你好，这里是《邵恒头条》，我是邵恒。
今天是我为你准备的一期特别节目，想跟你分享我在得到平台上关注的最新课程。
就在这周，得到上线了投资人李丰老师的讲座，他是峰瑞资本的创始合伙人。讲座的题目是《2019年商业热点洞察和预测》，他在讲座里探讨了一个问题，很有意思：“下一个谷歌级的机会在哪里？”
说到谷歌级的机会，我们可能首先会想到的是，谷歌的体量和它的垄断地位。不过，在李丰老师的讲座里，对于“谷歌级机会”的定义，还不只是垄断，而是在智能化阶段的垄断。
什么意思呢？
李丰老师认为，每一个行业的科技发展，都会经历四个阶段，先是机械化、自动化，然后是数据化，最后才达到智能化。谷歌这样的公司，就是在智能化阶段出现的。
听上去有些抽象，我给你举个例子吧。
就拿汽车行业来说。在汽车出现之前，人们主要的运输方式是靠人力或者畜力，比如马车。但是，有了汽车以后，机械就替代了人的劳动，这就让运输的能力有了“质”的飞跃。这就是典型的机械化过程。
随着技术的发展，尤其是控制理论的突破和计算机的发明，机械就可以开始能加入复杂的算法和逻辑，逐步实现自动化。今天的很多汽车，就具备这样自动化的功能，比如定速巡航、自动倒车等等。
那么，再接下来就是“数据化”的阶段了。其实啊，今天的汽车产业，正好处在从自动化向数据化的过渡阶段。
先说说这里的数据化是什么意思。数据化不仅仅要有海量的数据，而且所有的数据都要能够集中地交互，相互连接和流通。
这就要求先有大量的数据。这意味着，汽车必须装上大量的传感器，比如说摄像头、雷达、定位装置。但是，只有车的信息还远远不够。如果我们要把数据充分利用起来去开发自动驾驶程序，那么还需要有环境的数据。
汽车要在一个相对开放的环境中驾驶，就需要把天气、环境、路面、交通信号，以及其他车辆的信息也数据化。在收集所有数据后，才能进行第二步，让这些数据连通和流动起来。
只有完成了这两个步骤，才算是完成了数据化。那这时候，才有可能开始进入“由机器替代人”的完全自动驾驶，也就是我们说的第四个阶段——智能化。
当一个行业进入了真正意义上的智能化，这时候，就会产生垄断了。因为如果算法足够高效，那么公司会进入一个数据越多越好，越好越多的正向循环。在这个过程中，算法把数据跟用户需求进行匹配的效率，也会不断提升。而这时，一定会出现，一个谷歌级的公司。
好，说完这个例子，相信你已经了解了李丰老师的这套分析框架，也就是机械化、自动化、数据化、智能化。有了这套框架，你就明白，如果要去找谷歌级别的公司，那么你首先要看的，是一个行业的发展阶段离智能化还有多远。
李丰老师举了一个例子，就是医疗产业。医疗产业现在处于哪个阶段呢？
他认为，是从自动化向数据化过渡的阶段。这些年，可穿戴医疗设备大量普及，比如智能手环、基因测序仪等等。这样的设备正在不断把我们的基因信息、健康信息数据化。
那你想想，如果未来每个人的基因信息都数据化，且数据足够丰富的话，那么对药厂来说，它就能更好地发现基因和疾病的关系，更好地研制出精准、安全、有效的药物了。
如果出现了一家企业，在不影响个人隐私的前提下，把数据进行交换和连接，那么不只是药物的研制，甚至智能化诊断也可以实现了。这意味着医疗产业不仅有机会出现下一个“辉瑞”，还有可能出现下一个“谷歌”，而且，李丰老师的判断是，大概率，这个医疗产业的“谷歌”，会出现在中国。
好，说完李丰老师对商业科技的认知框架，我想你应该跟我一样，感到有很大的启发。带着这套方法，你会发现，不只是在医疗领域，在零售、金融、教育、物流领域，都藏着谷歌级的机会。
李丰老师的专题讲座，我帮你放在了文稿区。我也非常推荐你去听一听，李丰老师是怎么分析和解释其他的行业，相信你会非常有收获。
在5G即将到来的时代，很多行业从自动化到数据化的过渡，可能会非常快，离智能化的距离也比我们想象得要近得多。所以当下，特别适合学习李丰老师这套分析框架。
好了，这就是《邵恒头条》本周的周末分享。明天，我会为你带来首期 #邵恒帮你问#，我们明天见。