站在2022年上下半场切换节点，展望科技、消费、医疗三大方向的12项新技术趋势，对于我们下半年乃至明后两年重点投资方向的研判具有参考借鉴价值。本篇万字内容将继续学习
CB Insights《12 Tech Trends To Watch Closely In 2022》
趋势预测报告（2022下半年值得关注的12项新技术方向（上篇）｜全球投资趋势）：7. 核聚变引发能源革命
Fusion energy
AI技术的日新月异以及疯狂涌入的VC资本，将推动这项人类孜孜以求的清洁能源技术早日进入现实。
核聚变能源的诱惑力是显而易见的——它能提供无限、高效、安全且不产生任何碳排放的能源来源，同时，作为一种对风能和太阳能等可再生能源的可靠补充，它也是抵御气候变化的有力武器。到目前为止，还没有哪家公司真正实现可控核聚变
。但一批核聚变创业公司都在研发各种核聚变新技术，并在去年获得了数十亿美元投资，投资人包括Bill Gates、Jeff Bezos以及Google等。有了充足的弹药，这批创业公司有望证明自己的时代即将来临。核聚变的工作原理是把两个原子的核聚集在一起，形成一个新的单核。核聚变试验装置实际就是在磁容器中对氢的同位素氘和氚所发生的核聚变反应进行控制。在氢的情形中，将氦原子核聚集在一起的能量要低于两个原始原子核所需的能量。这和太阳产生能量的基本过程是一样的。为了我们共同更好的明天，核聚变过程中产生的那种大量过剩能量正是研究人员所追求的、用来推动新的清洁电力生产方式。这当中的关键挑战是输出的能量要显著高于输入的能量，因为在地球上要引发核聚变反应的条件相当严苛
——需要比太阳和巨大磁场中心高很多倍的温度。以至于人类在经过数十年的艰难探索之后，至今仍从未实现过从核聚变反应堆中获取有效的净能量增益（net energy gain）
。但这一切可能将发生改变。2021年核聚变赛道融资犹如火箭般猛涨，几家从事核聚变新路径的创业公司都获得了过亿轮融资（mega-round），
希望能打造出净能量增益（net energy gain）的初步demo。如果他们能跨越这个关卡，接下来他们还可能需要数十亿资金的持续投入。也就是说，如果一家公司能够证明其技术可行，投资人的回报将会是巨大的。据CB Insights行业分析师调研（Industry Analyst Consensus），下个十年，核聚变的电力市场规模将达到5万亿美元。
去年该赛道获得最大一轮融资的是Commonwealth Fusion Systems，一家从MIT剥离的核聚变创业公司，在去年12月完成了一轮高达18 亿美元的融资，由老虎环球（Tiger Global）领投，跟投方包括Bill Gates 以及专注于气候技术的Lowercarbon Capital。
在此之前几个月，该公司表示已完成了核聚变的一项关键技术——超强力新型磁铁的测试
，为之后开发核聚变反应堆demo产品打下坚实基础。与此同时，同赛道竞争对手Helion在去年11月也获得了5亿美元融资（如果后续实现某些里程碑，投资人承诺将继续投资17亿美元）。该公司选择了另一种核聚变路径，聚焦于如何有效地将释放能量转化为电力，以及如何打造出轮船集装箱大小的低功率小型反应堆
，服务于单体数据中心或工厂的供电。这条路径与那些试图打造大型反应堆以提供大规模电力的打法截然不同。其他核聚变创业公司包括General Fusion（Jeff Bezos投资）、TAE（Google Ventures投资）
在去年同样也完成了数亿美元规模的融资。当然，资本的疯狂涌入并不意味着商业化的核聚变即将出现
。即使技术已真正实现突破，大规模铺开也仍需要数年时间。不过，这也表明核聚变技术正进入一个新的成熟阶段，行业甚至有可能在这个十年内看到其为电网提供电力
。其中一个驱动因素是，这些核聚变创业公司相比国家级的研究项目具有更多灵活性，国家项目通常需要多年谈判协调，有时还会因预算变化受到影响。另一个催化剂是新技术的出现。
