民进党自导自演蛋洗民进党中央，嫁祸蓝白在野实力，给人一种在野党野蛮、无视社会秩序的形象。 民进党自导自演嫁祸大翻车事件已经好几次了，看来反串的手段民进党还没玩到极致。 https://t.co/BmS85H934i

Empowering Smart Urban Development in Oman 🏡 🌍 We’re excited to share that #ABB# recently conducted a specialized Smart Buildings Training for the Ministry of Housing, supporting the Sultan Haitham City Project—a transformative initiative shaping the future of Oman’s urban landscape. As the first project under the Ministry’s ambitious development program, Sultan Haitham City will unfold in four phases from 2024 to 2045, ultimately accommodating 100,000 residents as part of #Oman# Vision 2040. During our training session, our experts covered key topics, including: Energy Management System, ABB Ability, 415V Switchgear (ACB, MCCB, MCB), Building Management Systems (#BMS#), KNX & Wiring Accessories and Smart Building Technologies. At ABB, we are proud to support sustainable and innovative urban development in Oman. A huge thank you to our team for delivering an insightful session and to the Ministry of Housing for their engagement! تدعم تطوير المباني الذكية في سلطنة عُمان 🏡 🌍 يسعدنا مشاركة بأن إيه بي بي نظمت تدريب متخصص حول المباني الذكية لوزارة الإسكان، في إطار دعمنا لمشروع مدينة السلطان هيثم—وهي مبادرة رائدة تُسهم في تشكيل مستقبل التنمية الحضرية في سلطنة عُمان. يُعد هذا المشروع الأول ضمن البرنامج التنموي الطموح للوزارة، حيث سيتم تنفيذه على أربع مراحل من عام 2024 حتى 2045، ليستوعب في نهايته 100,000 نسمة كجزء من رؤية عُمان 2040. خلال جلسة التدريب، استعرض خبراؤنا مجموعة من الموضوعات الرئيسية، بما في ذلك أنظمة إدارة الطاقة، وحلول ABB Ability ، بالإضافة إلى لوحات الجهد المنخفض، كما تم التطرق إلى أنظمة إدارة المباني (BMS)، وتقنيات KNX و أحدث تقنيات المباني الذكية. إيه بي بي تفخر بدعم التنمية الحضرية المستدامة والمبتكرة في سلطنة عُمان. شكر كبير لفريقنا على تقديم جلسة ثرية، ولوزارة الإسكان على تفاعلها البنّاء! #SmartBuildings# #OmanVision2040# #SultanHaithamCity# #Innovation# #Sustainability# #UrbanDevelopment# #ABB# #المباني_الذكية# #رؤية_عمان_2040# #مدينة_السلطان_هيثم# #الابتكار# #الاستدامة# #التنمية_الحضرية# #ABBMiddleEast#

