越来越深入。在双方进行共同投资的时候，相互讨论投资经验、投资哲学等。终于在2007年9月，姚干华正式加盟Sofinnova，担任其亚洲区副总裁，作为生命科学领域的资深投资者，她的使命是带头制定和阐释Sofinnova的亚洲战略计划。“尽管我是在今年9月才加入Sofinnova，还只是一张新面孔，但实际上我进入风险投资行业后就认识Sofinnova，我们熟识的时间和我的投资龄是一样的。”姚千华说。
加盟Sofinnova
“在国外的VC界中，Sofinnova是无人不知无人不晓的。”姚千华说，“能够加入到Sofinnova团队是我的荣幸。我非常欣赏他们对跨文化差异的重视，并尊重他们的投资理念。作为成功的风险投资者，Sofinnova在建设企业的过程中真正秉持了促进企业长期繁荣的理念。”
Sofinnova于1972年成立于巴黎，是欧洲历史最悠久、规模最大的独立风险投资公司之一，距今已有近40年的历史。“Sofinnova的历史悠久到成立之初有99％的法国人都不知道什么是VC。”姚干华简短的一句话道出了Sofinnova的历史地位。1976年Sofinnova在美国硅谷成立了分公司，并在1997年成立了独立合伙人制度，于是美国与法国的公司分更名为Sofinnova Venture与Sofinnova Partners，成为姐妹公司。两家公司作为两个独立体各自经营自己的事务，Sofinnova Partners以欧洲作为投资地域，仅有20％投资于美国，而美国的SofinnovaVenture则刚好相反。尽管两家独立的公司都以当地的项目为主要投资，但是当其中的一方投资于大西洋的彼岸时，他们都会与姐妹公司合作。“毕竟我们还是有着一种信赖的关系存在。”姚千华表示。
姚千华所加入的SofinnovaPartners管理的资金达9亿欧元，主要投资于两个领域，一个是信息技术领域，一个是生命科学领域，主要关注这两个领域中的早期公司。它的投资战略包括作为主投资商和联合投资商，为一些高潜力的团队和项目进行早期投资。Sofinnova在生命科学领域的投资成绩是辉煌的，比如作为第一轮投资者投资美国优秀生物科技公司Genetech、Chiron、Biogen、欧洲知名公司Actelion、Nicox等，据姚干华介绍，她所负责的投资亚洲的业务并没有独立的基金，目前仍然计划通过法国的基金来投资亚洲企业。
生物科技最早发展起来的是美国和欧洲，日本相比较于欧洲有着一定的差距，而中国与欧洲之间的差距就更为明显。随着中国经济的快速发展、中国生命科学行业的逐步壮大，中国市场对于高质量的医疗保健产品的需求也随之不断增长，大量全球顶尖的制药公司开始涌入中国市场，除了两年前罗氏(Rochc)和辉瑞(Pfizer)进行了重大投资之外，一年前的Astra Zeneca、礼来公司(EliLilly)和Novartis都分在中国投资1亿美元用于建立研发工厂。“我投资过欧洲的和美国的公司，也在日本的生物科技公司做过董事，这些经历让我懂得，人们对于健康的需求是完全不分地域国界的。”姚千华说，“但是有丰富投资经验的创业投资团队，经历过投资高峰期和低谷期的团队对公司的扶植，会使整个企业发展迅速但是稳健。Sofinnova作为这个领域的资深投资机构，亚洲的投资计划是具有长远眼光的，能够把我自己的经验及想法和Sofinnova的投资管理团队结合在一起，这也是我为什么要加入Sofinnova的原因。”
中西合璧
在NIF工作的四年之中，姚千华看过了太多的欧美生物技术公司，也积累了相当多的业内经验。她所投资并最终上市的Acorda Therapeutics公司，在上市前后几经波折。在上市前，由于某次临床实验结果出问题，一些投资人做出了更换管理团队的决定，然而姚千华凭借多年的经验坚信公司的团队，最终公司还是成功上市了。上市之后，由于市场问题导致AcordTherapeutics公司的股价一直下跌，姚千华再一次根据自己的经验表示了对公司的信任，结果公司临床二期结果的当天股价就涨了4倍，两个月之内涨了10倍。
生命科学行业研究范文2
(1)为支持快速敏捷制造，几何知识的共享已成为制约现代机械技术中产品开发和制造的关键问题。机械制造过程中物理和力学现象的几何化研究形成了机械制造科学中几何计算和几何推理等多方面的研究课题，其理论有待进一步突破，当前一门新学科——计算机几何正在受到日益广泛和深入的研究。
(2)在现代机械制造过程中，信息不仅已成为主宰机械制造行业的决定性因素，而且还是最活跃的驱动因素。提高机械制造系统的信息处理能力已成为现代制造科学发展的一个重点。由于机械制造系统信息组织和结构的多层次性，制造信息的获取、集成与融合呈现出立体性、信息度量的多维性、以及信息组织的多层次性。在制造信息的结构模型、制造信息的一致性约束、传播处理和海景数据的制造知识库管理等方面，都还有待进一步突破。