例如，人工智能技术的发展使得反应堆的设计改善成为可能，从而优化发生核聚变反应所需条件，并更好地预测高温、旋转粒子的行为
。量子计算机也开始应用于模拟核聚变反应以改善反应堆的性能。
AI和量子计算两者都在快速发展，可以预期未来一年新的建模能力会出现，为核聚变技术的发展带来新动力。开发反应堆demo产品的努力尝试到底是成功还是失败，这些融了海量资金的创业公司很快就会交出答卷，届时我们对这种技术是否真正可行也会更加明朗。不管如何，从核聚变中成功实现净能量增益会改变能源的未来，而2022年对于这些核聚变新技术的明日之星而言，都将是成败在此一举的关键节点。8. 全面电气化势不可挡
The electrification of everything
电池技术在今年将取得巨大进展，继续推动从飞机到球鞋的“全面电气化”趋势往前发展。
全面电气化趋势已在我们日常生活中上演。电机驱动的巴士在道路上安静驶过，房主们在屋顶上安装太阳能电板，还有运动员脚上穿的是专门定制的电动球鞋。这些事物在今天依然令人感觉新奇。但这可能很快就变得稀松平常。2022 年电气主流化趋势将达到新高点，越来越多公司、投资人和政府在清洁能源技术上大举下注，便宜的清洁能源来源也更加充裕。与此同时，一批大公司和融资较多的创业公司正准备在电池技术上实现飞跃，为各行业的大规模电气化奠定基础。电动汽车（EV，Electric vehicles）是其中的主要驱动力。
电动车先驱Tesla目前市值超过 1 万亿美元，高于全球其他前十大车企的市值总和。2021年美国政府作出承诺将联邦政府所有车辆更换为电动车。GM、Volvo、Honda 等在内的许多汽车厂商都宣布了产品线全面电动化的计划。越来越多的公司开始注意到这波激增的电气化革命浪潮，并着手制定自己的应对方案——从航空公司探索电动飞机，到物流企业大力推进碳中和。据McKinsey研究，企业利用现有电气化技术即可将燃料使用量降低一半。2021年上市公司在财报电话会议中提及“电气化”的频次创下纪录，高管们都兴致高昂的大谈特谈可持续发展目标，以及如何挖掘利用好电气化机遇。预计2022年将有一波“电气化”公告潮流出现。但电气化仍面临诸多挑战
。一个是清洁能源电力的规模需要迅速扩大，以满足陡峭上升的清洁电力需求，其次是适配现有电力系统的强度，也需要重新考虑更为复杂的系统流程，第三个是覆盖面更深更广的电力基础设施也需要投入建设，以支持上面需求。对电池的依赖也会带来不少问题。
例如，对锂和钴等开采金属的需求可能会出现供应链瓶颈，并引发环境问题。供应短缺甚至可能会导致地缘政治和国际关系剑拔弩张。但市场也有不少人认为，与电气化所带来的回报相比，这些问题都是可控的
，尤其是随着太阳能和风能等可再生能源的不断普及、生产能源的颠覆性技术进步，以及更好的供应链管理新技术出现，让一些国家得以享受充裕的清洁电力。很有可能电池技术的好坏将成为影响电气化大趋势的决定性因素。
一块电池里能装进的能量越多，它能被应用的领域就越广泛。更轻、更持久的电池可以让“零排放”飞机翱翔蓝天、让电动商用车上路行驶、让房主安装的储能装置更便宜等等。该领域的进展势头已经加速，更多的大事件公告和产品发布也即将发生。据报道， Apple 计划在 2024 年推出一款电动汽车，有传言称 Apple 在电池技术上取得了突破。与此同时，在电池中涂撒硅粉以提升能量密度的技术正开始走出实验室，并逐步应用在消费级产品中。例如，融资近 10 亿美元的独角兽企业Sila Nanotechnologies在2021年底首次把它的硅电池技术带到市场中，通过携手与健身运动手环公司Whoop合作的方式。Sila声称，它的新材料电池能量密度比典型锂离子电池提升了20%，让其可穿戴产品的整体尺寸缩小了三分之一。投资人预感到了储能市场的需求即将爆发，2021年，该领域创业公司的融资数量同比翻了一倍，融资金额增加了 4 倍。
