Что такое deep tech? Революция в отраслях с помощью передовых инноваций

Понимание глубоких технологий

Глубокие технологии относятся к высокоразвитым технологиям, основанным на научных прорывах и сложной инженерии. Часто называемые жесткими технологиями, глубокие технологии отличаются от более ориентированных на потребителя технологий, часто называемых поверхностными технологиями. Глубокие технологии отличаются тем, что они основаны на обширных исследованиях, тщательной разработке и специализированной экспертизе. Эти технологии расширяют границы текущих возможностей, способствуя прогрессу способами, которые не достигаются более распространенными инновациями. Определение глубоких технологий меняется по мере появления новых научных открытий и технологических достижений, постоянно повышая планку того, что считается новаторским.

Компании, работающие в области глубоких технологий, часто работают в передовых областях, таких как искусственный интеллект, биотехнологии и квантовые вычисления. Однако этот сектор гораздо шире, охватывая такие отрасли, как сельское хозяйство, аэрокосмическая промышленность, возобновляемые источники энергии и мобильность. Некоторые компании стали широко известны — вспомните Moderna, Tesla или Impossible Foods — в то время как другие материализуют то, что когда-то казалось футуристическими идеями, например, спутники Starlink от SpaceX или человекоподобные роботы от Boston Dynamics.

Независимо от сферы своей деятельности компании Deep Tech объединены своей миссией по решению некоторых из наиболее значимых проблем человечества, включая изменение климата, болезни и глобальную нехватку продовольствия. Эти предприятия не только трансформируют отрасли, но и привлекают внимание инвесторов. Только в первой половине 2023 года стартапы Deep Tech привлекли 40 миллиардов долларов венчурного капитала, что составило 20 процентов всех венчурных инвестиций к концу того года.

Как заметил Арно де ла Тур, генеральный директор акселератора Deep Tech Hello Tomorrow: «Когда у нас есть стартапы Deep Tech в целом, мы знаем, что делаем мир лучше», подчеркивая глубокое влияние этих технологий на общество.

Чем глубокие технологии отличаются от других технологий?

Глубокие технологии требуют обширных исследований и разработок

Глубокие технологии характеризуются зависимостью от интенсивных исследований и разработок (НИОКР). Эти компании часто нуждаются в значительных инвестициях и работают в более длительных сроках возврата инвестиций (ROI). Проекты могут даже столкнуться с риском коммерческой или научной нежизнеспособности. Напротив, традиционные технологические компании обычно используют существующие технологии и фреймворки для удовлетворения непосредственных потребностей рынка. Например, разработка мобильного приложения может занять всего несколько месяцев, но создание нового спутника на низкой околоземной орбите требует многих лет НИОКР. Как объясняет Арно де ла Тур, предприятия в области глубоких технологий проходят длительные фазы разработки, прежде чем они смогут выйти на рынок и начать приносить доход.

Глубокие технологии требуют специализированных талантов

Предприятия в области глубоких технологий требуют узкоспециализированных знаний, часто в нишевых областях. Таких квалифицированных специалистов может быть трудно найти, что делает привлечение талантов серьезной проблемой. Мария Хосе Альварес, управляющий партнер инвестора в глубокие технологии WNT Ventures, поделилась примером портфельной компании, которая ищет электрохимиков с редкими навыками — менее дюжины человек во всем мире обладают необходимой квалификацией. Этот уровень специализации является основным отличием глубоких технологий от традиционных технологий, где кадровый резерв, как правило, больше, а наборы навыков более переносимы.

Глубокие технологии сталкиваются с меньшей рыночной конкуренцией

Несмотря на более длительные сроки разработки и более высокие затраты на НИОКР, компании глубоких технологий получают более прочное конкурентное преимущество, как только выходят на рынок. Они создают глубокие технологические рвы с помощью патентов, собственных технологий и узкоспециализированных команд. Венчурный капиталист Тесс Хэтч отмечает, что в то время как традиционные технологические компании часто сталкиваются с жесткой конкуренцией — например, Netflix соперничает с Hulu, Amazon Prime и другими — фирмы глубоких технологий более изолированы от такого соперничества. Их инновации сложнее воспроизводить, что обеспечивает им сильную позицию на рынке.

Успех глубоких технологий измеряется вехами

Ранний успех в традиционных технологиях часто измеряется такими показателями, как привлечение клиентов, рост числа пользователей и отток клиентов. Однако в глубоких технологиях прогресс измеряется технологическими вехами и достижениями в области интеллектуальной собственности, такими как патенты. Получение разрешений регулирующих органов или соответствие отраслевым стандартам также могут служить ключевыми показателями эффективности. Что еще более важно, конечным показателем успеха в глубоких технологиях является их потенциал стимулировать прогресс человечества. По словам Альвареса, предприятия в области глубоких технологий стремятся открывать новые горизонты и решать глобальные проблемы, оказывая глубокое влияние на общество и раздвигая границы возможного.

По сути, глубокие технологии отличаются своей направленностью на новаторские инновации, специализированную экспертизу и долгосрочное общественное воздействие — качества, которые отличают их от более распространенных, быстро развивающихся технологий.