(3)各种人工智能工具和计算智能方法在机械制造中的广泛应用促进了机械制造智能的发展。一类基于生物进化算法的计算智能工具，在包括调度问题在内的组合优化求解技术领域中，受到越来越普遍的关注，有望在机械制造中完成组合优化问题时的求解速度和求解精度方面双双突破问题规模的制约。机械制造智能还表现在；智能调度、智能设计、智能加工、机器人学、智能控制、智能工艺规划、智能诊断等多方面。这些问题是当前产品创新的关键理论问题，也是机械制造由一门技艺上升为一门科学的重要基础性问题。这些问题的重点突破，可以形成产品创新的基础研究体系。
2现代机械工程的前沿科学
2.1机械制造信息科学
机电产品是信息在原材料上的物化。许多现代产品的价值增值主要体现在信息上。因此机械制造过程中信息的获取和应用十分重要。信息化是机械制造科学技术走向全球化和现代化的重要标志。人们一方面对机械制造技术开始探索产品设计和机械制造过程中的信息本质，另一方面对机械制造技术本身加以改造，以使得其适应新的信息化机械制造环境。随着对机械制造过程和机械制造系统认识的加深，研究者们正试图以全新的概念和方式对其加以描述和表达，以进一步达到实现控制和优化的目的。
2.2微机械及其制造技术研究
微型电子机械系统(MEMS)，是指集微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路、接口电路、通信和电源于一体的完整微型机电系统。微型机电系统的研究需要多学科交叉的研究队伍，微型机电系统技术是在微电子工艺的基础上发展的多学科交叉的前沿研究领域，涉及电子工程、机械工程、材料工程、物理学、化学以及生物医学等多种工程技术和科学。目前对微观条件下的机械系统的运动规律，微小构件的物理特性和载荷作用下的力学行为等尚缺乏充分的认识，还没有形成基于一定理论基础之上的微系统设计理论与方法，因此只能凭经验和试探的方法进行研究。微型机械系统研究中存在的关键科学问题有微系统的尺度效应、物理特性和生化特性等。微系统的研究正处于突破的前夜，是亟待深入研究的领域。
2.3材料制备、零件制造一体化和加工新技术基础
材料是人类进步的里程碑，是机械制造业和高技术发展的基础。每一种重要新材料的成功制备和应用，都会推进物质文明，促进国家经济实力和军事实力的增强。21世纪中，世界将由资源消耗型的工业经济向知识经济转变，要求材料和零件具有高的性能以及功能化、智能化的特性；要求材料和零件的设计实现定量化、数字化；要求材料和零件的制备快速、高效并实现二者一体化、集成化。材料和零件的数字化设计与拟实仿真优化是实现材料与零件的高效优质制备／制造及二者一体化、集成化机械制造的关键。一方面，通过计算机完成拟实仿真优化后可以减少材料制备与零件制造过程中的实验性环节，获得最佳的工艺方案，实现材料与零件的高效优质制备／制造；另一方面，根据不同材料性能的要求，如弹性模量、热膨胀系数、电磁性能等，研究材料和零件的设计形式。进而结合传统的去除材料式制造技术、增加材料式覆层技术等，研究多种材料组分的复合成形工艺技术。形成材料与零件的数字化制造理论、技术和方法，如快速成形技术采用材料逐渐增长的原理，突破了传统的去材法和变形法机械加工的许多限制，加工过程不需要工具或模具，能迅速制造出任意复杂形状又具有一定功能的三维实体模型或零件。
2.4机械仿生制造
21世纪将是生命科学的世纪，机械科学和生命科学的深度融合将产生全新概念的产品(如智能仿生结构)，开发出新工艺(如生长成形工艺)和开辟一系列的新产业，并为解决产品设计、制造过程和系统中一系列难题提供新的解决方法。这是一个极富创新和挑战的前沿领域。
地球上的生物在漫长的进化中所积累的优良品性为僻决人类制造活动中的各种难题提供了范例和指南。从生命现象中学习组织与运行复杂系统的方法和技巧，是今后解决目前制造业所面临许多难题的一条有效出路。仿生制造指的是模仿生物器官的自组织、自愈合、自增长与自进化等功能结构和运行模式的一种制造系统与制造过程。如果说制造过程的机械化、自动化延伸了人类的体力，智能化延伸了人类的智力，那么，“仿生制造”则可以说延伸了人类自身的组织结构和进化过程。
仿生制造所涉及的科学问题是生物的“自组织”机制及其在制造系统中的应用问题。所谓“自组织”是指一个系统在其内在机制的驱动下，在组织结构和运行模式上不断自我完善、从而提高对于环境适应能力的过程。仿生制造的“自组织”机制为自下而上的产品并行设计、制造工艺规程的自动生成、生产系统的动态重组以及产品和制造系统的自动趋优提供了理论基础和实现条件。
仿生制造属于制造科学和生命科学的“远缘杂交”，它将对21世纪的制造业产生巨大的影响。
3现代机械制造技术的发展趋势
随着电子、信息等高新技术的不断发展，市场需求个性化与多样化，未来现代制造技术发展的总趋势是向精密化、柔性化、网络化、虚拟化、智能化、绿色集成化、全球化的方向发展。当前现代制造技术的发展趋势大致有以下几个方面：
