李晓燕 PreAngel天使投资投资合伙人
【讨论纪要：文中“我”指轮值群主】
（本次纪要由第三十任轮值群主与群内成员的聊天记录整理而成，相关分享为轮值群主任职时所发）
小伙伴们好 ！我是这周的轮值群主李晓燕（刀刀），北大国发院P11。群里很多BiMBA的师兄师姐，还有很多新朋友，请多指教！我先做个简单的自我介绍：李晓燕 PreAngel天使投资投资合伙人，北大国发院国际MBA。
* 首批跃龙门（中国）创业导师团导师，中国天使投资人中心认证投资人，AC天使汇认证投资人，被多次邀请在创业项目大赛上担任点评嘉宾以及电视节目录制；
* 关注：高科技类早期项目，如：人工智能、医疗健康、互联网金融、教育等；
* 2013-2016北京巨辰泰昌投资公司总经理，普洱养老地产、产业地产，2015年专注早期天使投资；
* 2007-2012联想融科智地资产管理公司，从事房地产PE，专注资产证券化，Reits等（证监会Reits专家小组的研究支持）。2009-2012重庆融科光控董秘兼副总经理，完成不良资产项目（商业地产）的融、投、管（再定位、再设计、再改造、招商、运营）、退。
* 2000-2007联想控股柳传志、宁旻秘书，监管秘书处、行政处；
简单的说，就是联想+投资的职业生涯，做早期天使还是个新兵，期待和高手们学习！我是从PE投资转向到前端天使投资的，我想先分享一下对其中的理解。国内的投资最初是以美元基金的VC和PE开始，最近这些年人民币基金为主。从2014年开始，伴随着二级市场的牛市，以及总理的“大众创业、万众创新”，天使投资的退出案例越来越多，天使投资逐渐被大家关注。PE主要是投资商业模式比较成熟的企业，且在行业地位领先，有非常好的利润或增长前景，需要规模化扩张；通过并购相关公司，或构造生态圈增加其价值；通常进入D轮开始算；退出通道基本是并购或IPO。
VC主要是投资模式经过初步验证，产品已上线，能够快速迭代；数据很好，用户迅速增长，成长前景好；团队相对完整，并迅速扩张；退出通道：新三板、并购或IPO。
天使主要是投资只有一个商业雏形，产品未上线或刚上线；商业模式有，但未被验证；团队不完整；但行业规模大；退出通道：新三板、A轮之后等。
以上是简单的对比，我想群里的牛们很了如指掌。国内的天使还处于萌芽期，尽管从2014年到现在，已经涌现出很多天使投资人和天使投资机构。
但从中国和美国相比，中国的天使与VC相比，数量还太少。有几个数据。1、美国的天使人数在30w+，中国只有1w+；2、美国VC每投资的3元中有1元是天使投资，在中国VC每投资30元，有1元是天使；天使的缺乏，造成了VC的好项目来源有限，模式初步验证少，估值较高。
简单的一个比较，二级市场要比一级市场领先大约半年。这也是去年上半年，我们能特别亲身感受到的，疯狂。去年初，我带领团队转做天使，当时的估值让我很震惊，早期的项目，在模式不清晰，数据没有或很少的时候，融资额基本都是从2000w起，那就意味着，早期估值就已经在1-2亿左右。
天使投资对每个项目的后续融资的期待是，10倍如果天使阶段的估值很高，那么后面的融资将会更加高，所以经常会充斥着拿到巨额融资的消息（当然，有很多是PR，假的）。股灾之后，疯狂的估值缓慢回落，更明显的是，2016年3月份开始，不仅是国内的早期项目，美国的很多独角兽的估值也向下调整很多。这就是，从去年开始，大家都喊，冬天来了。
插一句投资感受，也是我07年刚入行时，一个老前辈告诫我的，一定要避免投资冲动。我个人认为，不论是哪个阶段的投资，还是要回归商业的本质。如果是泡沫，终究还是要破的。
媒体上经常会看到，三分钟拿到投资等等的故事，现实中是非常少的。尤其是今年上半年，从VC到天使，全都放慢了投资速度，一方面是希望估值回归到理性，另一方面也是在精挑项目。好项目融资是不难的，不过去年好项目的估值也被自己炒起来了。
