科技行业少不了研发，想做研发，往往就离不开大学。
因为大学有很强的研发团队。
还有更重要的原因，就是跟大学合作搞研发，可以更省钱。
一个教授才几个钱啊，大学生的廉价薪酬才几个钱啊，这远比科技公司在自家实验室里搞科研节约多了。
做科研项目，最大的投资支出是在失败上的投入。
就比如开发一款药品，总投资是50亿美元。
其实这背后的研发过程里，是把这50亿美元投入到了大约50个分门别类的小课题里，每个课题1亿美元。爱读免费小说app无广告、更新最快。为了避免转马丢失内容下载：https://cdn.y13398281206.com/apk/aidufree.apk敬请您来体验无广告阅读app爱读免费小说app
因为这类的开发太难了。
没人知道正确的方向应该是什么。
为了成功，那就只能采用最笨的办法了，就是把每条路都走一遍！
一共选择了50个可行的方向？
那就把这50个方向的研发全做一遍！
最后，49个课题失败了，有1个最后胜出。
实际上，这个课题的研发经费只有1亿美元，但是在计算总投资的时候，需要把所有失败的课题经费也都挂在这个成功课题的名下。
所以，这款新药的研发经费就达到了50亿美元。
主要是在为失败买单。
越是前沿的尖端的科研，就越是会经历大量的失败，成功是由无数的尸骨如山的失败案例堆积起来的。
也就是说，如果想降低一个成功项目的科研投入，别的什么都不用动，只需要想办法减少那些失败案例的投资规模就行了。
跟大学合作就可以解决这个问题。
这也是最近IBM的“Watson”人工智能产品最近在市场上着重讨论的一个话题之一，就是AI制药。
传统的医药科研，为了确保成功，要采用最笨的方法，把所有的选择路线下的课题都做一遍，这必然会造成巨大的研发损失。
在人工智能的帮助下，也许就可以改变这种笨笨的制药行业的策略！
没必要所有路线的课题都做了。
先由人工智能来进行一波分析，先把那些不合理的注定会失败的方向全部排除！这就大大降低了失败课题的投资损失，从而降低一款新药的总投资。
AI制药是一个充满美好幻想的技术方向，目前所有的AI厂商都处于炒作阶段，是AI给全人类画出来的一张很美好的大饼。
想要一步一个脚印，对紫微星来说当下最关键的还是要把Rokid-go开发出来。光靠炒作和画大饼也不行，还要拿出一些实实在在的成绩出来！
越是高风险的研发工作，科技公司就越是需要跟大学合作。
比如紫微星的人工智能开发，就跟全球超过10所大学展开了合作，包括国内的清华北大、北科北理、复旦南开，港大港中大等等。
国外的大学，主要是分布在欧洲和韩日，其中每年投入科研经费最多的当数英国的剑桥和牛津大学。
紫微星每年跟大学在人工智能领域的科研总投入，超过8500万美元，已经开展了超过30个相关的科研项目。
其实畅游也一样。
现在周不器还没有正式入主畅游，还没有走程序。
不过，有一些工作他已经行动了。
跟南加大、哈佛、麻省理工、宾夕法尼亚等7所美国高校的游戏中心展开了合作，每年预计会投入1500万-2500美元，来资助这些游戏中心的团队进行游戏开发。
做游戏的技术难度其实不算太大。
难的主要是市场判断，难的是让玩家们能够认可自己开发出来的这款游戏产品，主要存在的是市场选择上的风险。
开发游戏的风险，一点不比开发人工智能产品小。
就很有必要和大学合作。
同时也能深入第一线跟大学生们搞好关系，为未来的人才择业捞到优先权。
在这些项目的合作中，开发出来的产品版权，基本是统一的模式，以4：3：3的比例来分成。是投资方占比40%，学校占比30%，科研团队占比30%，并且资方拥有完全版权的优先购买权。
就比如南加大的游戏中心的一个游戏团队申请了畅游提供的开发基金，拿到钱之后真的开发出了一款很优秀的游戏。
那么这款游戏的版权就是畅游占有40%，南加大占有30%，游戏团队占有30%，各方的利益都有照顾，互利共赢。
有很多经典的游戏其实都是由大学的团队
因为大学有很强的研发团队。
还有更重要的原因，就是跟大学合作搞研发，可以更省钱。
