近日，一場大學生微創業行動的年度項目路演，不僅展現了青年創客的創新活力，也點燃了投資人的熱情。值得注意的是,大學生創業項目呈現了兩大趨勢，一是創業項目的硬科技化，二是人工智能的全面介入。北京青年報記者透過三個創業團隊的路演故事，梳理了當下“微創業者畫像”背後的新賽道與新機遇。
現狀
AI已廣泛滲透到大學生創業項目中
沒有資本，沒有人脈，更沒有社會經驗。大學生創業一度被認為是一條艱辛甚至充滿荊棘的道路，在許多家長和社會人士看來，大學生創業的成功率非常低，甚至是“胡鬧”。但這並不能阻擋大學生創業的熱情。據統計，目前我國大學生創業人數已佔全國創業者總數的三分之一。在大學生創業的實踐中，互聯網、文化創意以及科技創新等行業領域均展現出強大的生命力。如今，科技創新也成為眾多高科技型大學生的追求目標，尤其是AI（人工智能）的崛起，讓大學生整體創業水準抬高了一個層次。
往年，大學生創業的策略往往主打“低成本”。如今，“低成本”項目在大學生創業的策略模型中依然還有不少，但“科技創新”型創業項目在大學生群體中越來越多，並逐漸取得了資本和社會的關注。尤其是AI已經廣泛地滲透到了大學生的創業項目中。一些大學生創業團隊，通過在傳統的經濟技術模型中引入AI，實現了對過往技術的“彎道超車”。比如，在民宿領域，創業者們藉助AI科學定價，讓平台上的民宿主們實現收益最大化；在動畫製作領域，創業者們用AI捕捉精準的骨骼動作和微表情數據，來降低動畫製作成本、增強作品感染力；在物流領域，創業者們提供的冷鏈物流供應鏈數字化解決方案中，很多數據要靠AI自動檢索、感知和上傳。
“7年前我第一次接觸藥物設計，花費10個月設計合成100餘個分子，結果全軍覆沒。”浙江大學藥學博士王高昂回憶道，“當時就在想，如何跳出傳統藥物發現的低效困局，是AI的興起給了我們答案。”王高昂及團隊打造的大學生微創業項目“FlyDrug”，是一個融合AI技術的新葯發現一體化智能平台，集靶點發現、藥物篩選、分子生成、性質預測等功能於一體，將人工智能技術深度融入新葯發現全流程。這種基於AI的技術革新不僅解決了科研領域的一大難題，也為全球健康事業作出了貢獻。
廣發乾和硬科技行業投資部投資總監丁健表示，從投資端來看，當前主要從兩大方向聚焦人工智能領域，一是賦能人類的美好生活，二是對傳統工業和製造業的優化升級。這類創業項目不僅是技術與需求的深度融合，更符合國家戰略導向。
2024大學生微創業行動微創之星年度扶持項目“AIforCFD”就是這樣一個賦能傳統產業的項目。項目負責人李斌介紹，該項目聚焦氣動旋轉機械結構優化，採用AI算法賦能計算流體力學（CFD），提供智能一體化仿真解決方案。李斌表示，AI算法能顯著提質增效。傳統方式需要資深工程師耗時3個月、花費5萬元材料費才能得到一個合適的結果，而採用其方案後，初級工程師僅需一周、花費約一萬元的材料費即可達成一個最佳的結果，實現人力與成本的雙重優化。
知名生涯規劃與創業教育專家李家華認為，這是一個機遇與挑戰並存的時代，需要微創業者提升綜合能力，主動擁抱AI技術。人工智能正通過降本增效，為小微創新開闢出一條全新的成長路徑，而這也是微創業者必須面對的新賽道與新機遇。
值得一提的是，我國政府近年來推出了一系列扶持政策，旨在鼓勵大學生創業。這些政策包括大學生創業引導基金、創業貸款優惠政策以及各類創業大賽等，旨在為大學生提供資金、知識和服務上的支持。這樣的政策環境為年輕的創業者們打造了良好的發展基礎。
2024年大學生微創業行動微創之星項目路演展示
分析
24歲以下微創業者佔總人數88.05%
《2024年大學生微創業行動項目分析報告》顯示：在被調查的微創業者們看來，“技術型項目”最值得重點挖掘，排在最末的則是“低成本項目”。報告發布者中央財經大學教授葛建新表示，這說明微創業者普遍能將創業的概念與創新緊密結合，認為技術上的突破和創意上的變革更具競爭力，也更有價值。