现在很多天使机构，已经开始像VC、PE一样做DD了，也要做行业研究，以前这样做的非常少。不过我在去年的时候，就要求团队必须做宏观研究、行业分析，同时看项目。
这就要聊一下，天使到底是看什么？这就是投资逻辑
我自己的理解是这样的，所谓的投资逻辑很多都是基于自己的优势或背景产生的。比如，天使圈也有清华系、北大系、BAT系等。那么很多机构，认为从这些企业或院系出来的，人已经经过基本验证，他们就会更关注赛道。
我个人的投资逻辑是，看势、论术、识人，也可以理解为天时地利人和。势主要是指宏观，比如，经济周期、行业周期、现在新常态下的机会。包括新技术对各个行业的渗透。过去，互联网-移动互联网，都是从我们就能体会到的消费领域开始，慢慢会逐渐渗透到企业端、制造业。
论术，我自己把它定义成技术+商业模式。国内这几年更多是商业模式的创新，比如O2O，这是非常典型的，国外的O2O很少发展成中国这种态势。国内是一个巨大的消费市场和推广市场，但缺乏技术的原创。在过去的工业时代、信息时代，商业模式创新和技术创新是交替的。
梁健康：@李晓燕 天时地利人和的判断提法很有见地。个人觉得，宏观经济影响更多的是投资的节奏和规模，对于项目判断的影响没那么直接，尤其是早期项目。
李晓燕：@梁健康欢迎讨论天使投资的投资方向，是未来3-5年后的发展。宏观经济在判断方向上会有很大帮助。另外，天使投资也要考虑投资节奏
这个图是Gartner发布的2015年新兴技术成熟度曲线。可能不是很清晰，网上很容易搜索到，可以做个参考。里面会按照少于2年，2-5年，5-10年，10年以后，几个时间段，对新兴技术的发展做分类。
梁健康：技术创新带来的行业和经济发展往往慢于模式创新，判断也更难，国内的技术创新项目少，得到认可和支持的就更少。
各个技术也会根据技术的实际成熟和人们对其的预期，分为技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫化的谷底期、稳步爬升的光明期。
在天使阶段和VC阶段，技术并不是很成熟，但人们对技术的期望很高，媒体的报道也较多，会催生一些泡沫。当技术遇到瓶颈时，有些企业会被淘汰，留存下来的企业对技术的攻克，最后逐渐发展、壮大，技术和商业模式相对稳定后，PE进入。
很明显的例子就是人工智能，如果往前追溯，宏观来看，从1931年就开始了。这些年，由于研究方向上、大数据等发展，技术有很大突破，才更多被世人关注。
明天，我想就我的一些粗浅理解，谈谈人工智能AI和无人驾驶的。回过来最后说，识人。我觉得这其实是最难的。企业的发展往往都是九死一生，能存活5年、10年，20年，30年的国内企业真的不多。很多项目，有时不是外界打败的，是源于自身，投资成功还有一个关键要素，就是运气，同一个赛道，有时避免投资冲突，两个团队选一个，最后很可能你投的就没跑出来。
早期投资比VC、PE对投资人的要求更高，就是因为各种不确定性，商业模式，团队的各种成熟度（比如，没有经历过经济周期，或管理过公司，学习能力不强等）。
李俊宏：投资者总在标榜自己的成功案例说明什么？天使投资人每一个项目只投相对小的数额说明什么？
李晓燕：天使投资对单个项目的投资在自己的投资比例中会有安排，相对小，要看是相对谁？相对VC？投资额和估值是成比例的。早期阶段，各种不成熟，如果要高估值，要有支撑。
李俊宏：晓燕谈到的投资逻辑很关键 对投资人来讲鸡蛋没办法放在一个篮子里。