Реальные приложения глубоких технологий: примеры и варианты использования

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерной науки, ориентированная на создание интеллектуальных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого познания. Эти системы разработаны для имитации или даже превосходить определенные человеческие возможности, позволяя машинам выполнять сложные задачи. Достижения в области чип-технологий, машинного обучения и глубокого обучения позволили ИИ произвести революцию в широком спектре отраслей.

Биотехнология

Биотехнология подразумевает использование живых организмов, таких как клетки и микроорганизмы, и биологических процессов для создания новых продуктов. Достижения в области геномики и синтетической биологии, раздела биотехнологий, сосредоточенного на модификации генетического материала организмов, раздвигают границы инноваций во многих отраслях.

Варианты использования биотехнологий

• Фармацевтика: биотехнологии играют решающую роль в открытии и производстве лекарственных препаратов, позволяя разрабатывать персонализированную медицину. Анализируя генетический профиль пациента, биотехнологии могут создавать целевые планы лечения, которые повышают эффективность и минимизируют побочные эффекты.
• Производство продуктов питания: Синтетическая биология преобразует производство продуктов питания, делая возможными выращенное в лабораторных условиях мясо, растительные белки и альтернативы без молочных продуктов. Эти инновации предлагают решения для таких глобальных проблем, как продовольственная безопасность и устойчивость.
• Производство топлива: Сконструированные микробы используются для создания биотоплива или оптимизации преобразования биомассы в возобновляемую энергию. Например, дрожжи можно модифицировать для производства биоэтанола, а микроводоросли могут генерировать водород посредством фотосинтеза, предлагая более чистые варианты энергии.

Искусственный интеллект

Варианты использования ИИ

• Автомобилестроение: ИИ управляет основными системами автономных транспортных средств, управляя восприятием, навигацией, принятием решений и контролем. Постоянно анализируя данные с датчиков и извлекая уроки из реального опыта, ИИ позволяет беспилотным автомобилям принимать решения в режиме реального времени и безопасно управлять автомобилем на дороге, устраняя необходимость в водителях-людях.
• Здравоохранение: ИИ повышает как точность, так и эффективность здравоохранения. Например, алгоритмы ИИ используются для интерпретации медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, с исключительной точностью, что позволяет более раннее и точное обнаружение заболеваний. Кроме того, ИИ ускоряет открытие лекарств, анализируя большие наборы данных для выявления перспективных кандидатов на лекарства и прогнозирования их эффективности, сокращая время и стоимость вывода новых методов лечения на рынок.
• Погода и климат: ИИ играет важную роль в прогнозировании погоды и оценке потенциального воздействия стихийных бедствий. Обрабатывая данные с датчиков погоды и спутников, модели машинного обучения могут отслеживать атмосферные изменения и прогнозировать ежедневные погодные условия, а также предсказывать более серьезные события, такие как ураганы, лесные пожары и экстремальные температуры.

Автономные роботы

Робототехника объединяет науку и инженерию для проектирования и создания механических систем, которые могут выполнять задачи автономно. Эти роботы, часто усовершенствованные с помощью ИИ, точнее, эффективнее и быстрее людей, что делает их бесценными в различных отраслях.

Варианты использования автономных роботов

• Космос: роботы являются неотъемлемой частью исследования космоса, сбора данных, захвата изображений и проведения экспериментов. НАСА планирует использовать роботов для подготовки к колонизации космоса путем строительства сооружений на Луне и доставки грузов для будущих астронавтов.
• Здравоохранение: роботы помогают врачам в удаленном наблюдении за пациентами, поддержке послеоперационного восстановления и оказании помощи в проведении малоинвазивных процедур. Микророботы также исследуются для целей диагностики и лечения.
• Производство и логистика: роботы уже давно используются для автоматизации задач в производстве. Однако последние достижения позволяют им выполнять более сложные операции и безопасно сотрудничать с людьми. Дроны и автономные роботы все чаще используются для сбора, упаковки и доставки товаров, а самоуправляемые грузовики, возможно, будут заниматься будущей логистикой.

Квантовые вычисления

Квантовые вычисления используют принципы квантовой механики для решения проблем, с которыми не справляются традиционные компьютеры. Вместо использования битов квантовые компьютеры используют кубиты для обработки данных с беспрецедентной скоростью. Хотя квантовые вычисления все еще находятся на ранних стадиях, они готовы иметь далеко идущие приложения, как только достигнут «квантового преимущества».

Случаи использования квантовых вычислений

• Фармацевтика: квантовые компьютеры могут моделировать молекулярные взаимодействия и анализировать большие наборы данных для выявления новых кандидатов на лекарства и оптимизации лечения. В то время как традиционные компьютеры справляются с этой работой сейчас, ожидается, что квантовые вычисления превзойдут существующие методы, потенциально произведя революцию в фармацевтической промышленности.
• Кибербезопасность: квантовые вычисления обладают потенциалом для взлома существующих систем шифрования, предлагая новые криптографические методы для безопасной передачи данных. Это может преобразовать ландшафт кибербезопасности, обеспечив улучшенную защиту от киберугроз.