划重点
01深圳市柔宇科技股份有限公司于2024年11月18日被裁定破产，距离成立仅12年6个月又10天。
02柔宇科技曾计划上市募资144亿元补血，但因自身造血能力不足，最终破产倒下。
03该公司创始人刘自鸿拒绝了产业资本的驰援，被认为是一种理智的选择。
04柔宇科技破产引发对创始人、公司治理、商业模式等的批判，但也为后来者提供了一个值得复盘的科创案例。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
很多企业的失败退场是静悄悄的，深圳市柔宇科技股份有限公司（简称“柔宇科技”）不是。
2024年11月18日，深圳市中级人民法院裁定柔宇科技及其两家关联公司破产。放在折叠屏手机大卖的背景之下，这家于2018年10月发布全球第一款消费级折叠屏手机企业的退场让人唏嘘。
柔宇科技的创始人刘自鸿，清华大学电子工程本科、硕士，斯坦福大学电子工程博士，IBM全球研发中心的研究科学家，海归创业，一出手就是前所未有的创新技术——柔性屏幕和柔性传感器。
创始团队有技术，各方资本来助阵，看上去十分完美。2012年5月8日-2024年11月18日，一家独角兽科技企业从注册成立到裁定破产，不过12年6个月又10天。
研发、生产、销售、2B+2C战线拉满，自身造血能力不足，吞金兽迟早陷入资金链紧张。柔宇科技2020年底提交科创板的招股书显示，2017年至2020年6月30日，公司营业收入合计5.17亿元，营业利润为-31.91亿元。柔宇科技拟上市募资144亿元补血，上市不成，破产倒下。
柔宇科技破产，冒出很多的“事后诸葛亮”，各种关于创始人、公司治理、商业模式等的批判。扪心自问，身处2018年前的“硬件硅谷”深圳，你真的能忍住不往下游伸吗？换作是你，能做得更好？
刘自鸿最后拒绝了产业资本的驰援，让一切到此为止，放在今天的产业竞争环境看，未尝不是一种理智的选择。
一个失败的故事，胜过十个成功的故事。柔宇科技的破产，是一个值得写进教科书的科创案例，值得复盘，值得推敲，但毋需嘲笑。这是坏事，也是好事，是给今天投身科创大潮、特别是未来产业的人们的一个警醒。
哪怕拿到13轮融资，融得近百亿元人民币现金，估值60亿美元，一旦踏出能力半径之外，也很有可能走不下去。
哪怕作为行业先行者，哪怕技术再领先，在脚踏实地的产业化面前，在真刀真枪的市场竞争面前，也可能全无招架之力。
应做自己最擅长的部分，在产业链里找到技术的真正价值，开放合作，而非一开始就想着摊大饼。
即使有耐心资本相伴，还是得吃自己挣的饭，目标遥远，也还可以沿途下蛋。（李一跞）
生命科学
01“减重版”司美格鲁肽上市
11月17日，诺和诺德中国宣布“诺和盈”正式在中国上市，在实现有效减重的同时，还能为患者带来多项代谢指标的改善。
诺和盈是全球首个且目前唯一用于长期体重管理的胰高糖素样肽-1受体激动剂（GLP-1RA）周制剂，主要成分为司美格鲁肽，适用于初始BMI（身体质量指数）大于等于30kg/m2（肥胖），或在27kg/m2-30kg/m2之间（超重）且存在至少一种体重相关合并症的群体，一周一次给药。目前，诺和盈已在全球超过10个国家和地区上市。
• 点评：2024年6月，中国国家药监局批准诺和盈上市。此前，不少患者通过“降糖版”司美格鲁肽达成减重需求，但也被指药物滥用，现在终于能在医生的指导下合法使用“减重版”司美格鲁肽了。（曹妍）
02 肺癌脑转移新药在中国获批上市
11月20日，中国药监局（NMPA）批准江苏晨泰医药科技有限公司（简称“晨泰医药”）的1类创新药盐酸佐利替尼片（商品名：泽瑞尼）上市，适用于具有表皮生长因子受体（EGFR）19号外显子缺失或外显子21（L858R）置换突变，并伴中枢神经系统（CNS）转移的局部晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）成人患者的一线治疗。该药为全球首个获批的专门针对肺癌脑转移的新一代EGFR-TKI。
佐利替尼（Zorifertinib，AZD3759）是一种有效的、口服的、可逆的 EGFR 激活突变（L858R 和 Exon 19Del）酪氨酸激酶活性抑制剂，最初由阿斯利康研发，晨泰医药与阿斯利康在2018年1月达成合作，负责推进佐利替尼的II、III期临床开发。晨泰医药成立于2017年，专注于临床后期的药品开发。
• 点评：脑转移（BM）在表皮生长因子受体（EGFR）突变的非小细胞肺癌（NSCLC）患者中占比近30%。目前已有多款药品获批用于EGFR+非小细胞肺癌，但临床仍缺少专门针对肺癌脑转移药物治疗的研究。佐利替尼的获批，为伴中枢神经系统（CNS）转移的晚期 EGFR 敏感突变 NSCLC 的一线治疗提供了新选择。随着各类靶向疗法的研发推进，更多肺癌患者有了更长的生存寿命。（罗仙仙）