资本纷纷涌入这个赛道中的各类公司，包括用于电网的大规模储能技术公司、电池循环回收公司以及固态电池新技术公司等。伴随电池技术的不断发展，这一年我们将会看到经济中更多体系走向电动化。尽管许多事情都取决于重资本投入的基础设施建设，以及向新兴技术投入重金，越来越多的大玩家都在下注，这个转向电气化的趋势才刚刚开始。9. 极速配送带来极致便利
Ultrafast convenience
零售商们将携手与仍在烧钱的极速配送公司合作以赢取消费者。
极速配送赛道从未如此火爆。城市消费者对于即时满足的偏好，以及疫情持续肆虐期间消费者从实体门店转向线上，驱动美国极速配送市场在2021年快速增长至 200 亿至 250 亿美元规模（Coresight Research 数据）。2005 年，亚马逊推出了两日免费送达的远场电商模式。时至今日，注重“速度为王”（speed is king）的电商模式正被推向极致：从远场电商到近场电商，再到现在的即时电商
。2021年，流向这些极速配送创业公司的融资金额同比增长了将近10倍，达到80亿美元。但行业不少人对这些“黑店”模式（dark store model，意指无需面向消费者的店面）的创业公司如何实现盈利保持怀疑
，这些企业不但配备了全职送货司机，没有最低配送量要求，或者不收配送费，同时还要支付市区物业不低的房租，在已经很薄的零售毛利空间上也没有任何大额加成。例如，一家来自纽约的极速配送创业公司1520受获客失败以及资金断裂影响，只得在2021年底关门倒闭。2022 年对于极速配送公司来说，将是决定生死的关键之年。赛道内努力求生的玩家们，以及试图布局配送未来的零售商们，互相之间将会寻求更多的合作，以提供差异化服务来赢取客户。食杂零售商已开始和极速配送公司联手，尤其是在欧洲人口密集的城市：
· 2021年10月，家乐福宣布推出“Carrefour Sprint”服务，与来自巴黎的创业公司Cajoo和Uber Eats合作为客户提供15 分钟送达服务。零售巨头家乐福还在当年7月获得了Cajoo的少数股权；· 同样是在2021年10月，Tesco宣布与Gorillas合作，在英国开出5家测试“黑店”模型（dark stores），产品由Tesco提供，App使用Gorillas；· 2021年4月，Aldi Nord宣布与Glovo合作，在西班牙和葡萄牙试点推出30分钟送达服务；· 2021年9月，Kroger宣布将与Instacart合作推出即时送达服务“Kroger Delivery Now”。但是，要达到10-20分钟送达的标准需要零售商不断的资金投入。更小的便利型零售门店，比如7-Elevn、Walgreens，也已经和Uber、Instacart、DoorDash（也推出了自己的数字便利店极速配送服务DashMart）等公司在美国合作推出自己的配送服务。这种兴趣也意味着聚焦于速度的即时电商创业公司迎来了打造合作关系的成熟时机，甚至是并购机会，鉴于这些零售商们有考虑把极速配送服务变成内部化（in-house）。
对于零售商和极速配送公司来说，双方联手业务合作可实现双赢，主要益处包括：·节约房租成本：
极速配送模式需要仓库来储存货物，会产生高额的租金以及开设成本。Tesco与Gorillas在合作测试一种“共享地点”模式，即在Tesco超市里的空闲场地设置“黑店”，为极速配送实现经济效益提供了一种新路径；·技术栈开发（Tech stack development）：
极速配送公司特有的库存管理技术，能够准确跟踪和预测库存波动，若与零售商的供应链专业经验相结合，则能帮助这些创业公司更好地响应客户偏好，甚至是提供个性化的在线购物体验。试图保持在线购物和电商趋势前列位置的零售商们，会热衷于提升他们的库存、仓储以及客户营销能力，而这些恰好都是极速配送公司们的擅长之处。·客户获取：
