模拟人脑项目失败10亿欧元打水漂 网友：如果成功了会怎样？

轰动一时的计算机模拟人脑项目，10年投入10亿欧元却宣告失败，该案例作为前沿技术的典型代表，昭示着前沿技术落地的艰难与漫长，警示创业者与资本方在投入时需高度谨慎与耐心。

计算机模拟人脑项目跨时之长、投入之大暂属个例，对中国创业环境而言，前沿技术领域的浮躁更多表现在对资本红利的追逐、盲目拼凑创始团队的鲁莽，以及对长线投资领域的无耐心。

通过计算机模拟人脑项目的失败、自动驾驶创业团队的乱象、AI创业项目落地难等现象，前沿技术创业需长周期投入、高耐心培育、高成本训练的特征逐渐浮出水面，去泡沫化正在加速，行业与资本逐渐回归理性是必然。

十亿付流水

2018年至今，包括自动驾驶、5G、AI等前沿技术投资案例不绝于耳，与之相伴的是这些创业领域中的负面事件，如创始团队破裂、项目进展失败、团队破产清算等，而近期该领域的最大新闻当属名噪一时的模拟人脑项目失败。

2009年7月22日，瑞士神经科学家Henry Markram在TED大会上宣布，将用计算机模拟人类的整个大脑，并进一步揭露意识的本质。具体操作是在其了解大脑结构的基础上，通过计算机创建一个复杂的数学模型，模拟人脑86亿个神经元与100万亿突触，如果顺利的话，该项目将为老年痴呆等疾病带来革命性进展，研发出更智能、认知能力更强的机器人，甚至帮助找到让计算机处理速度更快的方式。

同时，Markram将该项目时间线延长到十年后，并在欧盟政府牵头下注下获得超过十亿欧元研发费用，将蓝脑计划更名为“人类脑计划”，全称Human Brain Project，简称为HBP。

实际上，该项目并不被所有人看好，彼时《科学美国人》即报道称，美国出版社用“大脑迷雾”(brain fog)和“大脑沉船”(brain wreck)形容蓝脑计划，几位了解该计划的科学家将Markram称为“偏离轨道的天才”。2014年，近800位神经科学家联合致信欧盟委员会，称HBP项目管理结构与研究重点需改变，需要像人类基因组计划一样通过整个欧洲协作完成。

重压之下，HBP推出首张小鼠大脑中每个细胞的数字3D图谱The Blue Brain Cell Atlas，并称这份图谱是当时关于小鼠脑细胞全部区域最准确的预估结果。然而数年过去，时至今日HBP号称人类大脑计划的图谱仍然停留在鼠类。

云九资本合伙人王京表示，人脑科学是一门复杂学科，所有涉及复杂学科生态的领域，都需要谨慎对待。

无独有偶，前沿技术风口的另一位红人当属特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)，7月31日，马斯克通过Twitter披露特斯拉之前未发布的产量数据，或将对他今年4月与证券监管部门达成的和解协议构成第一次挑战，彼时的协议规定，马斯克必须获得特斯拉证券律师的许可，才能发布之前没有公开披露的生产数据，具体指该公司年底的太阳能屋顶产品产量。

马斯克在2016年成立该业务，但迟迟未能量产。他此前表示希望公司能在今年年底时达到每周约1000个屋顶的生产速度。但如今特斯拉在季度投资者公开信与高管电话会议上均未讨论关于量产的问题，周一的公开文件中也仅仅表示正在通过迭代和测试来改进生产能力，并未提供产量预测。

操之过急的自动驾驶

特斯拉与马斯克在前沿技术创业领域代表着一种明显的特质——快速且急躁。

晨晖资本合伙人张磊表示，过去几年人工智能与大数据产业发展变化非常快，行业风投的问题也越来越明显，对新兴技术的热捧及想象空间，吹大了整个市场的泡沫。他表示，过去几年晨晖投过很多非常昂贵的技术项目，故事说得很好，但验证的过程会把技术落地能力、实际商业应用价值等方面的问题充分暴露出来。对项目的判断要从三个方面出发——第一是从实际技术的成熟度;第二是产业环境，尤其是数据的质量和数据共享的前景;第三是客户需求。