03 四十余篇论文揭示人体细胞奥秘
11月21日，《自然》（Nature）刊发“人类细胞图谱”（Human Cell Atlas，HCA）联盟的四十多篇论文合集，描绘了人体细胞的初步草图，重点介绍了HCA联盟近期在3个关键领域的发现，包括新的数据集、新的分析工具以及对特定器官或系统的综合分析。
首先，从人类发育组织中产生新的数据。如英国剑桥大学团队提供关于头骨、髋关节、膝关节和肩关节的新数据；其次，HCA联盟开发了分析工具，包括一种基于机器学习的方法，可以根据表达谱搜索相似细胞；第三，该合集对特定器官或生物系统的可用数据进行整合分析。如科学家提出涵盖范围从口腔组织到食道、胃、肠和结肠的胃肠道图谱，开发完整的脑类器官图谱以更深入地了解了类器官呈现的发育中的大脑的各个方面已达到何种水平。
▲人类细胞图谱。图片来源：Nature
HCA联盟成立于2016年，由英国惠康桑格尔研究所和基因泰克公司的科学家共同发起，旨在为人体中的每种细胞类型都建立一个生物学图谱，有来自102个国家/地区的超过3600名研究人员参与。HCA数据门户网站目前拥有从约9100名捐赠者收集的约6200万个细胞的数据，并开放数据免费访问（https://data.humancellatlas.org/）。
• 点评：细胞是生命的基本单位，但目前我们对细胞的种类、功能和复杂性仍知之甚少。上述研究成果，为建立完整的人类细胞图谱奠定了基础。（罗仙仙）
04 人类健康与疾病蛋白质组图谱发布
11月22日，复旦大学附属华山医院、复旦大学类脑智能科学与技术研究院的团队合作，在《细胞》（Cell）发表论文Atlas of the plasma proteome in health and disease in 53026 adults。研究团队通过深入分析53026名个体的血浆蛋白质组数据、跨越14.8年的中位随访期，绘制了人类健康与疾病蛋白质组图谱。图谱涵盖2920种血浆蛋白质与406种既往患病、660种随访新发疾病以及986种健康相关表型，揭示了16.81万个蛋白质-疾病关联和约55.45万个蛋白质-表型关联。
研究团队还结合人工智能大数据分析方法，构建了疾病诊断预测模型以及发现26个具有治疗潜力且安全性良好的新靶点。另外，该研究建立了一个可开放访问的蛋白质组-表型组资源数据库Proteome-Phenome Atlas（https://proteome-phenome-atlas.com/）。
▲人类健康与疾病血浆蛋白质组图谱。图片来源：cell
• 点评：上述成果有助于科学家们更好地理解疾病的生物学机制，或将加速疾病生物标志物的识别、预测诊断模型和治疗靶点的开发，为精准医学的发展提供支持。（罗仙仙）
智能与计算
05 谷歌发布量子计算纠错解码器AlphaQubit
11月20日，谷歌发布基于Transformer构建的解码器AlphaQubit，能够以高精度识别量子计算错误。AlphaQubit 以一致性检查（consistency checks）作为输入，旨在预测逻辑量子比特在实验结束时的状态是否与初始准备状态发生了翻转。AlphaQubit通过两个阶段的训练——先用模拟样本进行预训练，再用有限数量的实验样本进行微调训练。
在最大规模的Sycamore（谷歌2019年研制的量子计算原型机，由54个量子比特组成）实验中，AlphaQubit比张量网络（tensor network）方法少犯6%的错误，还比相关匹配方法少犯30%的错误。此外，研究人员使用模拟量子系统的数据对AlphaQubit进行训练，这些系统最多包含241个量子比特。AlphaQubit的性能优于领先的算法解码器，这表明它在未来也能应用于中型量子设备。相关研究论文同日发表于《自然》（Nature），题为Learning high-accuracy error decoding for quantum processors。
• 点评：量子计算机被视为下一次科学革命的强大引擎，但量子比特的自然状态非常脆弱，易受多种因素的干扰。准确识别错误，是量子计算机能够大规模执行长时间计算的关键一步。AlphaQubit的推出，标志着机器学习在量子错误纠正中的一个里程碑，使得量子错误纠正大规模的系统中的实际操作成为可能。（罗仙仙）
06 IBM实现“跨芯片”量子纠缠
11月20日，IBM欧洲研究中心科学家在《自然》（Nature）发表论文Combining quantum processors with real-time classical communication，介绍他们开发的连接量子芯片解决方案，先在第一块芯片上创建一对量子比特的纠缠状态，然后将其中一个量子比特传输到第二块芯片，成功让两个有127个量子比特的超导量子芯片纠缠在一起，并作为一个整体完成了一个需要142个量子比特才能完成的计算任务。