李晓燕：另外，我个人认为，去年高估值影响了很多人的创业心态，很多创始人认为，没有钱就没法创业。我自己是不喜欢这样的创业者的，如果他不能all in，很多的退路，投资人为什么会相信他能做出好的项目呢。有一种说法，叫连续创业者。去年就催生出很多这样的人，拿了投资人的钱，不负责任的尝试自己的想法。不是所有的人都适合创业。创业对身心的考验是巨大的，很多创业成功的人，不会因为几次失败就放弃的。
李俊宏：硅谷创业者如归来的一些人讲的一样:他们对投资人有契约的担当，我们的年轻人里已经不鲜见忽悠者。
李晓燕：对，前面讲国内的天使投资人缺乏，VC端众多，也造成了这种浮躁。硅谷的天使阶段和VC阶段的估值，一直很合理，也没有那么大的泡沫。我今天先简单分享到这里，欢迎大家讨论。我个人还是很看好中国的股权投资，尤其天使投资。我们自己说，做天使投资的人，都是天生乐观的，相信未来会更好。天使一般一年一个人看近一千个项目，投资在1-10个左右。这个是天使圈的常态。看是指见面聊，不是收BP的数量，如果有个人想做天使投资的，我建议前一两年多看项目，数量很重要。
昨天Gartner曲线，谈到了有些研究其实从很多年前就开始，但因为技术的限制，会有所停滞，在新的技术或研究思路有所突破后，又有了进一步的发展。今天聊聊人工智能，我抛砖引玉，希望各位多指点。
Alphago战胜了李世石，引爆了世界各国对人工智能的关注，也有很多人持悲观态度，如，霍金、埃隆马斯克。如果把时间拉长，广义的看，人工智能的研究从1931年开始。这是在图灵之前的一个奥地利数学家哥德尔提出的哥德尔不完备定理——在一套足够有效的一致行动系统中，总存在不能通过系统的公理及其导出的定理所证明或证伪的命题。并建立了一套普适编程语言。
1936年，我们都熟悉的图灵证明只用“0”和“1”两个数进行处理的通用计算机，就可以实现任何以演算式表达的数学问题——图灵机。1950年，图灵提出了用来检验机器的智能是否与人类相当的“图灵测试”——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，这台机器就具有智能。
张旭分享：一个故意不通过图灵测试的人工智能（后面附有链接）
这篇文章特别好，推荐！50年代时，IBM开发出西洋跳棋程序，并在1963年打败了美国跳棋大师。这个事件在当时引起了轰动，也激发了很多人对人工智能的猜想，认为人工智能很快在任务完成中就能与人类一样。
但当时的算法和数据，研究的方法都没有突破性的进展，从上世纪70年代到2005年，被称为“人工智能的冬天”。记得昨天的Gartner曲线，泡沫的产生，源于新技术的出现、媒体的报道、人们的高预期，出现瓶颈后，泡沫破灭，技术继续深度研究，再缓慢发展。
这中间穿插着1997年，深蓝打败国际象棋世界冠军。直到2006年，多伦多计算机科学家Hinton研究的利用多层神经网络的深度学习（deep learning），使人工智能有了快速发展。现在的人工智能基本都是基于这个理论。深度学习简单说，就是利用计算机模拟神经元网络，使机器具备自学的能力，最重要的一点就是能够做决策。
在深度学习技术之前，人工智能的研究方法都是通过编写计算机程序，把任务写成一条条具体的规则。但其实，我们自己能够体会到，人类有很多是本能，比如，快速的避险，识别图像等，不是机械的程序去实现的。科学家发现，人类的很多知识都是从经验中学习的，并且似乎会存在一些通用的学习算法，人类就可以做一些新的工作，完成些新任务，我们可以比前人更有所突破，前人没有做过的事情，我们能够去做，比如：建造等。这也是人类社会能够不断的进步。
科学家模仿人类的大脑，开发人工神经网络，用软件或硬件实现了虚拟神经元。大脑的计算单元是神经元。简单理解就是，模拟人类大脑，进行输入和输出（完成任务）。输入是通过接收视觉、听觉信号，渐渐改变神经元之间的连接强度，最终网络连接会形成一种特定模式，神经元提取图像内容或对话的特征，完成输出。
