中国风投第一人

熊晓鸽被誉为“中国引入高科技产业风险基金的第一人”,与IDG创始人麦戈文共同开启了中国风险投资的大门。从硅谷记者到IDGVC领导者,熊晓鸽参与并见证了搜狐、百度等200多家企业的崛起。

熊晓鸽被誉为“中国引入高科技产业风险基金的第一人”。其领导的IDG VC公司在中国投资了搜狐、百度、腾讯、携程、如家和当当等多达200多家公司,涉及领域包括软件、互联网、电信和酒店等。成功的投资,不仅促成了众多中国企业奔赴海外上市,也刺激了更多外资涌向中国,寻找投资项目。此外,IDG公司还涉足媒体出版、调查研究等行业,其快速、稳健的发展也在侧面加速了中国传媒领域的进步。

 

1991年,正是因为IDG创始人麦戈文的慧眼识珠,才有了当时在硅谷做记者的熊晓鸽踏足创投圈的机会。对于熊晓鸽而言,麦戈文不仅是他的恩师,也是彼此最重要的伙伴。麦戈文与熊晓鸽、IDG甚至中国创投圈的发展是密不可分的。

2014年3月,76岁的麦戈文在美国加州逝世。弥留之际,他想见四个人,而第一个,就是熊晓鸽。

1988年是一个特殊的年份,因为在这一年,一场关乎计算机的创业革命正在大洋彼岸的硅谷持续发酵。乔布斯被迫离开亲手创立的苹果公司开启另一次创业旅程,比尔盖茨成立的微软也在逐步成长着。

当时的熊晓鸽还在美国塔夫茨大学弗莱彻法律与外交学院攻读博士,1988年暑假,他受聘于《电子导报》,负责其在硅谷电子行业和风险投资方面的新闻。也正是从这时候开始,他接触到了风险投资,认识了很多风险投资商和创业者,熊晓鸽从此慢慢迷恋上了创业与投资。

上个世纪80年代的硅谷的创业风潮主力军是电子元件,所以他就以此作为他在杂志社专栏的主题。当时他们还提出了一个有趣的理论,叫“西去东来”。“西去”指的是技术从西方硅谷出去,而“东来”则是说产品的生产和制造集中在亚洲,由此也带动了亚洲四小龙(韩国、新加坡、香港、台湾)的腾飞。后来他还创办了硅谷在电子方面最活跃的一百家风险投资公司年度排名榜单。红杉资本、凯鹏华盈KPCB等都曾榜上有名。

熊晓鸽和麦戈文的相识也有一段故事。1988年,时任中信集团董事局主席的荣毅仁在美国进行访问,随后在弗莱彻演讲,熊晓鸽便促成《电子导报》赞助了演讲后的晚宴。麦戈文受邀出席了这场晚宴,并在现场同荣毅仁热情交谈,巧的是,为他们两人的沟通进行翻译的,正是精通中英两国语言的熊晓鸽,他展露出的优秀素质也因此给麦戈文留下了深刻的印象。这也给他们今后长达二十多年的合作,埋下了命运的伏笔。

1991年8月,熊晓鸽当时所在的公司决定将他派到香港工作,但他本人的理想是把《电子导报》的中文版做起来,无奈他的申请最终未能通过公司审核。于是熊晓鸽就给有过一面之缘的IDG董事长麦戈文写了封信,说明了自己面临的这一情况。令他没想到的是,麦戈文收到信后当天就邀请他加入IDG,正式的聘书也在第一时间寄给了熊晓鸽。之后,熊晓鸽到达深圳进行考察,他被国内如火如荼的改革浪潮深深打动,更加坚定了回国创业的决心。

对于刚回国的熊晓鸽来说,他的最初梦想是做一份关注中国互联网发展的国际性杂志,所以在他正式入职IDG之后,同年12月份他就到北京把《国际电子报》合并到《计算机世界》大体系里,随后变成《网络世界》),这是他在IDG经手的第一个项目。麦戈文则认为在中国除了出版业务外,中国风险投资孕育着更大机会。早在1989年1月,麦戈文在中国投资了太平洋比特体育器材公司,随后1993年6月,IDG在上海建立了第一家风投公司——上海太平洋技术创业投资公司,熊晓鸽出任第一任总经理。

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研员及从事自动驾驶、机器导航等相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器、无车、无机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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