• 点评：量子计算能够处理更大规模、更加复杂的特定任务，但实用性取决于能否扩展量子比特的连接性。实现“跨芯片”量子纠缠，有望制造出真正可用的量子计算机。（曹妍）
07 亚马逊向Anthropic追加40亿美元投资
11月22日，亚马逊宣布向AI初创公司Anthropic投资40亿美元，成为后者主要的云服务提供商，Anthropic还将使用由亚马逊AWS Trainium和Inferentia芯片训练及部署其未来基础模型，此前它主要使用英伟达芯片。这是2023年9月亚马逊对Anthropic投资40亿美元以来的新一轮财务追加。
Anthropic于2021年由OpenAI前高管Dario Amodei等人创立。2023年4月，Anthropic生成式人工智能模型Claude加入亚马逊云服务平台AWS Bedrock。
• 点评：2023年以来，微软智能云携手OpenAI，不断挑战亚马逊AWS在云市场的统治地位。随着亚马逊与Anthropic的合作深化，两个不同组合之间的竞争又有新看点了。（曹妍）
科学前沿
08 可降解永久性化学物质的新型催化剂
11月20日，中国科学技术大学、科罗拉多州立大学研究团队分别在《自然》（Nature）杂志发表论文，介绍新型催化剂降解全氟和多氟烷基物质（PFAS）的研究成果。
PFAS因其防水、防热、防油等特性，被广泛应用于不粘锅、抗污面料等产品中。不过，PFAS稳定的碳-氟键（C-F）结构能够存留1000年或更长时间，也被称作“永久性化学物质”，对人体健康和自然环境造成了危害。
中国科学技术大学团队在Photocatalytic low-temperature defluorination of PFASs一文中提出，实验中的有机催化剂被光照射后，能够从溶液中添加的PFAS化合物中夺取电子，并提高电子能量使PFAS化合物分解。研究人员称，分裂的氟原子通过与溶液中的氢化钾反应形成氟化钾而被安全地隔离。
科罗拉多州立大学团队在论文Photocatalytic C–F bond activation in small molecules and polyfluoroalkyl substances中报告，团队开发了一种有机催化剂，当用蓝光激发催化剂时，它会从溶液添加剂中获取电子，将其传送到PFAS化合物中。催化剂不是直接将PFAS分解，而是用氢原子替换PFAS的氟原子，从而产生碳氢化合物。
• 点评：这两个催化剂需要化学添加剂，催化效率也并不完善，但它们为PFAS降解或转化为有用的化合物带来了可能，也为环境治理提供了新思路。（曹妍）
中国与世界
09 中国发布《可信数据空间发展行动计划》
11月23日，中国国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》（下称“行动计划”），提出到2028年，可信数据空间运营、技术、生态、标准、安全等体系取得突破，建成100个以上可信数据空间。
行动计划主要包括三大行动：一是实施可信数据空间能力建设行动，通过构建可信管控能力，提高资源交互能力，强化价值共创能力，打造可信数据空间的核心能力体系；二是开展可信数据空间的培育推广行动，主要是布局企业、行业、城市、个人、跨境等五类可信数据空间的建设和应用推广，探索各类数据空间的场景创新、模式创新、机制创新；三是推进可信数据空间的筑基行动，围绕制定关键标准、攻关核心技术、完善基础服务、强化规范管理、拓展国际合作等五个方面，全面夯实可信数据空间的发展基础。
• 点评：可信数据空间是实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，行动计划有助于推动数据资源的开发利用，构建全国一体化的数据市场。（曹妍）
10 美国拟向数字孪生领域投资2.85亿美元
11月19日，美国商务部宣布，计划向半导体研究公司制造联盟公司（SRC）提供2.85亿美元的资金支持，用于建立和运营美国首个芯片制造数字孪生研究所SMART USA，以开发、验证和使用数字孪生来改进美国的半导体设计、制造、先进封装、组装和测试流程。
SMART USA未来五年的发展目标为：将美国芯片开发和制造成本降低35%以上；将半导体制造、先进封装、组装和测试的开发周期缩短30%；将半导体制造相关的温室气体排放量减少25％；对超过10万名工人和学生进行数字孪生技术培训等。
• 点评：除了给半导体制造企业提供高额补贴，美国政府同时还围绕半导体研发生态展开多点布局，其半导体产业发展的雄心可见一斑。（曹妍）