(1)信息技术、管理技术与工艺技术紧密结合，现代机械制造生产模式会获得不断发展。
(2)设计技术与手段更现代化。
(3)成型及制造技术精密化、机械制造过程实现低能耗。
(4)新型特种加工方法的形成。
(5)开发新一代超精密、超高速机械制造装备。
生命科学行业研究范文3
行业不对，努力白费！投资创业关键在于选项目，但360行到底做什么才容易成功呢？有人用一生寻求答案、有人用一世等待结果，因为经商做生意并不简单，不是什么行业都可以赚钱的，去什么方位、经营什么项目、更不是随随便便的，干这行赚，干那行就可能赔，这是为什么？
天山奇人、中华择业第一人、民间著名择业研究者、巴州圣林咨询公司创始人许圣林先生《中国科学发展导刊》《当代中国》《大众投资指南》《中国经营报》《就业时报》《成功之路》《当代财富》《市场信息报》《环球科技》等众多国内外知名媒体，都曾对其成功破解人体科学择业密码的科研事迹，进行过专访报道和宣传，并多次荣登各种媒体封面，其学术论文《论关于开展人体科学择业的必要性》一文，也被国家大型著名中英文双语学术期刊《中国周刊》批准发表，在国内外引起强烈轰动，上至达官贵人下至普通百姓无不被其研究所折服，开拓了千百年来人类择业的新篇章，成为“华夏一绝”! 许圣林也被世人誉为“天山奇人、中华择业第一人、和民间择业第一人”等美誉，因为其在师传《天人一体择业法》的基础上，十几年来刻苦钻研利用人体科学和生命科学原理结合最新择业理论，专业为人们择行业选项目！许圣林说：“每个人都有自己的独特择业密码，他是自己一生的择业准绳，只要您报出自己的生辰、出生地址、和血型、再结合您的形体（照片也可），就能准确的破译他，并测评出你这一生应该从事什么行业和项目才能成功！只要生辰和血型不错，准确率都可以在90%以上”，使您在人生择业的重大问题和关键时刻，多一份参考少一份风险！
许圣林自1992年开始研究这门学问，目的只有一个，帮助人们在众多的行业中早日选择出自己适合从事的行业和项目，明确奋斗方向，避免走更多弯路。作为这门学科的爱好与研究者，许圣林吸引了很多市民慕名前来，更多的外地择业者他们在信中写清自己的生辰、出生地址、和血型、附上照片，寄到公司要求测评。不少顾客是冲着他的“绝技”前往考验他的，看看是不是真有那么神奇，通常是将信将疑的顾客要求当众试验，但许圣林的绝技总让顾客发出赞叹之声。（众多大量测评实例、欢迎到公司网站：省略 查询）。
鉴于许圣林老师在人体科学择业密码破译方面，取得的突出成绩和特殊贡献，不但相继被评选为“国家高级职业指导师、中华周易协会常务理事、现代著名易学专家、国务院经济研究中心特邀高级研究员、最具影响力十大风云人物”等等，同时还被中国管理科学研究院、中国国际市场协会、全国高科技产业品牌推进委员会等国家权威部门在京联合授予“中国创业咨询服务行业十大杰出企业家”，“圣林择业”品牌，也被评选为“中国创业咨询服务行业十大影响力品牌”等荣誉称号。2011年5月许圣林老师的《天人一体择业法》在京成功入选“国家级非物质文化保护遗产”并成为唯一合法传承人。同月又被国家大型历史典籍《中国传统文化名人大典》收录其书，近期又被国家易学行业从业资格认证委员会授予“职业易学家”称号，现在又被中国国际易学联盟以封面的形式入编中国首部大型史书《中国易学行业年鉴》等等一项又一项重大荣誉，相继载入史册。
面对众多的荣誉和光环，许老师说做测评“准确率”是大家最为关注的，再多的荣誉都代表过去，通过近20年的刻苦钻研，成千上万的测评实例，可以自信的对每位打算求测的人员说，只要您提供的生辰和血型不错，准确率都可以在90%以上，让您真正认识被列为“国家级非物质文化保护遗产”这一华夏“千古择业绝技”的神奇之处。验证方法，在您收到测评结果后，可以结合自己这些年的实际情况来判断，也可以找任何一位高人进行验证，如果是测评出现差错，我们将无条件全额退款。
多少客户在测评后含着泪说,“许老师，几年了我们早想找您做测评，起初怕上当，但现在看到测评结果，真是相见恨晚，因为太准了！它避免了我们多少金钱和时间的损失，人生苦短，它的价值是无法用钱财来衡量的，可以说；一次测评，改变终生，并受益终生呀！谢谢您！许老师，认识您是我们全家今生最大的荣幸！”等。（众多大量测评实例、欢迎到公司网站：省略 查询）。
说明：1、测评：涵测的客户一定要写清楚自己的生辰、出生地、血型、和一张5寸的全身彩照（面侧不要照片）一起发来，这四项很重要，少一项即无法测评。测评费：全国统一现在优惠价为，涵测；500元/人，面侧；1000元/人，为缓解测评压力，价格将随时上调，希望大家理解。（注：由于现在的照片都很清楚，涵测和面侧的结果都是一样，而且现在80%以上的客户都采用涵测。不过一部分客户主要是想和许老师见上一面，心情可以理解，但为了不影响许老师的正常工作，面测的客户必须要提前电话预约。）