与创业公司合作有利于零售商，尤其是食杂店进入新的市区市场，并在高人口密度地区获得更多小额购买客户的进店访问。不管是通过与食杂店、便利店品牌联名还是为其提供白牌服务的方式，极速配送玩家都能获得品牌认知，在零售商支持下成为一种关键的获客模式。·多样化的商品选择：
极速配送商的App为零售商提供了产品触达客户的另一种渠道，特别是消费者越来越多的转向线上购买。对于极速配送创业公司而言，其商品售价已经与杂货店价格持平，再加上与零售商合作的自有品牌商品的话，对价格敏感的购物者将更具吸引力。随着区域龙头玩家逐渐出现，充裕的消费者需求也已证明极速配送公司的“黑店”模式能够跑通，除食杂店和便利店之外的零售商们也在寻求与该赛道的创业公司达成合作，为客户提供最后一英里的极速配送服务。该领域最近出现的合作包括，Uber和加拿大的Indigo联手提供图书和礼品配送业务，还有Gopuff和美国的凯悦酒店（Hyatt Hotels）合作提供旅行必备品配送服务。该赛道正逐渐成熟，我们预计其他零售商会通过战略合作、甚至是潜在的并购M&A方式来探索极速配送业务，包括以下案例：· 快时尚连锁品牌C&A与Glovo合作在西班牙和葡萄牙推出30分钟内送达服务，用户可以在Glovo的App上选购他们的畅销服装商品；伴随行业趋势继续发展，更多快时尚零售商都会探索极速配送模式来提升销售；· Gopuff正在费城地区测试一项处方药品极速配送服务，包括避孕药、粉刺药膏甚至是ED（勃起障碍）药品。Gopuff有计划将其药品配送业务扩张至Walgreens或者CVS这些知名连锁药店，而这些连锁店目前仅提供当日或者1-2天送达服务，未来有望给用户提供更为便利的极速配送服务。从终局看，身处高度竞争线上电商领域的极速配送公司和实体零售商，他们的未来都将取决于自身长期的差异化能力以及获客能力。不断壮大的各类合作伙伴将会是其成功关键。10. 智能科技降低供应链风险
De-risking supply chains
制造商、零售商和其他利益相关方将转向数字孪生以及微工厂模式（microfactory model）来提升运营水平。
去年持续时间较长的全球供应链系统紊乱已成为市场关注的焦点问题，其背后因素包括疫情、气候问题、劳力短缺以及港口阻塞等问题。这促使了市场对技术解决方案的需求急剧攀升，希望有公司能通过技术显著提升物流网络的弹性、敏捷性及效率，同时，帮助制造商、供应商和零售商朝更主动的商业模式转型。供应链领域创新的关键市场驱动因素包括以下：·数字化：
货物运力数字化匹配、基于区块链的资产跟踪等技术可以更好地管理供应与需求关系，并改善数据访问渠道以及提升数据价值。·可视性：
需求预测和可视平台正帮助企业识别和应对低效以及潜在的扰乱因素。·自动化：机器人在供应链领域正快速扩散
，可帮助企业实现机器自动履约、地面/空中自动配送等功能。市场机会是巨大的。举个例子来说，2020年零售行业因商品断货损失了约1.14万亿美元销售额。
在断货问题上，据Deliverr研究，如果供应商能在2天内交付产品，而不是7至10天的话，销售额预计可以提高40%。如果产品交付时间进一步缩至1天内，销售额将增长70%。过去一年，供应链领域的风险减缓以及效率改善方面已有了一定提升，但 2022仍有一些方向值得市场更多关注。数字孪生是供应链领域最有前景的解决方案之一。这个规模高达322亿美元的数字孪生市场正在改变供应链管理领域，它可以帮助企业把自身的供应链体系，包括数千家的供应商、仓库和物流业务流程，完全实现数字仿真。