如何分析AI生物制药领域公司的竞争优势？这里是我研究的核心要点总结： 1. 核心驱动力：“闭环”飞轮效应是真正的护城河 在AI驱动的生物制药赛道中，真正的护城河并非仅仅拥有先进的AI算法，而是建立一个高效、快速迭代的“闭环”飞轮。这个飞轮的具体运作模式是：AI模型（干实验室/Dry Lab）进行预测，例如识别新的药物靶点或设计新的分子；然后，自动化机器人（湿实验室/Wet Lab）快速进行生物实验以验证这些预测；实验产生的高质量、独家的（Proprietary）数据被立即反馈给AI模型，用于下一轮的训练和优化。这个“设计-制造-测试-学习”（DMTA）的循环速度和规模，决定了公司的核心竞争力。像Recursion每周能进行超过200万次自动化实验，其数据飞轮转速极快，使其能够以前所未有的速度绘制“生物学地图”。这种模式下，数据优势增强了模型能力，而更强的模型能指导公司进行更精准的实验，从而获得更优质的数据，形成一个不断自我加强、竞争对手难以逾越的壁垒。 2. AI原生生物科技（AI-Native Biotech）：“速度与平台”的双重革命 以Recursion、Exscientia和Insilico Medicine为代表的AI原生公司是这场革命的先锋。它们的共同特点是，从零开始就将AI和自动化实验深度整合，构建了端到端的药物发现平台。Recursion的“Recursion OS”通过对细胞进行大规模扰动和表型成像，建立了一个庞大的、可用于导航的生物学地图，其核心是规模化的数据生成能力。Exscientia则强调“以患者为先”，利用源于真实患者组织的多组学数据来指导AI模型，使其预测更具临床相关性，并已成功将多个AI设计的候选药物推入临床。Insilico Medicine则以其Pharma. AI平台闻名，该平台包括用于靶点发现的PandaOmics和用于分子设计的Chemistry42，并以惊人的速度将其首个AI发现和设计的药物从概念阶段推进到临床II期。这些公司不仅通过技术平台吸引了与大型药企数十亿美元的合作，也同时在建立自己的内部药物管线，展示了“平台即产品”的强大商业模式。 3. 传统大型药企（Big Pharma）的觉醒：“数据金矿”与“生态系统”的构建 传统大型药企如赛诺菲（Sanofi）已经意识到，它们最大的资产之一是沉睡了几十年的海量专有临床前和临床数据。它们的策略是“双管齐下”：一方面，大规模投资内部AI平台，如赛诺菲的plai，旨在打通从研发到生产、商业化的所有数据孤岛，赋能内部科学家；另一方面，它们不再仅仅是技术购买方，而是与顶尖AI公司（如与Exscientia合作）甚至科技巨头（如与OpenAI合作）建立深度战略合作，用自己高质量的专有数据来“精调”（Fine-tune）最前沿的AI大模型。这种策略的优势在于，它们拥有验证AI预测结果的完整后端能力——从临床前开发到全球临床试验再到市场准入。大型药企的飞轮在于其数据的广度和深度，以及将AI模型洞见转化为上市药物的强大能力，这是初创公司在短期内无法比拟的。 4. 技术平台公司（Tech Platform）的降维打击：从“卖铲子”到“共同掘金” 这一类别的公司以薛定谔（Schrödinger）和Isomorphic Labs (Google DeepMind)为代表。薛定谔的独特之处在于其基于物理学的计算平台与机器学习的深度融合。它开创了一种混合商业模式：既通过向全球药企销售其业界领先的模拟软件来获得稳定、高利润的现金流（“卖铲子”），又利用这个平台进行内部药物研发和与大药企（如BMS）的高价值合作（“共同掘金”），分享后期收益。这种模式风险较低，且能通过广泛的客户使用和合作项目不断验证和改进其平台。而Isomorphic Labs则代表了另一种力量，它继承了Google DeepMind在AlphaFold上的突破性成就，试图用最纯粹的“AI优先”或“数字生物学”方法重新定义整个药物发现过程。它不依赖于自己的湿实验室，而是相信其强大的预测和生成模型本身就构成了核心价值，通过与大型药企（如礼来、诺华）建立价值数十亿美元的里程碑式合作，来验证其“数字孪生”驱动的研发模式。 5. 数据护城河的两种主要形态：规模化工业数据 vs. 精准化人类数据 在AI制药领域，数据是核心资产，但其形态和获取方式决定了护城河的类型。第一种是“规模化工业数据”，以Recursion为典范。通过在实验室中对标准化细胞模型进行数百万次可控的实验扰动（如基因编辑、化合物处理），生成海量、统一、高质量的图像和组学数据。这种数据的优势在于其规模和一致性，适合训练能够理解复杂生物学通路的底层模型。第二种是“精准化人类数据”，以Exscientia和Verge Genomics等公司为代表。它们专注于获取与特定疾病直接相关的真实人类生物样本（如肿瘤活检、神经退行性疾病的脑组织），并进行深度多组学分析。这种数据的优势在于其极高的临床相关性，能够帮助AI模型更准确地识别与人类疾病真正相关的靶点和生物标志物。这两种数据策略各有千秋，未来最强大的公司可能会是能将两者有效结合的企业。 6. 商业模式的演进：从单一服务到“合作+自有管线”的双轮驱动 早期AI制药公司多以提供技术服务或点状合作为主，但现在赛道领先者已经普遍进化为“合作+自有管线”的双轮驱动模式。这种模式的好处是多方面的：首先，通过与大型药企的高价值合作，不仅可以获得大量非稀释性的资金来支持平台发展，还能借助合作伙伴的专业知识和资源来验证其平台的技术价值和商业潜力，这本身就是一种强有力的背书。其次，建立内部药物管线，尤其是将候选药物推进到临床阶段，是证明其平台能够独立创造最终产品（药物）的终极证据。这不仅能带来未来更高的潜在回报（如果药物成功上市），也极大提升了公司在合作谈判中的议价能力和整体估值。