一个教授才几个钱啊，大学生的廉价薪酬才几个钱啊，这远比科技公司在自家实验室里搞科研节约多了。
做科研项目，最大的投资支出是在失败上的投入。
就比如开发一款药品，总投资是50亿美元。
其实这背后的研发过程里，是把这50亿美元投入到了大约50个分门别类的小课题里，每个课题1亿美元。爱读免费小说app无广告、更新最快。为了避免转马丢失内容下载：https://cdn.y13398281206.com/apk/aidufree.apk敬请您来体验无广告阅读app爱读免费小说app
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没人知道正确的方向应该是什么。
为了成功，那就只能采用最笨的办法了，就是把每条路都走一遍！
一共选择了50个可行的方向？
那就把这50个方向的研发全做一遍！
最后，49个课题失败了，有1个最后胜出。
实际上，这个课题的研发经费只有1亿美元，但是在计算总投资的时候，需要把所有失败的课题经费也都挂在这个成功课题的名下。
所以，这款新药的研发经费就达到了50亿美元。
主要是在为失败买单。
越是前沿的尖端的科研，就越是会经历大量的失败，成功是由无数的尸骨如山的失败案例堆积起来的。
也就是说，如果想降低一个成功项目的科研投入，别的什么都不用动，只需要想办法减少那些失败案例的投资规模就行了。
跟大学合作就可以解决这个问题。
这也是最近IBM的“Watson”人工智能产品最近在市场上着重讨论的一个话题之一，就是AI制药。
传统的医药科研，为了确保成功，要采用最笨的方法，把所有的选择路线下的课题都做一遍，这必然会造成巨大的研发损失。
在人工智能的帮助下，也许就可以改变这种笨笨的制药行业的策略！
没必要所有路线的课题都做了。
先由人工智能来进行一波分析，先把那些不合理的注定会失败的方向全部排除！这就大大降低了失败课题的投资损失，从而降低一款新药的总投资。
AI制药是一个充满美好幻想的技术方向，目前所有的AI厂商都处于炒作阶段，是AI给全人类画出来的一张很美好的大饼。
想要一步一个脚印，对紫微星来说当下最关键的还是要把Rokid-go开发出来。光靠炒作和画大饼也不行，还要拿出一些实实在在的成绩出来！
越是高风险的研发工作，科技公司就越是需要跟大学合作。
比如紫微星的人工智能开发，就跟全球超过10所大学展开了合作，包括国内的清华北大、北科北理、复旦南开，港大港中大等等。
国外的大学，主要是分布在欧洲和韩日，其中每年投入科研经费最多的当数英国的剑桥和牛津大学。
紫微星每年跟大学在人工智能领域的科研总投入，超过8500万美元，已经开展了超过30个相关的科研项目。
其实畅游也一样。
现在周不器还没有正式入主畅游，还没有走程序。
不过，有一些工作他已经行动了。
跟南加大、哈佛、麻省理工、宾夕法尼亚等7所美国高校的游戏中心展开了合作，每年预计会投入1500万-2500美元，来资助这些游戏中心的团队进行游戏开发。
做游戏的技术难度其实不算太大。
难的主要是市场判断，难的是让玩家们能够认可自己开发出来的这款游戏产品，主要存在的是市场选择上的风险。
开发游戏的风险，一点不比开发人工智能产品小。
就很有必要和大学合作。
同时也能深入第一线跟大学生们搞好关系，为未来的人才择业捞到优先权。
在这些项目的合作中，开发出来的产品版权，基本是统一的模式，以4：3：3的比例来分成。是投资方占比40%，学校占比30%，科研团队占比30%，并且资方拥有完全版权的优先购买权。
就比如南加大的游戏中心的一个游戏团队申请了畅游提供的开发基金，拿到钱之后真的开发出了一款很优秀的游戏。
那么这款游戏的版权就是畅游占有40%，南加大占有30%，游戏团队占有30%，各方的利益都有照顾，互利共赢。
有很多经典的游戏其实都是由大学的团队
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