在 AI 技术驱动下，数字孪生可以预测出虚拟环境中供应链会出现什么情况，比如说，某种极端天气现象、劳力或者零部件短缺状况发生时，供应链哪些环节会受到冲击。在此基础上，数字孪生技术能够自动生成并实施对应解决方案，比如，从其他厂家采购零件等。据Grant Thornton在2020年秋季的一项研究，大约20%的制造商计划在供应链数字孪生领域进行投资，意味着该领域技术仍处于早期阶段。而据BCG研究，已采用数字孪生技术的企业在供应链诸多方向上均已获得回报，比如，总库存得到降低、资本开支也相应减少，同时产量也得到了有效提升。像谷歌、微软和亚马逊这些科技巨头正处于市场领先地位，凭借其领先的云平台和算力优势。实际上，这三家科技巨头在最近几个月也宣布了进军数字孪生领域。· 2021年9月，谷歌宣布了新的云解决方案 Supply Chain Twin。据报道，雷诺（Renault） 等客户使用该平台后，分析数据所花时间最高减少了95%；· 2021年11月，微软也推出了其供应链数字孪生的预览版解决方案。戴姆勒卡车公司（Daimler Truck AG）使用该解决方案来减少停工时间以及零部件短缺问题，并加快决策制定速度，甚至是在供应链问题出现之前；· 2021年11月，亚马逊AWS发布了其数字孪生解决方案IoT TwinMaker。该方案目前着重于帮助企业创造工业运营的数字孪生，但AWS之后也会将其继续延伸至整个供应链领域；2022年，随着更多企业寻求对冲其供应链风险，数字孪生技术有望大规模爆发。
从云端转到工厂车间，一些制造商正转向一种微工厂模式（microfactory model）：依靠自动化和机器人来实现更灵活的制造体系，并能在较短时间、较小规模内实现部署
。这个模式实际上已存在数十年，但一些列新变量正让其变得更可行以及更具吸引力，包括：大幅削减排放的紧迫、显著降低的AI和机器人成本，以及不断提升的小批量个性化商品需求。创业公司正在引领这种模式。尽管如此，大公司和存量玩家们也在通过投资和合作方式来探索该领域技术。·电动巴士和货车制造商Arrival
：正在建设3家微工厂，每家耗资5亿美元左右，年产能达到1万辆货车或者1000辆巴士。而实现该产能规模，3家微工厂仅需雇佣200名员工，占地面积仅20万平方英尺，并且只需6个月时间就能投产运营；与之对比的是，特斯拉的超级工厂（gigafactories）耗资高达数十亿美元，占地上百万平方英尺。该公司已获得现代和起亚（Hyundai and Kia）的投资，还拿到了UPS的订单，承诺购买10000辆Arrival的货车。按其创始人、CEO Denis Sverdlov说法，“这几乎就像是麦当劳的模式，客户要多少就有多少”。·食品科技早期创业公司Relocaize
：正在开发船运集装箱大小的微工厂，地点将位于杂货店配送中心附近，每家微工厂服务100-200家本地食杂店。它在2021年11月推出了第一家微工厂，被设计成不产生任何污水、年产能达160万袋的制冰工厂。·微工厂创业公司Bright Machines
：为企业提供“微工厂即服务”（microfactory-as-a-service，MASS）解决方案，以不同类型的小型智能机器人为特色。据报道，即时诊断（point-of-care diagnostics）研发商DRW通过使用Bright Machines的MASS解决方案后，产能提升了10倍，同时把零件单元组装时间从2分钟降到了20秒。在目前微工厂模式的迭代演进中，自动化是使得运营足够有效的关键因素，让微制造（micro-manufacturing）的成本经济模型存在意义。伴随AI和机器人技术的不断进化，微工厂模式将变得更加有利可图，同时对于支撑供应链的效率和弹性产生重大影响。2022年，企业将继续面临供应链体系各种扰乱事件不时发生的状况。而那些已经投资于强化自身供应链技术的企业，不但可以避免最坏情况发生，而且有希望脱颖而出、占据上风。11. 下一代远程医疗造福患者
Next wave of telehealth
科技大公司、零售商和电信运营商将与现有医疗企业在300+亿美元的远程患者监测市场直接竞争。