葛建新表示，該報告數據勾勒出了青年創業的時代畫像，背後呈現的其實是青年創業者面臨的新賽道與新機遇。報告來自1023個創業團隊樣本的信息，從整個項目看，已實施落地項目佔比33%。團隊成立的時間基本上都在兩年，大部分的項目都有一到兩個專利，這就說明是基於自身的科研，有一定的底蘊。
在備受關注的團隊負責人的“微創業者畫像”方面，葛建新表示，報告對75個高校195個團隊的負責人做了問卷調查。調查結果顯示，24歲以下的微創業者居多，佔總人數的88.05%，展現了青年學生對創業活動的熱情，凸顯了創業大潮中來自大學生群體的青春力量。
創業項目的選擇方面，所在的行業項目裡面，從事文化創意方面的人是比較多的，同時人工智能、新材料、高端裝備，還有大健康、新消費、大數據等，代表了青年群體創業的新方向和趨勢。他們認為創業機會最多的是技術型項目。
在大學生創業團隊的問卷涉及“困難”一項中，資金短缺是投票最高的內容。除了資金短缺之外，他們認為缺乏商業的洞察、難以獲得相應的政策扶持等，以及人脈資源的不足是創業路上的障礙。
創業圓桌會議
關注
資本如何為創新價值“投票”
創業的世界從來離不開資本的助力。在創業圈活躍着眾多的創投機構，作為活躍在科創投資一線的“捕光者”，他們青睞哪些科創新賽道？
梅花創投董事總經理談文舒認為，今年大家最關注的首先還是創新，特別是硬科技的創新。現在整個創業大環境是在變好的，比如，各級政府的政策支持、服務關懷，包括去銀行貸款、招工的成本也比以前降低了。
談到AI方面，談文舒表示，具身智能和人形機器人也是今年最火的賽道。談文舒認為，設備AI化是很好的一條賽道，這也是大多數創業者跳一跳就能夠得上的賽道。很多設備其實加了AI以後都可以被重做一遍。“我們也投了很多這樣的案例，他們現在營收也很不錯。比如，AI醫療設備，以前醫院做血象檢查設備的芯片是非常貴的，現在給很多基層的醫院診所做了AI的設備，實際上原理很簡單，把數據上傳在雲端做檢測，一下把原來十幾萬的設備降到現在幾千塊錢，成本只有幾百塊錢。”
談文舒表示，現在很多學生對AI的理解還是很深刻的，重要的是能夠找到一些很合適的場景、很合適的設備，把AI和它做到一塊去。建議大家要抓住這個機會，可能未來能誕生很多百億級的企業，很多以前做設備的企業最後可能都會被這種AI設備企業所取代。
對於大學生在AI領域的創業探索，廣發乾和硬科技行業投資部投資總監丁健也表示，對於人工智能類項目，投資評估需要重點考量算力、算法、數據與商業模式的協同閉環，而非單一突破。形成閉環後，投資人會關注潛在的市場規模與核心壁壘，因為前者決定發展空間，後者影響市場佔有率。創業者們不僅要發展硬技術，也要同步發展“軟實力”。
·創業者自述·
點草成金項目馬曉婷
棉花秸稈如何成牧民手中的致富草
和大家分享一個廢料變黃金的故事——如何將新疆的棉花秸稈變成牧民手中的致富草。多年前我們團隊走進新疆棉田，眼前是豐收的雪白棉花，身後卻是堆積如山的棉花秸稈，每年710萬噸，佔全國總量的85%。牧民們告訴我，這些秸稈牛羊吃多了會生病，這一刻我們看到了痛點，燃燒秸稈會污染空氣，棉酚毒性導致牛羊疾病。聯合國可持續發展目標中，零飢餓、負責任消費的藍圖與這片土地的困境重合，這一刻我們問自己能否用科學突破困境。
最初我們嘗試傳統發酵技術，但棉酚降解量不足，牛羊抗食。團隊蹲守養殖場，記錄下每一頭牛的厭食反應。轉機出現在團隊老師石河子大學孫新文的身上，他發現特殊複合菌種組合能高效降解康養分子，轉化為無害物質，這一刻，團隊如獲至寶。在夜以繼日的努力當中，我們取得了突破，遊離棉酚降解率99%，棉稈蛋白質含量提升50%，成本僅為玉米青貯的60%，是國內第一家也是唯一一家實現工業化生產的團隊。
在數字背後，更動人的是畫面。新疆瑪納斯的棉農薛郭雷每畝地增收40元，英吉沙縣的阿卜杜日赫曼再不用為春季飼料而發愁，4000個就業崗位在秸稈加工收儲中誕生，許多青年返鄉成為技術骨幹，團隊直接帶動經濟收益超過5000萬元。