接收到一个输入信号，深度学习算法就会进行一些调整。现在大部分算法，都是监督学习，就是训练中，图像会附上相应的标签，比如，日出，帮助完成学习任务。但这种方法，也会有局限性，机器也无法实现识别任何日出图像的图片。所以，通过深度学习算法，能够从大量例子中概括出抽象的概念，是目前研究的主要方向。
那基于这个目标，现在的有一类叫“卷积神经网络”。这个技术的关键就是“深”，这个“深”就是虚拟神经元的层数。
现在人工智能炒的非常火，是不是又是一个泡沫的开始，或者说，如果做投资有哪些机会呢。因为人工智能应用特别广，比如，无人驾驶（等会儿我会简单说说），医疗，以及未来的物联网时代等等。
所以，我就抛砖引玉，大家有兴趣的话，可以做些深入研究，寻找些机会。
秦逸飞：人工智能未来如何盈利如何套现？是否考虑到政策的神经质？今天已经成了股市大跌的重灾区
我认为，人工智能是一个大的领域，要拆分看，一会儿我会简单说说。二级市场很多是概念先行。人工智能从2006年，深度学习技术的发展，到今天已经10年了。深度学习技术成功的关键，一是计算速度的大幅提升，GPU的运用，使计算速度提升了10倍。GPU原来是为电子游戏服务的图形处理器。二是海量带标记数据集的出现。这个也要得益于互联网的快速发展。三是深度足够大，前面提到的“卷积神经网络”，就是多层的虚拟神经元。通过学习算法找到一系列的运算操作，对输入进行一层层的重构或分析，再进行输出。这个整个逻辑线理清之后，再看看投资机会。
基础层，一是芯片，前面说的是GPU，今年6月，中星微宣布NPU芯片推出，NPU是神经网络处理器。二是大数据，大数据这些年也被过度炒作，大数据并不是数据大，关键还是数据清理和数据算法，国内的很多公司还是概念型。三是存储，现在国内和国际的很多公司也在研究新型的存储方式。
技术层主要是算法和相关应用。比如，图像识别，这些各种生物识别的项目。语言识别，昨天的Gartner曲线当中有一个机器翻译，就包括在里面。还有就是智能机器人。
应用层的话，刚才提到的无人驾驶、工业4.0（就是中国制造2025）、医疗。大家会看到，这几年特别火的概念和项目，基本都和人工智能相关，不论是技术还是应用。
前一段时间，Alphago的事件，关于人工智能对人的威胁和替代的讨论，可能每个人都关注过或参与过。但不管我们愿不愿意，每个人都身在其中，而且也无法阻止，还有意识或无意识的享受着带来的便利和服务。
他们在国外顶级实验室工作很多年，确实掌握了一些领先的技术。一些素质不错的90后海归，回国后，也与前些年不同，有些人不是第一选择金融业，而是愿意去接地气的从基础做起。这些跟前几年不太一样，人才是最珍贵的，他们在顶级实验室所具有眼界、前沿研究，回国后不完全是照搬，在国内还要继续研发。所以，真的好项目，要有耐心。前几年低门槛项目太多，人也容易浮躁，很多创业项目，到第4年就要上市，违背商业本质，也不现实。
前面提到的人工智能的应用，无人驾驶，发一个图，这是NHTSA和SAE定义的分级标准。主要是前一段的特斯拉事件，引起了热议。在这个图里，想说明的是，完全自动化的无人驾驶（5级）距离我们还很遥远。目前，特斯拉被定义为2级或2级半。据说，奥迪和宝马的无人驾驶要更领先。
方竹：无人驾驶的路上有许多收获，例如辅助驾驶，主动安全。OEM车场都在跟进无人驾驶。但是投入很大研发的主要是OEM的汽车电子一级供应商，例如德尓福、大陆、博世等。
李晓燕：恩，无人驾驶现在做的很多。无人驾驶里有个以色列的技术公司，1999年成立，mobileye。如果从整个合作来讲，无人驾驶现在都是和一级供应商合作。如果细分的话，激光雷达是一个关键，不知道有没有机会。