2、：公司现继续诚招部分市县独家，并推出“零风险测评卡”创业方案，公司“免费铺货”并配发代办点全套资料，每地区只限一人，全部费用仅收998元，并免费为做一个测评，真正实现零风险小本创业，先报先得，不在预留名额。
特注：为了帮助所有“测评过的客户”尽快致富，至诚打造“圣林择业”品牌和中国首家“中华择业文化传播基地”，让来自全国乃至世界各地有志创业的人士，都能有幸了解《天人一体择业法》并在测评后早日走向成功！真正达到社会和谐民富国强。公司投资建设了“大型创业资料库”专人负责，实时更新，内容汇集国内外“最新最全”的各种热门投资项目、专业技术、创业技巧、赚钱绝技、和防止上当的各类新奇骗术大全、虚假技术汇编、等等价值连城的资料“免费赠送”给每一位测评者，真正实现“选择圣林，无悔人生，选择圣林、就是走向成功！”的宗旨。
关于面测：由于新疆太远，为了满足国内中东部及整个沿海地区部分客户的“面侧”要求，公司已在江苏省新沂市（承南启北兼顾中原的一座新兴交通枢纽城市）设立办事处，许老师亲自测评，面侧的客户现在就可以电话提前预约。不过由于太多的朋友都是亲身体验过择业不准的痛苦经历后，实在不想再浪费几年或几十年的时间和大量的金钱来进行漫无目的摸索了，纷纷要求直接测评，好多的都是朋友、夫妻或全家一起开车过来，有的测评回去后，甚至接着连几岁的孩子都带来测评，说早测早安心，知道发展方向也好培养！作为父母心情可以理解，但为了照顾大多数涵测人员，面测每天只限3人，并且一定要提前预约，没有预约的恕不接待，敬请大家理解！
生命科学行业研究范文4
我相信网格是一种全新的计算方法。IBM将随需应变公司定义为一家在企业内部以及与关键合作伙伴、供应商和客户之间实现了端到端过程集成的企业。这样组织能够快速对任何客户需求、市场机遇或外部威胁做出响应。成为随需应变公司，企业需要创建一个随需应变的运行环境―一个具有集成、开放、虚拟和自主特性的基础设施。这时就需要谈到网格计算了。它是一种计算基础设施的新思维，这种基础设施能够支持随需应变的业务转换。
网格计算是随需应变运行环境的一个组建模块，它在使各类组织提高效率的同时，降低运行成本，从计算和数据资产中获得更多的价值。网格能实现多种分布式计算资源的虚拟化，如处理过程、存储容量、数据和网络带宽，从而创建一个单一的虚拟系统，进而为用户和应用提供对大量IT功能的无缝访问。简而言之，网格使客户从拥有的资产中获得更多的业务价值。
这很重要，因为很多公司都在面临新的“80/20”困扰:80%的计算机使用率不到20%。试想，如果公司能够将这些分布在各个地方的异构计算和数据资源连接起来，充分利用它们总的处理能力，并像对待一个单一、虚拟的大型机那样对它们进行管理，那将会是一种什么情形呢？
从理论走向后台应用
与互联网一样，网格计算起源于研究和学术机构。由于网格软件的成熟，及能支持对异构分布式资源进行集成的开放标准的出现，网格计算已经进入到商业领域。
业内有许多企业正在推动网格进入企业应用。IBM在2003年的网格战略以5个重点领域为中心，满足航空航天、汽车、金融、政府和生命科学行业客户的需求，分别在研究和开发、工程和设计、业务分析、企业优化和政府发展领域。根据这些重点领域，又推出了10种结构化的产品和功能，旨在帮助客户在获得网格计算能够带来的益处同时，向随需应变的电子商务迈进。
虽然实际网格应用的资源组合不同，但它们通常由以下三种类型的资源组成。
桌面:桌面浏览网格可以创建对一个大型处理容量资源池的访问。为实现这一目标，这些网格可以充分利用那些未使用的桌面计算能力。网格在终端用户计算机的后端运行，最常见的是以“屏幕保护程序”的形式出现―只有在PC未被使用时才发挥作用。桌面浏览网格特别适用于那些高度并行的分布式应用，如那些在科学和研究领域中使用的应用。
服务器:服务器网格与桌面浏览网格的类似之处在于它们也是强调在共享资源未得到全面使用时充分利用这些资源。此外，服务器网格可用于创建对专有设备的访问，以支持某一特殊的计算或处理过程。
数据:数据网格可提供单一数据源，用于实现共享和协作，可用于为大型协作创建一组数据源的单一虚拟视图。这一过程被称为“数据联合”。例如，一些数据网格，如英国的乳腺X线照片国家数字档案库和eDiamond网格，主要用于为很多处理站点提供大型数据集。利用这些大型数据集和网格计算提供的大型处理能力，科学家和研究人员可以创建对这些汇聚信息进行分析的应用。通过搜寻模式信息或特征信息，科学家们可能发现有关环境或基因致病因素的新知识。
网格的美好前景
网格计算技术可应用于很多业务和IT环境，包括如下几个方面。
研究和开发。这类活动基本上是信息和计算密集型的，涉及到使用多种方法，如分析、深入计算、数据挖掘和数据抽取。网格计算可以帮助提高研究人员的工作效率，对于那些要求在开发过程中确保保密性和离散性的竞争性市场环境来说特别重要。
商业智能和分析。此类网格通常用于执行大型的数据挖掘、数据智能和数据研究项目。采用传统方式，这些项目一般需要相对较长的时间（数天或数周）。网格计算技术能充分利用未用的计算资源，大大加快分析过程的速度，同时精度也高得多。
