造手机的想造汽车,造汽车的想造手机!小米为了造车,准备了至少1080亿;华为要做传统车企的赋能者,帮助车企造好电动汽车;苹果对汽车的关注众所周知,泰坦计划准备了多年时间,Apple Car被很多车企视为最大威胁。吉利作为国产汽车老大哥,其创始人李书福亲自宣布造手机,打造全球高端手机,甚至传言可能会收购魅族。继吉利后,蔚来也传言可能进军手机行业,由原美图总裁尹水军加盟负责。手机厂商造汽车可以理解,毕竟手机市场已经进入存量市场,手机厂商发展陷入瓶颈,电动汽车取代燃油车已经是大势所趋,这是一个巨大的蛋糕,手机厂商肯定不愿意错过。车企造手机其实就不那么好理解了,违背行业共识,毕竟手机市场竞争那么白热化,车企造手机都不一定能赚钱,亏损是大概率的事情。车企之所以想造手机,可能还是为了卖更多汽车,完善汽车智能化体验,将手机和汽车的账户体系打通,打造属于自己的生态,这样就拥有了独特的卖点,可以更好的卖车。

民营企业家滕仕喜的坚守与执着:

2020年1月27日,昆明寰基生物芯片产业有限公司董事长滕仕喜召回公司所有员工紧急开展研发生产,从那时起的一整年,他都没有休息过。出差、洽谈、制定企业发展策略……在他的统筹带领下,昆明寰基生物芯片产业有限公司先后成为昆明市第一批疫情防控物资生产及保供重点企业、昆明市国际(对外)科技合作基地。去年,该公司产值达1亿多元,同比增长2倍多。
  回首10余年创业路,滕仕喜带领一家民营企业从无到有并实现突破发展,诠释了“坚守”这个词的真正含义。

  从金融领域转战生物医药行业

  天天奔走于全国多家医院、医疗机构洽谈合作的滕仕喜并非“科班生”。今年50岁的滕仕喜毕业于西北纺织工学院经济学专业,曾任两家上市公司的董秘。他认为基因工程作为新兴产业,有很大发展空间。看准昆明的资源和市场,2003年他只身来到昆明创办昆明寰基生物芯片产业有限公司,主要研究基因检测相关技术和产品。

  在外人看来,没有专业知识和人员设备却想在全新领域有所突破,其难度堪比“登天”。“生物芯片领域全球几乎是同时起步,在这种背景下,谁先起跑,谁就能在未来占领行业高地。”坚定了想法,凭借多年工作经验,滕仕喜规划好了企业内部分工:自己负责投资、运营和管理,寻找专业团队负责技术和产品研发。

  滕仕喜说,传统医学检测存在多种弊端,当病人身体不适时,医生只能根据经验初步判断病情并做针对性检测,这样一来,一旦误诊,就要重新进行检测。他决定研发一种高通量检测试剂盒,一次检测可以出多种结果,根据异常指标判断病情,提高诊断效率。经过多方洽谈,最终企业与云南大学达成合作,由高校专业团队提供技术支持,企业负责成果转化。

  10余年来,在滕仕喜的统筹下,昆明寰基生物芯片产业有限公司先后在国内多地建立医学检测平台,规模不断扩大。但对于大众而言,基因检测、芯片等词太过专业,了解的人并不多,每次与其他单位对接合作,滕仕喜都要一遍遍解释企业的主要业务,普及基因检测相关知识。“坚持总会出成绩。”他总是这样对自己说。

  研发核酸检测试剂盒助疫情防控

  2020年1月中下旬,看着不断更新的数据,滕仕喜意识到了新冠肺炎疫情的严重性。1月27日,春节假期还没结束,他便紧急发通知召回所有研发人员开发产品,想充分发挥基因芯片的技术特点助力疫情防控。

  全公司20多人琢磨技术、出方案,很快设计出针对疫情的检测产品,正准备生产,新的问题又来了。受物流影响,试剂盒、探针等无法采购,生产无法继续。那段时间,为了解决原材料供应问题,滕仕喜每天“废寝忘食”,“早上起来先打电话对接长期合作的单位;随后要统筹资金、遥控全国8个检测平台的工作并寻找标准品;晚上要了解企业当天的工作情况,分析问题,安排第二天工作;睡觉基本都是凌晨。那几天餐馆不开门,可能吃了这辈子最多的方便面。”

  经过两周的设计、研发、生产,2月中旬,企业研发的第一批定量核酸检测试剂盒下线,缓解了各医院的检测压力。随着技术应用不断成熟,上午9点送到的标本,下午2点就能出结果,为精准防控提供了保障。

  “他是一个具有责任和担当的乐观主义民营企业家。”谈到董事长,公司总经理兼技术总监马明星给出这样的评价。他表示,面对新冠肺炎疫情,滕仕喜化危机为机遇,直面挑战、运筹帷幄,挑起了疫情防控和企业发展的大梁。

  “如果说以前的工作是低头拉车,那么接下来企业将要抬头看路。”滕仕喜表示,目前,公司业务覆盖全国各地,他表示,在原有高通量检测试剂盒检测项目基础上,他将带领企业坚守基因芯片产业,做大产业蛋糕,深耕更广阔的行业市场。

【140亿元大蛋糕!制造业中的AI机会,中国制造强国的秘密】

据估算,人工智能在中国制造业的市场规模有望在 2025年超过140亿人民币:从2019年开始每年保持40% 以上的增长率。人工智能在制造业应用的快 速发展主要受益于5个驱动因素:(1)新基建等政策支持;(2)人机物互联产生海量数据;(3)云计算、边缘计算、专用芯片技术加速演进实现算力提升;(4) 算法模型持续优化;(5)资本与技术深度耦合助推行业应用。

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