Covid-19疫情在诸多层面颠覆了医疗行业，其中影响较长远的是“远程患者监测”（RPM，remote patient monitoring），这种远程追踪患者关键生命体征和指标的技术正在崛起。“远程患者监测”（RPM）多年来一直受到关注，其通过技术驱动帮助患者实现“在家就诊”，在降低成本的同时改善患者体验。近两年由于全球各地的防疫封控措施以及医疗机构的超负荷运转，都导致了对RPM需求的急剧攀升。此项技术可应用在医疗行业的诸多领域中。例如，该赛道中融资较好的创业公司包括以下几家：·Huma：
一家来自英国的医疗科技公司，利用智能手机采集的数据来远程监测用户健康；·Element Science：
一家智能可穿戴健康设备公司，开发了一款可穿戴除颤器（wearable defibrillator），同时能够持续监测患者可能危及生命的心律状况；·Biofourmis：
提供一款关键生命体征监测设备，同时带有AI工具，能够帮助患者管理诸如糖尿病之类的疾病症状；2022年，随着RPM市场的进一步增长以及相关技术的不断发展，非传统性医疗健康公司将扮演更重要角色。RPM可以让患者尽早得到诊断以及获得更好的治疗，降低治疗成本，甚至还能推动“去中心化”的临床试验（decentralized clinical trials）。诸如梅奥诊所（Mayo Clinic）这样的医疗机构以及保险公司对此项技术的前景充满热情，并已经与RPM创业公司以及可穿戴设备制造商达成合作。与此同时，非医疗行业的大公司凭借其自身对消费电子、数据处理、AI技术、零售实体基础设施以及物联网连接能力的专长优势，也想在这个300+亿美元市场规模的RPM市场中分得一杯羹
。RPM发展的另一大驱动因素是5G网络的加速扩张。例如，美国两大运营商AT&T和 Verizon在今年初加快了他们的5G网络铺开速度，这将为RPM海量数据应用提供更多的新机遇，因为RPM的多项关键体征数据持续监测以及 AI 驱动分析工具会占用大量带宽。电信运营商们也渴望展现自身在医疗行业的潜力。
例如，2021年12月，美国AT&T联手Samsung以及数字健康创业公司Qure4u达成合作，发起了一项监测高血压患者的倡议活动。与此同时，RPM软件平台商Somatix在去年9月获得了德国电信商T-Mobile加速器的支持。预计电信业将与更多RPM创业公司建立合作伙伴关系，甚至是收购该领域创业公司，以能直接为客户提供更多RPM服务。科技巨头在未来数月也将成为该领域值得关注的重要玩家。
例如，苹果公司于2021年6月宣布了可将苹果设备收集数据与医生安全共享的工具体系。据悉，苹果在Apple Watch上很快还将推出更多健康指标监测功能，比如，血糖水平、血压、体温等等。与此同时，越来越多研究表明消费级可穿戴设备都具备监测病患的潜力，其中包括斯坦福大学的一项研究发现，Apple Watch适合于远程监测心脏病患者症状。谷歌、亚马逊和微软同样也开始在旗下消费设备上提供RPM服务，包括Fitbit、Nest、Azure Kinect、Halo等等。消费电子用作医疗设备的这种转变趋势，可能会为科技巨头创造新的机会。
巨头们可以利用其庞大的生态系统和AI技术实力，超越传统医疗设备商所能达到的高度。医疗设备制造商往往专注于制造专用RPM设备，由医生开出治疗处方给到患者使用。而科技巨头的消费电子设备可能早已在数亿用户手中，同时巨头们在直观性的用户体验（intuitive UX）上投入了大量资金，让其RPM服务更易触及和使用。举例来说，科技巨头们在AI技术上占有先机，可以用来被动过滤普通用户的“数字生物标记”（digital biomarkers），即用户如何与设备交互的微妙变化（比如文字输入速度或者与某些App的交互操作），来帮助预测诸如焦虑症、抑郁症甚至是阿尔茨海默（Alzheimer）等疾病的初始症状。科技公司未来医疗计划的其他方面在2022年可能也会逐渐明朗，特别是围绕VR相关。例如，市场普遍预期苹果将在近期发布一款VR/AR头显产品。这类设备将给科技巨头提供一种沉浸式数字疗法（immersive digital therapeutics，数字疗法是以行为变化和疾病管理为中心的软件驱动治疗方式）平台，而用户的症状是通过科技巨头生态体系中其他设备的RPM模式所诊断出。最终，这种模式可能会让科技巨头们形成一种闭环体系，把传统医疗服务商排除在外。