工程和产品设计。创建统一的产品开发网格，制造商们不仅能够实现跨供应链的协作，而且还能够利用扩展的计算功能来减少开发周期，降低开发成本和缩短进入市场所需的时间。
生命科学行业研究范文5
硅谷位于美国南加利福尼亚州旧金山湾的南部，从旧金山绵延到圣何塞市，南北长约 50 公里，宽约 16 公里。硅谷是美国现代高新技术产业的摇篮，是世界各国科技园区效仿的典范，也是迄今为止最成功的高科技园区。硅谷的历史与斯坦福大学密不可分，其起源于斯坦福工业园( 后改为斯坦福研究园) 。1885 年，美国前国会议员斯坦福先生及夫人为了纪念他们不幸夭折的 15 岁儿子，捐出超过 8180 英亩位于帕洛阿尔托的土地用以筹建斯坦福大学，并规定学校的土地不得出售。经过 6 年的筹建，1891 年 10 月 1 日斯坦福大学成立。斯坦福大学的校训是: 自由之风永吹，目的就是鼓励和保证学校师生能自由地从事教学和相关科学研究。正是在这种倡导重视培养创造力和实践能力的环境中，推动在斯坦福大学周围逐渐衍生出世界上最早、最成功的高科技园区。
2009 年硅谷的人口达到 262 万，比 2008 年增加了33170 人，同比增长 1. 3% 。硅谷的实 际人 均 收 入 2009年比 2003 年增长了 10. 5%，同期加州的实际人均收入增长了 7. 5%，美国的实际人均收入仅增长了 4. 2%。2008年，硅谷的家庭收入中位数达到 87000 美元，超过加州家庭收入中位数的 44% 和整个美国家庭收入中位数的69% 。即便在国际金融危机期间，虽然加州和整个美国的家庭收入中位数分别下降 2. 0% 和 1. 3%，但硅谷的家庭收入中位数仍然增长了 0. 6%。1990—2009 年硅谷的人均生产总值高于加州和美国。2008 年硅谷专利注册数为 9474 件，同期加州和美国的专利注册数为 19288 件和 77888 件，分别占加州和美国专利注册数的 49. 12% 和 12. 16%。硅谷绿色技术的专利注册数量一直在增长，2006—2008 年绿色技术的专利注册数超过 100 件，其中美国有 12% 的太阳能专利是由硅谷地区企业或个人注册。目前，硅谷已成为美国最大的高科技和风险投资中心，超过 1/3 的美国风险投资基金投向了硅谷，主要投向信息产品与服务业、生命科学、创新和专业服务、商业设施、社区基础设施和其他制造业六个领域。从就业情况看，硅谷超过 20% 的就业人口集中在信息产业与服务业，尽管在生命科学行业就业人数相对较少，但此行业硅谷的就业集中度几乎是美国的 3 倍，在创新和专业服务领域的就业人口比例约为 11%，商业设施和其他制造业的就业人口各占约 5%，在社区基础设施建设行业中集中了大约 57%的硅谷就业人口。
二、硅谷的投融资环境
( 一) 宽松的法律和文化环境
尽管硅谷地区与美国其他地区以及其他发达国家具有基本相同或相似的社会经济体制与法律环境，但硅谷在法律制度上仍然具有明显的优势。加州的法律环境很宽松，如硅谷的商业秘密保护法律( 主要用于防止雇员辞职时泄漏公司商业秘密) 远不如其他州执行得严格，这有利于人才的流动和信息的交流，从而极大地激发了硅谷企业的活力和灵活性。同时硅谷文化具有的广泛包容性及其推崇创业，宽容失败，鼓励冒险的社会文化观念能够极大地激发人们的创新创业热情，为硅谷企业注入了强大的活力和创造力。
( 二) 严格有效的园区管理
硅谷的园区管理集中在对土地的出租和管理上。打破界限促进交流合作，协作创新是园区管理的主导思想。最初研究园区的土地租借期为 99 年，在 1960 年把租期缩短为 51 年，当时企业需要预付租金总额。到 1987 年，建立了每年支付租金制度。对投资者的申请持十分谨慎的态度，尤其对工业企业的进入有严格的限定，园区的土地出租必须经过谈判，双方的行为都建立在严格的规范之上。即便如此，各公司仍愿意在硅谷占有一席之地，地处园区内部，公司可以经常与大学相关部门接触，通过这种接触可以发现更多商机。
( 三) 美国政府的大力支持
1933 年，美国政府颁布的《购买美国产品法》第一条就规定，政府出于公共目的的采购必须购买本国产品，除非有关机构或部门的负责人断定，本国所供应的货物或服务的价格不合理或者不符合美国的公共利益。在硅谷形成初期，正是由于美国国防部对尖端电子产品的大量需求才使许多年轻的高技术公司生存下来并在日后得以发展壮大。据统计，1955—1963 年，硅谷半导体产业35% ～ 40% 的营业额来自于政府采购。从 20 世纪 60 年代到 70 年代初，硅谷成功实现了向民用产品的平稳过渡，政府采购的比例才逐渐下降。大量的国防采购，对硅谷集成电路、计算机产业的发展起到了很大的促进作用。同时，硅谷地区所在圣何塞市也出台了诸多优惠政策，包括: 市政府为公司提供贷款担保，如申请 100 万，从银行可贷到 70 万，余下 30 万由政府提供，年息通常不超过 8%; 保护中小企业，对在本区域内发展的公司实行税收优惠等。