因抢占风口、追逐资本红利而盲目拼凑创始团队，最终闹到高层互撕、团队破裂、破产清算的负面案例近来在自动驾驶领域频发，如明星公司Roadstar创始团队中的佟显乔与衡量、周光与其背后的天使及A轮投资人，陷入长达数月的舆论与法律纠纷，其间掺杂私藏代码、数据造假、收受回扣、私自购买P2P理财产品、倒卖固定资产、核心团队出走等争端。更早之前，自动驾驶公司景驰科技发生内讧，创始团队分裂成文远知行、中智行、牧月科技三家公司。

海通开元投资有限公司董事长张向阳针对人工智能的2B属性表示，人工智能落地的领域基本都是2B服务，后者的属性特点在于需要耐心，业务需要一单一单去做，产品需要逐步打磨与升级，需要找到足够好的应用场景与整合能力，因而需要持续投入人力、物力，单独卖一个产品是很难实现的。因此2B公司的估值是渐进式提高的，而不是一年融个三四轮，每次估值都涨好几倍。

偶邦ObEN COO Adam Zheng郑毅也肯定了无人驾驶创业长周期的特性，称该领域对1%的错误都是无法容忍的，需要漫长的投入周期。

智能驾驶领域很多创业公司内部矛盾频发、团队分崩离析，大多数都活得不好，说明大众逐渐认识到自动驾驶研发这件事“来得没有那么快”，其发展还取决于各种传感器高度智能化以及多个环节的协同。

挤出泡沫、长期陪跑是趋势

即使负面案例频发，仍然挡不住前沿技术是未来趋势的必然。

Flexiv联合创始人、首席执行官及首席产品官王世全分析，一方面机器人的进一步发展需要能够应对更开放更复杂的环境，对复杂环境的处理本身是AI所擅长的;另一方面，AI一直以来的研究重点主要围绕认知理解，机器人是AI在执行决策上更深入的研究和进一步落地的重要平台。因此，AI机器人赛道具有足够大的市场空间和想象空间，与前沿的机器人技术深度融合能够建立起极高的技术壁垒。

同时，现有机器人技术仍存在不小的局限性，包括完成任务类型有限、不够智能柔性、无法发挥AI更大的价值，而自适应机器人的出现能将机器人技术带到全新的阶段，让AI在其擅长的层面上发挥更大的能力和作用。

以5G与AI技术加持机器人行业方向为例，王世全称，这些技术最大的助力的确可以让机器人变得更加智能，具备感知、自主决策的能力，但同时带来的难点包括整体架构的定义和设计、硬件基础、5G网络基础设施、行业标准化等方面。

因此，长远来看，创业仍需要从技术底层重新审视，跳出现有技术框架的限制，对现有天花板进行突破。目前机器人在很多方面和人类相比还是有非常大的差距，机器人AI技术会随着相关学科的发展不断获得更多进化的空间，需要走的路还很长。

自动驾驶创业公司AutoX创始人肖健雄表示，过去十几年自动驾驶行业发展缓慢，主要局限于纯粹学术研究，2015年~2016年开始发展迅猛，包括drive.AI等在内的明星创业公司逐渐起势，同时资本、技术、牌照、商业联盟等动作加速布局，十几年前可能还会有人质疑自动驾驶到底是否会到来，但如今趋势已然明显且会在不远的未来。但需要注意的是，自动驾驶中的L4级别属于发展周期特别长的领域，需要长跑的耐心。

达泰资本合伙人方元表示，整个投资与创业市场在过去半年至九个月的时间，迅速挤掉很多过热泡沫，包括AI、自动驾驶等，在过去6~12个月融资节奏逐渐变得平稳理性，也能够看到市场上较为优秀的团队对融资预期逐渐变得合理化，这是一个好的回归。目前，整个市场融资情况冷热不均，资金仍旧往头部企业聚集，后起新秀找资金的难度更大。

总之，张磊判断新领域投资长期来看前景都是美好的，道路非常崎岖;另外，应用价值与商业价值逐渐在新技术领域得到呈现，如政府大力支持5G，将人工智能作为中国产业革新引领性技术，包括国产自主可控的替代等，都给国内创业公司提供诸多机会。但前沿技术商业化落地仍是漫长的过程，投资者与创业者应该把心态放平。

关键词： 模拟人脑项目失败