瑞典如何成为欧洲硅谷

作者 | Colm Fulton,Supantha Mukherjee
整理 | 祝涛
出品 | 优快云(ID:优快云news)

据路透社报道,Klarna创始人、亿万富翁Sebastian Siemiatkowski正计划着欧洲有史以来规模最大的金融科技公司的上市,这是一场资本盛宴。然而,他却将自己的成绩归功于一个意想不到的支持者:瑞典福利国家。

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瑞典的政策

Siemiatkowski特别指出,上世纪90年代末,瑞典政府出台了一项政策,要让每个家庭都有一台电脑。

他向路透社表示:“像我这样的低收入家庭是无法使用电脑的,但当改革开始实施时,我母亲第二天就买了一台电脑。”

16岁时,Siemiatkowski就开始在那台电脑上编程。20多年后,他所创办的公司Klarna估值达到了460亿美元,并计划上市。该公司尚未透露具体细节,但许多银行家都预测该公司将于明年初在纽约上市。

1998年至2001年,在该政策实施的这三年中,共有85万台家用电脑被购买,覆盖了当时全国400万家庭的近四分之一,其中包括了许多本来买不起电脑的人。

世界银行的数据显示,2005年Klarna成立时,瑞典每100人中有28个人是宽带用户,相比之下,美国每100人中只有17个宽带用户,而全球平均数值为3.7%。

瑞典的家庭电脑热潮,以及早期投资的互联网连接,都促使其首都斯德哥尔摩成为创业公司的沃土,孕育了Spotify、Skype和Klarna等公司。

当苹果的iTunes还停留在下载时代时,Spotify开创了流媒体听歌的新方式,后来流媒体成为全球主流,这一家瑞典公司占据了上风。

Siemiatkowski说:“这只可能发生在一个宽带覆盖率很高的国家,而在其他地方基本上不可能实现。这让我们的社会发展领先了好几年。”

一些高管和领导认为,一个通常被视为与创业精神相悖的深层社会安全网,往往可以促进创新。这可能是20世纪50年代的瑞典设计师们所没有想到的结果。

育儿在很大程度上是免费的。一系列的收入保险基金可以保护破产或是失业的人,在失业的300天内,保险金高达你原工资的80%。

视频信息服务公司Vaam联合创始人Gohar Avagyan认为:“瑞典拥有的社会保障网络,让人们都能够免于风险。”

创业率的对比

尽管英国和法国的总体投资规模更大,但瑞典在某些方面却超出了这些欧洲金融大国。

根据经合组织(OECD)经济学家2018年的一项研究,瑞典的创业率在世界上排名第三,仅次于土耳其和西班牙。在瑞典,每1000名员工中就有20家创业公司,有74%的创业公司可以存活三年及以上。

据风险投资公司Atomico的莎拉·格莫里(Sarah Guemouri)称,斯德哥尔摩的人均独角兽公司(估值超过10亿美元的初创公司)数量仅次于硅谷,约为每10万居民0.8家。

一份关于欧洲科技公司的2020年报告显示,硅谷(旧金山和旧金山湾区)每10万人中就有1.4家独角兽公司。不过,在一个资本利得税率高达30%、个人所得税高达60%的国家,没人敢保证这种繁荣能一直延续。

2016年,Spotify认为高税收使其难以吸引海外人才,于是正在考虑将总部搬到国外,至今仍未达成。

风险投资公司QED Investors的合伙人Yusuf Ozdalga表示,对于不讲瑞典语的人来说,在创业过程中的融资和行政或法律任务可能会很困难。对比荷兰,阿姆斯特丹政府在4月份宣布将英语作为官方语言,以方便国际公司的工作。

风险投资的“有趣困境”

风险投资公司Northzone的合伙人JeppeZink表示,欧洲金融科技公司的全部转售价值 (投资者套现时获得的金额)有三分之一来自瑞典。他补充道:“政府政策促成了这一趋势。”

“对于我们风险投资家来说,这是一个有趣的困境,因为我们不习惯监管创新市场,事实上,我们天生害怕监管。”

瑞典数字部长Anders Ygeman表示,社会监管可能会让创新者失败,然后从头来过。

初创公司诺思沃特(Northvolt)的首席执行长Peter Carlsson说:“成功终究会孕育另一个成功。当你看到其他人的成功时,真的产生连锁反应。我认为,这也许是创造当地生态系统最重要的因素。”

关于“新硅谷”的争议

“瑞典成为欧洲硅谷”这一话题在HN上引起了热烈讨论。

有人认为,将任何欧洲国家称为“欧洲硅谷”都是不合理的。他们认为,如果真的有人相信“欧洲硅谷”的说法,意味着几件事:他们不知道欧洲的现状,或者他们从来没有去过硅谷。

也有人认为,直接否定“欧洲硅谷”是一种过激的观点,他们认为,其他国家的政府正在研究硅谷成功的因素和框架,并且每个城市都有自己的产业特色,这些城市应该结合自己的优势和特色去打造一个​“新硅谷”。

也有人认为,当某个城市声称自己是“新硅谷”时,它就已经输了​。因为它依然只是在模仿而不是创新,“政府资助的创新基金”听上去倒是很不错,但这只不过是掩盖了私营企业对此不感兴趣​的事实。

对此,你的看法又是如何呢​?请留言与我们一起讨论吧​。

参考链接:
https://www.reuters.com/business/finance/how-sweden-became-silicon-valley-europe-2021-08-11/
https://news.ycombinator.com/item?id=28139376

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)机器人导航等领域。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。; 适合人群: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、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 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应用于移动机器人、无人车、无人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,降低对人工标注的依赖,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。; 适合人群: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人士。; 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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