三、硅谷的投融资模式
( 一) 硅谷风险投资
1. 风险投资的形成
随着硅谷向民用市场的发展，20 世纪 70 年代初以来，风险投资取代国防军费的支持成为硅谷企业的主要资金来源。硅谷地区的许多风险投资公司集中于门洛帕克市( Menlo Park) 的沙丘路( Sand Hill Road) 。1972 年，硅谷第一家风险投资公司 KPCB 公司成立。该公司有 12 名普通合伙人，其中就有英特尔公司的创始人之一杜尔，前SUN 的总裁乔伊斯，在其风险投资的名单上有 PC 巨头康柏公司、太阳微系统公司以及互联网的一批旗舰企业，如美国在线、亚马逊、奋扬和网景等公司。由唐•瓦伦丁在1972 年创立的红杉资本( Sequoia Capital) 已成为硅谷最有影响力和最成功的风险投资公司之一。红杉资本主要投资于种子阶段和早期阶段的美国公司，也向其他国家的成长公司投资。一般来说，对于种子阶段的公司投资额在 10 万 ～100 万美元，对于早期阶段的公司投资 100万 ～1000 万美元，对于成长阶段的公司投资在 1000 万 ～1 亿美元之间。据估计，受红杉资本投资过的公司市值占到 NASDAQ 市值的 14%。红杉资本投资过数百家高科技公司，其中包括苹果、谷歌、思科、甲骨文、艺电、雅虎和英伟达等公司。目前，沙丘路的风险投资公司的投资领域广泛，特别是生物技术、清洁技术、计算机硬件和软件及服务、互联网公司、电信、半导体和医疗健康业等。以清洁技术为例，2000—2005 年，在此领域风险投资额缓慢增长，从2006 年开始步入快速增长期，2006 年的风险投资额为5. 5 亿美元，2007 年 为 11. 4 亿 美 元，2008 年 达 19 亿 美元，2009 年为 12 亿美元。虽受国际金融危机影响，2009年对于清洁技术的风险投资额有所下降，但仍比 2007 年增长了 5%。
2. 风险投资的资金来源
硅谷 80% 以上的风险投资资金来源于以下渠道: 个人资本，这部分资本相当一部分投到早期风险企业; 大公司资本，大公司出于战略考虑常投资于与自己战略利益有关的风险企业，以合资或联营的方式注资; 私募证券基金，私募证券基金通常将一部分资金投资于接近成熟的风险企业，以期得到高额回报。还有一部分来源于机构投资者资金，包括退休养老基金、大学后备基金、各种非盈利基金及共同基金等。因受政府管制，共同基金一般不投资于上市前的风险企业，但某些高科技产业允许共同基金将不超过基金总额的1% ～ 2% 投资于变现性低的风险企业，尤其是即将上市的企业。
3. 风险投资的组织形式
( 1) 有限合伙制。是由私人资本参与的专门向风险企业提供资金的投资公司形式。它不能从政府获得优惠贷款，但可以参与“小企业管理局”制定的部分投资计划。这是一种合伙性质的非股份制的企业，其合伙人分为两种: 一种为“普通合伙人”( 即风险投资公司的经营者) ，他们对公司承担无限责任，另一种为“有限合伙人”，只对公司承担有限责任。合伙人的权利义务由“公司章程”规定。
( 2) 股份制。这类风险投资公司完全按股份制企业运作，入股者可以是私人、企业法人、银行和事业部门等。公司经营者可以是股东，也可以是由董事会聘请来的风险投资专家。
( 3) 子公司型。这类风险投资公司的资金和管理者来源于母公司，主要目的在于为母公司提供多角化或创新的可能性，一般不对外投资。
4. 政府在风险投资中的作用
对于硅谷风险投资的形成与发展，美国政府起到了间接扶植和引导的作用。首先，政府对风险投资业务基本不干预，任其自由发展。目前，在美国还没有专门围绕风险投资制定的法律，美国风险投资家认为这一点至关重要，因为风险投资文化与政府文化很难相容。其次，政府的一些间接政策又为风险投资的发展给予了极大的支持。美国政府的间接扶持政策主要是通过立法，制定政策和发展计划，健全服务与监管体系来规范风险投资的规则，优化风险投资环境，令风险投资社会化和市场化，提高风险投资能力。如小企业投资法( SBIC) 、小企业研究计划( SBIR) 、知识产权保护政策和对外贸易政策等都有力地支持了风险投资的发展。如 1978 年税法法案将资本利得税率从 49% 降至 28%，1981 年又降为 20%，直接刺激了社会上风险投资供给规模的扩大。
( 二) 硅谷银行
1. 概况