还有其他一些非医疗类大公司对RPM也充满兴趣，包括以下几家：·Salesforce：
在其云平台上推出了一款远程患者监测工具，旨在帮助服务商管理其RPM部署，以及将其产生的海量数据实现可视化；·BestBuy：
在去年10月以4亿美元收购了一家RPM设备和数据平台创业公司，Current Health。该零售商试图借助其门店网络以及消费电子产品体验，在RPM完整流程中来提供各种服务，比如，把销售门店变成事实上的监护地点（points of care），以及提供数据管理的RPM设备等；预计还将看到更多大公司借助现有优势来进入RPM市场，将医疗服务带出医院这类传统医疗机构之外的环境中。新进入者在RPM市场获得的成功，也将成为其进入其他利润丰厚的医疗市场竞争的有力跳板。
预计会有更多科技公司以及非医疗企业与医院机构和保险公司达成合作，为患者提供更好的治疗服务。对于这些大公司的一项关键挑战是如何适应复杂的医疗监管法规，尤其是数据相关方面。这会阻碍新进入者的入局速度，但可能无法阻止他们。用某些人说法就是，“快速前进、除旧立新”（moving fast and breaking things）很可能不会发生。这让医疗行业存量玩家们可以放松下紧张神经，不用担忧过快丢城失地，但依然有个问题会让不少CEO们晚上睡不着觉：科技公司进入医疗行业会比医疗公司进入科技行业更快吗？随着越来越多医疗服务通过消费型渠道得到实施，更多行业巨头们肯定会知道答案，而且，他们也在下注RPM市场仅仅是浮出水面的巨大冰山一角。12. 虚拟临床试验加速医药研发
Virtualizing the clinical trial
模拟生物技术（In silico）将会节约新药开发的时间和成本，并且免除Covid-19这类突发疾病治疗药物的临床试验。
对于有可能救命的药物和治疗方案来说，其商业化路径可谓极其坎坷。平均而言，成功研发一种药物需花费26亿美元以及10年以上时间，才能推向市场。据估计，活体试验（in vivo testing，在动物和人身上进行试验）的成本占研发总成本的 75% 以上
。其中，试验对象的招募是药物开发最高壁垒之一，仅有6%的临床试验最终按时完成。在全球性公共卫生危机中，药物研发面临的挑战进一步放大：Covid-19让大约80%的 非新冠相关临床试验不得不中止，对相关公司来说可谓损失巨大。而与此同时，Covid疫苗的加速开发和审批已显示出更快、更高效的临床试验所具备的关键价值。但医药企业该如何成功实现呢？答案是模拟生物（In silico）临床试验。
这项技术采用了计算模型（computational models）来模拟某种药物、医疗设备或者干预措施会如何影响虚拟群体。通过该项技术，药物研发不仅可以降低时间和资金成本，同时可以降低试验对人体或动物的风险。模拟生物临床试验不太可能完全替代传统临床试验，但它可以显著提高试验的速度和成功率。
从研究设计到后期分析，临床试验以其时间耗费多、手工操作多以及过程容易出错而为外界熟知。在患者身体上进行试验不但耗时费力，而且在某些案例中根本难以实现。每项试验中每位患者的平均成本高达41000美元。要找到符合标准且有意愿、有能力参与试验的患者同样颇具挑战。平均而言，80%的研究都遇到了试验对象报名延期情况，20%的试验未能达成试验对象报名目标。该阶段出现的瓶颈将显著影响临床试验进展，最终导致患者无法及时获得救命药物和治疗。与传统试验不同的是，模拟生物试验使用虚拟群体来模拟某项新的治疗过程，其目的是作为传统临床试验的有效补充，甚至部分替代活体临床试验。