Insilico Medicine拥有超过30个内部管线项目，其中多个已进入临床，充分展示了这种策略的执行力。 7. 行业面临的共同挑战：从数据孤岛到“可解释性AI” 尽管前景光明，但整个行业仍面临严峻挑战。首先是“数据挑战”，包括数据孤岛（数据分散在不同部门、格式不一）、数据质量参差不齐，以及公开数据与能用于训练强大模型的专有数据之间的巨大鸿沟。其次是“模型挑战”，特别是“黑箱问题”。AI模型，尤其是深度学习模型，其决策过程往往不透明，这在受到严格监管、人命关天的制药行业中是重大障碍。因此，“可解释性AI”（XAI）的发展至关重要，科学家和监管机构需要理解模型做出某个预测的生物学依据，才能真正信任并采纳其结果。最后是“验证挑战”，一个AI预测出的新靶点或新分子，最终仍需通过耗时且昂贵的真实世界实验和临床试验来验证，这个“从虚拟到现实”的转化瓶颈依然存在，是衡量一个AI制药公司成熟度的关键指标。 8. 未来趋势展望：生成式AI与多模态数据的融合 展望未来，两个关键趋势将主导AI制药的发展。第一是“生成式AI的深化应用”。继AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得突破后，生成式AI正被广泛用于从头设计全新的蛋白质、抗体和具有理想特性的小分子药物，这远比在现有化学库中进行筛选更具想象空间。这意味着AI的角色正在从“发现者”转变为“创造者”。第二是“多模态数据的融合”。未来的AI模型将不再仅仅依赖于基因组或蛋白质组数据，而是能够同时理解和整合来自不同维度的数据类型，如基因组学、转录组学、蛋白质组学、细胞成像数据、电子病历（EHR）和数字病理学图像等。通过构建一个更全面的疾病数字孪生模型，AI将能更精准地进行个性化治疗方案推荐、预测药物反应和临床试验结果，真正将精准医疗推向一个新的高度。

顶级宏观大佬对谈美国关税政策及其影响。前段时间Capital播客节目聚齐了三位在宏观经济和资产配置领域颇有建树的专家，在Ted Seides的主持下，四人就全球市场和地缘政治格局的变迁以及美国资产的走向进行了深入探讨，并分析了投资者应如何应对这一深刻变革的时期。 这场对谈的阵容堪称“地表最强”宏观，三位大佬分别是： 1）James Aitken，独立咨询公司Aitken Advisors的创始人，以其对全球金融体系运行机制的深刻理解而著称，尤其擅长分析美元流动性、影子银行体系和央行政策对市场的结构性影响。 作为一名知名宏观策略顾问，James曾任职于瑞士银行和伦敦的对冲基金 Lansdowne Partners，因曾在2008年金融危机前精准判断市场风险而声名大噪。 2、Marko Papic曾担任BCA Research的宏观地缘政治首席策略师兼副总裁，负责将全球政治发展与宏观资产配置结合分析。 Marko后来创立了Clocktower Group宏观策略团队，并著有畅销书《Geopolitical Alpha: An Investment Framework for Predicting the Future》。 3、Louis-Vincent Gave是Gavekal Research的联合创始人，该公司以宏观研究见长，其父Charles Gave也是著名的经济评论人。 Louis的研究风格深入浅出，尤其擅长从结构性趋势和制度变化中挖掘长期投资主题，如去美元化、债务泡沫等。 对谈要点： 1、美元下跌、或者说美元资产见顶，真正开始于1月，始于债市开始“惩罚”美国立法者的时候。白宫可能并不是真的那么关心股票，他们更关注债券收益率，他们可能有一个设想，即在本届政府早期出现轻微的衰退会很棒。 2、美国的大规模财政支出是导致“美国例外论”终结的重要因素，特朗普政府的贸易政策也加速了这一进程，全球盈余/边际资本正在重新寻找新的投资目的地。 我们正处于一个多极世界而非二元世界，投资者总是在被一种“伪冷战模型”误导。 3、在政策诱导型衰退中，真正重要的不是数据本身，而是政策的“二阶导数”（即政策的边际变化趋势）。 4、“美国例外论”终结的本质是美国相对于世界上其他地区不再保持优异表现。美国市场可能看到了底部，接下来将是是美国资产跑输全球的五年周期；如果现在还有人说市场“超跌了”，那可能需要去冷静一下。 5、美国的资产表现越来越像一个新兴市场国家，我们正在步入弱美元时代，资本将流向当前被严重低配的领域。 即使美国与日本、韩国和其他国家进行大规模的关税贸易谈判也为时已晚，这无法阻止对信心的冲击、对资本支出的冲击、对企业支出的冲击，以及很快也会开始影响消费者行为的冲击。 6、特朗普实际追求的可能是5%到10%的全面关税，而不是40%。一旦市场嗅到这一点，过度看空风险资产是非常危险的。 James认为，如果美国能够维持信誉，解决财政问题，并软化贸易政策，那么美国可能会再次吸引资本；Marko则认为，只有在地缘政治危机爆发或军事冲突的情况下，避险资金才会以某种恐慌的方式回流到美国。 7、过去的10年里，世界各地的私人银行通过向私人客户出售结构性产品赚了很多钱。如果这些产品在市场不利条件下被触发，影响可能比2008年麦道夫骗局的规模(100亿美元)大得多，可能涉及数百甚至数万亿美元。 8、专家们对未来一年中的市场赢家和输家进行了预测，赢家包括加拿大、欧洲、日本、不结盟国家以及大宗商品；输家则“无疑”是美国。 对谈中文版全文：https://t.co/bmS5Suc4uM