方竹：新型企业与小企业没有机会！但是在中国大陆除外，如乐视造车。
方竹：中国自主品牌是乐視、阿里忽悠的机会，高精度地图咱们有机会，芯片算法机会不大。
五哥文章里提到的face++，是联想之星2010年底投资的。最初他们是在人工智能大的领域，2012年聚焦到人脸识别。这个也特别有意思，一是说明创业在过程中是会不断调整的，二是真的是要有耐心。
这个性感美女，大家一定很熟悉吧2001年，《古墓丽影》安吉丽娜朱莉一鸣惊人。2013年时，她更是引起了全球的关注。
安吉丽娜朱莉通过基因检测，发现带有BRCA1基因突变，患乳腺癌的概率为87%，患卵巢癌的概率为50%。她最后采取了最激进的预防方法，进行了乳房切除。这个事情引起了世人对基因测序的关注。最近几年，可能很多人或多或少，或者自己做了些基因检测，华大基因也会有所耳闻。
我对基因测序比较感兴趣，也是刚刚开始研究，也想在群里找些有兴趣、志同道合的人，共同研究、学习下。
秦逸飞：虽然舍弃一乳，朱莉据说获利10亿美金以上。朱莉割乳和她投资的基因检测公司商业推广，一脉相承。
李晓燕：@Daniel秦逸飞这个就不清楚了。摘除后，需要多次动刀，长达几个月的再造手术，还会面临诸多并发症。比如，上肢失能等，概率50%以上。
就像昨天的人工智能一样，基因测序也是很多年就已经开始了。1975年，DNA测序开始，Sanger提出酶法测序。1986年，第一台商业化的测序仪推出。2001年，Allan Maxam和Walter Gibert发明了直接测序法，成为Sanger链终止法，也是10年基因检测的金标准。
2005年，454（这是个公司，罗氏2007年收购了他）推出了基于焦磷酸测序法的超高通量基因组测序系统，这算是开始了第二代测序。
2005年，454（这是个公司，罗氏2007年收购了他）推出了基于焦磷酸测序法的超高通量基因组测序系统，这算是开始了第二代测序。
这里有几个术语，我简单说一下。
1、通量： 是指同时可以测的DNA样本的数量。那么高通量，就是说一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定。
2、在描述中，经常能看到800bp这样的描述。bp，是对碱基对的简称，针对双链（指DNA，RNA是单链），多少个bp，就是说这个DNA里有多少个碱基对，基因的长度。
3、DNA，脱氧核糖核酸，这个大家都很清楚，就不多说了。RNA，是核糖核酸，它是单链的，存在于细胞、部分病毒、类病毒中的遗传信息载体。
DNA通过管理细胞制造蛋白质，在所有的细胞中，遗传信息都是通过RNA传递的。所以，RNA也被形象的叫做信使。简单的理解，RNA是DNA和蛋白质之间的桥梁。之所以要讲RNA，就是在第三代基因测序中，有的应用会直接测RNA的序列。
第1代测序，也就是Sanger测序，优势是读长高，准确度高，但成本高、速度慢；第2代测序，前面谈到的，主要是光学测序，后面会谈到主要的一些公司，优势是高通量、低成本，但存在模板扩展和序列读长的缺陷，是目前最广泛的测序方法；单分子测序、纳米孔测序，有的把它们都归成第3代，也有人拆分成第3代、第4代。它们的特点是高通量、高读长、低成本，但目前还都处于研发阶段，准确性和稳定性还有些问题，应用很少。
单分子测序和纳米孔测序是从2009年开始逐渐出现。在整个基因测序中，这些年主要还是以美国为主，国内的发展主要集中在2010年投资布局，2013年开始市场热起来。在2015年达到了高峰，现在市场逐渐理性。
从产业链角度，上游主要是技术测序仪器和试剂的生产供应商。这部分的全球市场基本被国外公司垄断，Illumina和Life Technologies（2013年被Thermo Fisher收购)，他们的市场占有率分别是71%和16%。