其优势包括以下几方面：· 研究人员可以在进入真实世界的临床试验前，通过建模和仿真来预测试验结果，从而设计出更有可能成功的研究方法；· 虚拟临床试验对象——“虚拟人群”可以呈现出生物多样性，使传统试验中难以招募到的不规则表型患者（irregular phenotypes）的相应研究成为可能。· 试验中的对照组或安慰剂组可以被模拟出来，从而让真正需要治疗的患者保证能获得测试药物。这也有利于潜在试验对象在一开始就报名参与。· 模拟生物临床试验可能会带来更多探索性的研究结果，而这些可能不会在传统试验中出现。这项技术虽然尚处早期阶段，但是近期看到有越来越多的医疗设备和制药公司开始采用这项技术。·法国医疗科技公司Novadiscovery
： 获得医药巨头Sanofi和Debiopharm的CVC投资支持，最近该公司与Janssen和Takeda等制药公司都达成合作。该公司可以让制药公司客户在临床试验前，对不同的治疗方案进行模拟（使用真实数据），以发现某项方案中的最优小组（optimal subgroups）。·GNS Healthcare
： 使用从合作伙伴例如Tempus手中获取的基因组数据（genomic data）来设计虚拟患者，并模拟出治疗风湿性关节炎、多发性骨髓瘤和结直肠癌（rheumatoid arthritis, multiple myeloma, and colorectal cancer）等疾病的个体药物反应。该公司获得了医药和基因巨头Merck、Amgen以及Celgene的投资，最近宣布了一项与Memorial Sloan Kettering Cancer Center（斯隆—凯特林癌症研究所）的长期合作计划，以加快前列腺癌的治疗研究。·Unlearn：
开发出了数字孪生，即真实生物体的虚拟模仿，在该领域是人类治疗对象，在研究中被用作对照组。为达到模拟对照效果，其采用的机器学习模型能够创造出拥有和人类对象相同基线数据的数字表征（digital representations）。通过使用疾病演进的统计模型，研究人员对于某组给定的患者对象可以更好的模拟出临床结果，可以达到某种特征是如何影响治疗效果的水平。这种技术会带来一种超级个体化的方式，来评估患者对于某项给定干预方案的适合程度。法国达索系统公司（Dassault Systèmes）在该领域正突飞猛进，并与FDA达成一项多年合作协议。FDA的其中目标之一是，通过模拟生物临床试验来测试一款新型心血管设备的疗效和安全性。达索计划采用它的仿真3D心脏模型和虚拟患者来开展此项试验。这项命名为“Living Heart Project”的计划，将为数字证据如何使用在心血管设备的评估中奠定基础。该计划囊括了24个国家的130家组织机构，包括医药巨头拜耳（Bayer）和辉瑞（Pfizer），还有医疗设备商美敦力（Medtronic）等。考虑到该项计划覆盖范围之广，其研究的进展将有效促进行业内利益相关者的协调采用。尽管如此，模拟生物技术并非毫无缺点。举例来说，使用计算机模拟的患者群体依赖于真实的历史数据来构建模型。测试中出现意外情况或者新型副作用时，这些历史数据可能会让试验变得棘手。因此，模拟生物试验可能更适合测试治疗的有效性（即验证“预期”结果）。
此外，这些模拟生物技术如果想成为传统临床试验中更重要的一部分，则需要通过已验证的应用和研究来建立更多可信度。因此，在不远的将来，模拟生物试验将主要被用于增强或者优化传统生物活体试验，而并非取而代之
。2022年，我们很可能看到更多医药公司在其新药研发产品线中采用模拟生物试验技术，作为将临床试验变得更为高效和更具弹性的分层方式。同样会看到更多监管机构，比如FDA以及欧盟EMA，勾划出收集和分析数字证据数据的最佳实践指导意见。
——全篇完——
参考资料：
《12 Tech Trends To Watch Closely In 2022》，CB Insights获取70页英文原版报告PDF，请后台留言。