硅谷银行成立于 1983 年，总部位于加利福尼亚州的圣克拉拉，当时的注册资本仅为 500 万美元。1993 年以前，硅谷银行所服务的客户群体和提供的金融服务业务与其他商业银行相比没有太大区别。1993 年是硅谷银行的重要转型期，也是它从一家传统商业银行成功转型为科技银行的关键点。1993 年硅谷高科技产业发展得如火如荼，当时在硅谷开设的银行虽达 350 家，其中包括美洲银行、巴黎国民银行和标准渣打银行的分支机构等，但这些大银行主要服务于大公司，无暇顾及科技型中小企业。硅谷银行董事长 John Dean 决定把目标市场定在那些新创的、发展速度较快和被其他银行认为风险太大而不愿提供服务的中小企业上。他同时提出了“技术创新的中心在哪里，我们就在哪里”的理念。目前硅谷银行通过位于美国的 27 家办事处、3 家国际分公司以及在英国、印度、以色列和中国的广泛商业关系网，为风险资本以及创业企业提供了 26 亿美元的贷款。迄今共为 3 万多家科技企业以及 550 多家风险投资和私募基金公司提供了服务支持。2009 年，在支持清洁技术的金融机构中，硅谷银行被美国旧金山商业周刊排在第 1 位。2009 年 5 月，美国银行家协会杂志评出的美国最佳表现银行中，硅谷银行名列第 23 位。截至 2008 年底，硅谷银行的总资产为 94. 72 亿美元，其中净贷款和租赁余额为 53. 65 亿美元; 净利息收入为 3. 78 亿美元，税前净营业收入为 2. 04 亿美元，税后净收入 1. 21 亿美元。1993 年以来，硅谷银行的平均资产回报率是 17. 5%左右，同期美国银行业的平均资产回报率是 12. 5%左右，调整经营战略后的硅谷银行已经成为全美新兴科技公司服务市场中最有地位的商业银行之一。
2. 硅谷银行的经营模式
( 1) 投资理念。第一，硅谷银行致力于为处于成长阶段的各种规模的技术和生命科学公司提供创新型金融服务。第二，硅谷银行投资于风险投资已经投资过的客户公司。
( 2) 客户关系。硅谷银行的客户主要有两类: 风险投资公司和科技公司。硅谷银行同风险投资公司合作的方式共有三种: 一是向获得风险投资的科技公司提供金融服务; 二是作为风险投资公司的开户银行; 三是直接投资于风险投资公司成为合伙人。硅谷银行对于科技公司的选择，会通过各种可能的途径做最全面、详尽的调查，包括对公司管理层的尽职调查。通过向相关公司的财务顾问、法律顾问咨询了解这些公司的历史和现状，同时银行会把借款和公司的现金流量相匹配，每月查看公司的资金使用情况。硅谷银行与已经向科技公司投资的风险投资公司实现信息共享，使硅谷银行可以通过风险投资公司进一步了解科技公司的经营管理状况，从而降低投资风险。
( 3) 投资方式。第一，硅谷银行突破了债权式投资和股权式投资的限制。对于债权式投资，硅谷银行主要提取部分客户基金作为创业投资的资本，以减少通过发行债券和股票所募集的创业投资资金，之后银行以高利率将资金借贷给创业企业。对于股权式投资，硅谷银行与创业企业通过签订协议，收取股权或认股权以便获利。值得一提的是，硅谷银行在投资中往往混合利用两种方式: 将资金贷给创业企业，收取高于市场一般借贷的利息，同时与创业企业达成协议，获得其部分股权或认股权。第二，硅谷银行模糊了直接投资和间接投资的界限。直接投资是指硅谷银行将资金直接投入风险投资公司已经投资过的创业企业，但参与比例一般低于风险投资所投资的比例。在产生回报时，由创业企业直接交给银行。间接投资是指硅谷银行将资金投入风险投资公司，由风险投资公司进行投资，同时由创业投资公司回报给银行。
( 4) 风险控制。第一，风险隔离。所谓风险隔离是指硅谷银行将创业投资与一般业务分割开来。硅谷银行的创业投资资金主要来源于股市募集，少部分来源于客户基金项目。创业资金并不从一般业务之中提取资金，而一般业务也不会挪用创投基金，避免了相应的风险影响。硅谷银行还设立了 Silicon Valley Bancshares，L. P. 和 SVBStrategic Investors Fund，L. p. 两家公司管理创业投资基金，进一步保证创投基金的正常运作以及与一般业务的风险隔离。第二，组合投资。硅谷银行投资于不同行业、不同阶段、不同风险和不同地域的客户公司，进行组合投资以分散风险。第三，与风险投资公司进行联合投资，借助风险投资公司进行持续的风险监控。第四，以被投资公司的技术、专利作为抵押担保，签订第一受偿顺序的条款。如 SVB 在与企业的贷款合同中一般会有“SVB 的贷款位立债权人清偿第一顺序”的条款。即使企业倒闭清算，也可以将损失降到最低，从而最大程度地维护银行的利益。
( 5) 退出方式。硅谷银行主要采用公开上市的方式进行创业投资的退出。在创业公司上市后通过抛售股权获得利润。对于没有上市的创业企业，硅谷银行采用两种收购方式: 一是兼并，又称一般收购; 二是其他创业投资介入，也称第二期收购。创业投资已经衍生出众多的新品种，逐渐由传统创业投资向新兴的创业投资过渡。
生命科学行业研究范文6
市场需求是重要驱动
去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验，不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化，而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据，存放在不同的计算机系统中，但是基本以数据孤岛的形式存在，并没有被充分利用和挖掘，而这些其实就是做基础研究最重要的数据。