點草成金不僅是一項技術，更是一個青年引領生態革命的起點。2022年團隊開放以青年為基礎的國際畜牧科技青年社科研平台，累計培養團隊成員50餘人，覆蓋學校十餘所；培養技術骨幹與學生骨幹200餘人，帶動學生下鄉助農580餘人，旨在推動青年在畜牧領域的創新實踐協同可持續發展能力的提升；團隊的00後們用產學研用模式在新疆建立了57個推廣點。
光子芯力聯合創始人陸蕾
全國首款光計算芯片前生今世
我們是做光子計算的，光子計算在算力、能耗和成本上可以比電子計算有3至6個數量級別的提升，是一個顛覆式的新型計算範式，技術壁壘非常高。這個市場非常巨大，現在所有用電子做計算的場景都可以用光+電重新做一遍。我們團隊成員基本都是來自清華、港科大。
還記得我們做第一次的流片非常不容易，芯片行業從設計到真正把芯片做出來有非常多的坎要過，比如，在晶圓廠來回磨合設計方案，大概小半年才把第一次流片搞定。我們在今年上半年做出了國內首款全國光計算芯片，測試效果非常好。
我們後來得到了很多認可，獲得了十幾個獎項，最近剛拿到清華大學校長杯第一名。我覺得這份認可不光是給我們團隊的，也展現了光電計算的時代機遇，大家知道現在的Transformer（深度學習框架）方面有百分之七八十都是線性運算，這些線性運算都可以用光來做，剩下百分之二三十放在電里做，充分聚合了光和電的優勢，整體成本和耗電下降了百分之五六十。在AI的應用上，不管是邊緣側還是數據中心側，這都是非常大的痛點和需求。所以才說未來所有電子芯片計算的場景都可以用光+電重新做一遍。
我們的項目首先在邊緣側落地，現在已在礦機、金融、無人機、端側模型等領域都有具體客戶在做落地方案了。
未來我們還是會做數據中心的場景，包括訓練和推理，因為這是一個萬億美元級的市場。我們技術路徑集成度非常高，是唯一可以覆蓋雲邊端所有場景的計算方式。
我們有非常宏偉的發展規劃，目前總部在北京，在蘇州、杭州還有一條封裝線，有一個光電平台，湖南有研發中心，包括大灣區還有光電的基地。
FlyDrug項目創始人王高昂
AI的興起讓我們找到了答案
“FlyDrug”項目負責人王高昂分享創業故事與創業感悟
我是浙江大學藥學博士，2017年考的浙大，一直做藥學。我很早就進實驗室，2017年的時候AI的算力遠遠沒有這麼強，那時候叫計算機輔助藥物設計，現在叫人工智能輔助藥物設計，這兩個項目天差地別。那時我們就想，怎樣才能擺脫傳統高通量的化合物發現方式，隨着AI的興起我們找到了答案。
去年諾獎引起全世界的轟動，大家說現在諾獎好像已經跟實驗科學沒關係了，物理獎頒發給AI，化學獎也頒發給AI。2024年諾貝爾化學獎得主DavidBaker跟我們課題組合作很深，他提出既然AI能設計複雜蛋白質，AI應該也可以引入藥物發現全流程之中。藥物發現是很高風險的行業，我們講叫“三十定律”：一個十年耗費十億美金，成功上市率不足十分之一。隨着這樣一個浪潮興起，2018年當DavidBaker的同事提出第一個AIphaFold版本的時候，我們就在想能不能做一個很好的平台進行藥物發現。最終，經過我們團隊努力做出了FlyDrug，目前具備4個板塊，藥物靶點發現、藥物篩選、分子生成、性質預測，這4個板塊基本上對應了藥物在實驗之前的全流程過程。
這個網站到底能幹什麼？
首先是通過靶點發現模塊，可以精準鎖定目標，你要解決為誰做藥物設計的問題。
第二通過藥物篩選模塊實現了大批量潛在分子挖掘。
第三是來創造全新的成藥分子結構，憑空生成分子。
最後是藥物的性質預測，就是判斷這個藥物是否有毒性，能不能成藥，幫助你儘可能減少藥物研發成本。
這四件事情是怎麼做出來的，我們首先構建了全球第一個基於化學語言大模型驅動的訓練神經網絡。通過算法創新，使得靶點預測的精度和分子生成的成功率都提升了至少15%。另外，我們進行了充分的預訓練，FlyDrug擁有全球當今精度最高和速度最快的AI算法，這是得到國際承認的。
文/北京青年報記者 朱開雲