与其他行业的设备供应商一样，他们主要是仪器捆绑试剂，试剂作为耗材，是主要的利润来源。中游就是基因测序的服务提供商，包括测序服务、数据分析，以及临床应用。
23andMe的CEO，也是YouTube的妹妹，就是中游服务商的代表，2006年起步，最初$999,2013年降到$99，2015年又提价到$199。通过这种方式获取大量用户数据。
不知道群里有没有人，曾经通过唾液进行基因检测。在前年，我看过一个项目，就是在国内进行$99基因测序销售，国内收集，国外的学生递送到23andMe公司，进行数据分析，形成报告。那时，国内的测序费用还相对较高。
国内现在大多数的基因公司都是做的中游业务，包括我们熟知的华大基因。这几年华大基因也在积极向上游拓展，通过收购的方式。
现在国内公司，除了通过并购外，也进行了很多自主研发，合作开发，比如，中科紫鑫的BIGIS测序仪，是目前第一台能够达到和部分超越国际主流设备技术指标的国产化第二代测序仪。在试剂方面，也都加大了研发力度。
中游的公司也在进行一些方面的探索，如：液体活检，基因编辑。液体活检，是指通过血液或者尿液等对癌症等疾病进行诊断，通过捕获进入血液或尿液等的其它细胞或DNA。同组织活检相比，优势在于非介入性，可重复性地抽取肿瘤样本。基因编辑相对好理解，在有病毒DNA的靶位点上进行敲除、切割、替换等。
基因编辑要提到CRISPR-Cas9，CRISPR-Cas是细胞免疫系统的一部分，CRISPR-酶Cas9是被广泛使用对遗传物质进行基因编辑，它非常简单、也相对可靠的可以修饰DNA。
产业链的下游就比较明确了，主要是终端用户，用于医院、独立实验室、科研机构等。
现在国内基因测序，应用主要在四个方面，肿瘤分子诊断（包括个体化用药、靶向药）、妇幼与生殖健康、遗传性疾病、药物基因组学。
国内最多的应用就是产前诊断，基因测序产前筛查。2015年7月，卫计委取消了第三类医疗技术临床应用准入限制，试点不再独享特权，国内的基因测序产业快速发展。
药物基因组学，主要是药厂研发合作，研究基因序列的多态性与药物效应多样性之间的关系，根据药物效应的个体间差异，以基因多态性为基础，针对不同个体基因型进行个性化治疗。基因测序系统比较大，涉及的内容也比较专业。我简单介绍一些情况，涉及到专业术语，专业描述，我基本都简化了，要不太无趣了，有感兴趣的群友，或者在这方面有研究的专家，非常欢迎和我私下交流，让我多学习下，谢谢！
秦逸飞：不可否认基因检测对人类疾病预防的巨大作用，但是商业化推广往往建立在技术成熟之前的都拔苗助长，往往也会对新技术的发展产生巨大的倒退。比如魏则西事件后，干细胞治疗全面叫停，这无疑将是中国医学史的重大倒退。
今天想聊聊养老，PE投的项目阶段都是已有成熟模式，现金流可预测。而天使投资在VC之前，很多商业模式都在摸索。我对天使项目的挖掘，思路是，从大处着眼，但细分其中各个环节，或者打通看，找到可投资的项目。我认为养老行业是这样一个有巨大空间的行业。群里也有很多牛人，在这个行业做了很多研究，所以我想是个有共鸣、能够探讨的话题。
国内的老龄化，从2000年开始，现在已经没有人会否认我们进入老龄化了，养老地产在2002年左右就已经有布局。今天我想从另外的角度去聊聊。中国的养老文化和日本最类似，老人基本会选择居家养老。日本从1970年就步入老年化，日本的社会保障体系、商业模式和服务体系，特别有借鉴意义。
我去日本做了一些考察，参观了各种类型的养老院、介护学校，对日本的一些情况也做了些整理。养老产业的链条特别长，随着国内一些新的政策不断推出，商业模式、智能硬件、服务等发展，我想不论是天使阶段、还是VC、PE都是有很多机会的。