医学大数据发展有三大价值驱动力，首先是生活质量的提高，人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求；其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步；最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富，临床治疗质量不断提高，这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外，巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素。
整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求，包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等，目前只能通过捐献满足，而捐献所能满足的需求是非常有限的。所以，众多科学家希望可以获得除了捐献以外的方式来替代和满足大量的需求。脱细胞异体移植是正在研究的一种方法，即从供体上取出的组织脱细胞后，种植受体的细胞进行培养，然后再移植到新物体上。比如猪或牛跟腱组织取出来进行脱细胞处理，然后异体组织移植。自体移植的方法可能会造成二次创伤，而异体移植也可能因为分子层面未被认知的部分影响生物的生存。所以，眼下的科学家研究采用人工合成、天然高分子或者生物仿生等材料，构建人体组织器官的结构，如骨骼的结构，把细胞种植在上面，然后再做培养骨骼的移植，目前大量的实验证明这种方法是可行的。每个人的人体骨骼从头到脚的结构都不一样，不同骨骼的功能也不一样，有的是起支撑作用，有的是为神经和血管等提供营养供给载体，有的起保护脏器的作用。因此需要针对每个患者的骨骼等受损组织器官的微结构进行精准构建，而组织器官微结构的精准构建需要通过艾科赛龙进行精准的解析并构建，然后才能提供给临床去做治疗。在中国通过捐献方式获得器官移植的每150万人当中，只有1万例获得捐献，其余的因未能得到及时治疗而死亡。癌症、新发肿瘤、心脑血管疾病等患者数量，再加些意外创伤、事故等患者人数，再生医学技术的需求将越来越大，并且日趋紧迫。
国内对精准医疗的理解主要是停留在基因层面上，而精准医疗的概念在外科领域最早被提出，精准医疗其实是针对个体化治疗的、针对个性化各器官的医疗服务。例如，骨组织的修复，完整的骨组织功能重建，需要匹配生理环境，这也是精准治疗的范畴。重塑精准医疗的整个流程首先是基础数据的采集，这是医学大数据的挖掘的基础，数据的采集方式很多，包括临床经验数据、自动化设备的影像数据（CT、MRI）、基因测序数据等。其次是数据的解读与分析，通过建立相应数学模型、采用机器学习等技术对医学数据进行挖掘。接下来是临床治疗和技术支持，把数据解读和分析的结果变成实用、落地的产品或方案，用于临床治疗或技术支持，如个性化解决方案、手术导航板及个性化植入物等。再者结合个性化治疗的量化指标，跟踪随访、复诊，形成精准医疗的闭环。最后，将汇聚众多的临床经验、数据进行完整的解析与融合，形成精准医疗完整的路径和思路，从而建立巨大的精准医疗系统。这个系统不仅包含外科，也会涵盖内科。借助这样一套巨大的系统，将骨骼等外科以及脏器等内科学所涵盖的组织器官量化解析，从数据开始重塑整个精准医疗体系。
数据融合让结论更精准
人体生理环境下各种数据是有相互关联性的，单个数据拿出来，如影像数据与血液的检测数据，与单个细胞或者干细胞是什么关系？在人体外的彼此间的关系不大，所以必须构建彼此之间相互关联的系统，模仿人体真实环境。搭建这样的系统涉及的数据非常庞大，通常需要通过多层的运算，应用较为普遍的人工神经网络。人工神经网络的架构与人体神经系统有些类似，通过计算机模拟神经网络的运行方式来构建，据说谷歌已经可以建立50到100多层的神经网络运算，而通常应用只有几层。在实际应用中，艾科赛龙没有建立那么复杂的关系，但会经过多个环节的处理以达到更好的效果。人工神经网络的单神经元通常由计算单元、连接单元和计算结果组成，再由多层神经元建立神经网络。计算单元对外面获取的信息进行计算，获得信息分配的权重，也是经验值，对计算结果再进行加权、综合等处理，经过多层的运算，就形成人工神经网络的基础架构。
拥有海量数据和建立分析的系统架构后，利用相关专业的算法和分析的数学模型进行挖掘，从而获取最终结果。海量数据和庞大的工作量，需要有效利用计算机的计算与运算能力，通过机器学习和深度学习赋予计算机一定的智能，并结合人工神经网络实现自动化架构。