这个图是个简单的中日社会保障体系的对比。国内的养老问题，包括品质、服务等等，很多是源于基础的社会保障体系。
日本的老年福利保障体系，主要由三项法律支撑：一是1959年颁布的《国民年金法》，采取国家、行业、个人共同分担的办法，强制20岁到60岁的日本人都参加国民年金体系。国民年金也是日本养老金制度的基础。二是1963年推出的《老人福利法》，推行社会化养老。三是1982年出台的《老人保健法》，全面推广老人保健设施，日本老人福利政策的重心由此开始转移到居家养老、看护的方向。
日本的老年福利保障体系，主要由三项法律支撑：一是1959年颁布的《国民年金法》，采取国家、行业、个人共同分担的办法，强制20岁到60岁的日本人都参加国民年金体系。国民年金也是日本养老金制度的基础。二是1963年推出的《老人福利法》，推行社会化养老。三是1982年出台的《老人保健法》，全面推广老人保健设施，日本老人福利政策的重心由此开始转移到居家养老、看护的方向。
这是日本的养老保险结构，遵循的是“全民皆年金、全民皆保险”。可以看到，养老保险覆盖的范围非常全面，补充部分也做的很好。
这是前面提到的介护保险的情况。前面介绍了这几个，都是铺垫。做养老，各种财源都是从哪里来，个人又要负担多少。这决定了养老机构的服务品质、运营持久度，机构与个人的关系等等。
这张图是粗略的对养老类型的分类。可以看到，因为日本社会保障体系很健全，个人需要承担的部分非常少，退休金完全能够覆盖。在资金层面上，机构有足够的资金去运营，提供服务，也不会担心老人付费的问题。老人也会正确对待看病、护理等。我有一个朋友民营，经营养老机构，非常头疼的是养老中存在的矛盾，拖欠费用，老人过世家属闹等等。
当然，由于日本老年化时间太长，社会保障中由政府承担很多，最近也对这种体系在进行讨论和反思。现在国内的养老目标是90，6，4。就是90%的老人在家里养老，6%的老人在社区养老，4%的老人进入福利院养老。国内从2014年开始，很多开发商或者专做社区养老的机构，就开始进行布局。国家对于新建住宅，养老部分也有明确的规定。
那就简单介绍下日本的日间照护。日本的日间照护有两种方式，一种是国家设立及运营，一种是国家设立、私人运营。基本都会分成完全自理、半自理、不能自理三类，会覆盖到周边的社区。国内的有些社区养老很多是参照日本的日间照护，只是更针对完全自理型。
日间照护早晨会用专车把老人接过来，安排每日体检、游戏、午睡、下午茶、洗澡、体操、脑部训练等，下午4：00左右会送回老人，周六日休息。日照的服务人员与老人的比例基本是1：2，这也保障了服务的品质。
日照还接受周围老人的健康配餐和送餐。我们参观了几个日照，有面积较大的，三层面积，也有非常小，只有200平米的，但管理都很有序。这里要说一个很深的感受。我们在介护学校听校长讲课，并翻看教程，教程的第一章是——尊重人的尊严。不论年纪，不论是否健康，让人体面的出生，体面的离开。日本的介护学校的护士都是经过严格培训和实践，并且在社会上也是非常受人尊重，收入也属于中上。国内的养老院的护理人员的来源、社会地位、收入等，也成为养老机构运营的一个难点。
以上从另一个角度，分享了日本社会保障、养老机构。我其实不是想表达日本的养老有多么好，毕竟已经布局这么多年，又经过不断的完善。国内的现实国情决定，很多方式并不适合照搬，有些体系也不可能很快完善。但是从看项目的角度，依然是可以去思考，比如，我主要投天使阶段，天使阶段的项目更适合从小处进入，在小处进入时，是不是真的解决了痛点，在国情下解决了痛点，有一个合适合理的解决方案。
今天就先分享到这儿，有很多和养老相关的早期项目，有新模式，也有新的硬件、系统等等，欢迎对养老领域感兴趣的群友，多交流！多指教！
