首页 / 产经 / 数字经济时代,物联、数联、智联如何去投?
返回

数字经济时代,物联、数联、智联如何去投?

浏览次数:205 分类:产经

在物联网行业,探究一家公司的核心究竟是什么?智联时代,探究行业,抠下扳机究竟该以行业为先还是技术为先?数联时代,数字化缘何这么难做?

 在由投中信息、投中网主办的“第15届中国投资年会•年度峰会”上,华创资本合伙人熊伟铭、DCM董事合伙人曾振宇、北极光创投合伙人杨磊、深圳市创新投资集团副总裁李守宇、华盖资本创始合伙人&总经理鹿炳辉、线性资本创始人兼CEO王淮就《无处不在的数字经济——物联、数联、智联》这一议题进行了一场巅峰对话。

 与会嘉宾认为:

 1.大家都在挖掘深层应用,但现在挖掘还处于小小的孤岛,没有形成大规模企业。中国跟世界的接轨还有很长的路要走,行业是非常有前景的行业,但目前还处于前端初期。

 2.为什么数字化难做?我觉得最重要要从客户的角度思考,客户放第一位,用第一原则创新解构这个问题。解构以后发现需要的东西很多,需要全栈的技能,需要软件、硬件,各种各样的人才,而且大规模的场景里不断打磨,这才能将产品打磨好。

 3.我不太相信在某一个赛道里有一大堆的公司都不错,投资机构要争取投到其中的一家。我更相信自己在某一个领域有比别人早一点的思考问题,这样才有可能对这个行业有更透彻的理解。

4.效率大幅提升是第一道门槛,没有效率大幅提升要让别人做数字化转型、智能化转型就是POC,做了POC之后很难扩张。

以下是本场对话实录,由投中网进行整理:

 熊伟铭:首先请嘉宾们自我介绍一下。

李守宇:我是深创投副总裁李守宇,兼任上市公司中新赛克的董事长。中新赛克业务涵盖数据安全和大数据。深创投目前已投资一千多家企业,其中有二三百家与智能、物联、数联相关,很多企业已实现上市,比如刚才提到的中新赛克,在大数据和数据中台方面有很深的造诣。希望通过交流分享,促进行业发展,加速我国5G生态建设,构建数字化新秩序。

鹿炳辉:大家好!我叫鹿炳辉,华盖资本的创始合伙人和总经理。基金管150亿人民币,投了大大小小100多家企业,重点方向包括生物医药、医疗器械、医疗服务。科技行业包括供应链、物流、企业服务等都是我们关注的重点。今天的话题是通用型的话题,和我们关注的各个行业具有相关性。

王淮:我是线性资本的创始人王淮,我们主要聚焦于大数据、AI科技与各个产业结合,期待找到能够给产业带来十倍、百倍、千倍的投资机会,我们早期投入,长期伴随,这是线性风口。

杨磊:我叫杨磊,来自北极光创投,我们一直专注于早期科技领域的投资。我自己是专注于物联网、人工智能和机器人从底层器件到上层的应用等主要技术创新驱动的领域。

曾振宇:我来自于DCM,我们关注数字经济向消费者端延伸为各种各样的消费娱乐和服务,企业端延伸各种各样的企业服务和企业解决方案和底层的技术。 

物联网、数字化为何难投?

 熊伟铭:感谢各位的分享,我们从联接开始。因为物联网大家说了很久,现在好不容易熬到涂鸦上市,是不是开了一个好头,耕耘很久的物联网是不是就有更多的爆发和突破。这几位嘉宾我想请王淮讲讲,您认为我们的智能物联网现在处于什么样的阶段。

 王淮:这个问题非常好。我们希望将技术和产业的问题结合起来,但是刚才提到的阶段问题,我们发现这个年代其实并不需要追求技术门槛高的(项目),这是我们的限制。我们一直在突破自己和技术门槛的追求,我觉得在那个时候要求的是联接,但是涂鸦很好的点是通过联接把控制放云端,这一点都不智慧。我们线性投了很多拿物联网+AI帮助热点进行优化,比如帮助鞋子设计过程进行优化、帮助大理石行业进行流程管理。

 总结起来,物联网联接的技术方案是比较成熟的了。很多工厂用Wifi联接了,只有替代了才能生产物联网化,因为5G 带来的联接保障在生产过程中的应用在历史上第一次。但更重要的是联接以后要干嘛这个问题。

 熊伟铭:我想请教杨磊总,你们认为在物联网这个行业,该是什么样的打法?

 杨磊:北极光的打法还是精品策略,即在赛道中选择最好的企业进行投资。我自己的打法可能会更加挑剔一些,我不太相信在某一个产业链里各个赛道里有一大堆的公司都不错,然后再争取投到每一个赛道里的一家或者多家; 我更相信机会属于极少数企业,作为投资人只有认知有积累才能胜出。我会在某一个领域比别人早一点去思考,争取有更透彻的理解,然后基于此去做投资。

 比如半导体领域,我们在物联网和人工智能的核心节点的投资布局上都有明星的公司。AI投了三家,一个是登临,芯片高于英伟达4倍,通用性非常好,不需要将原来的程序改了,基本可以当GPU来用。还有一家是黑芝麻智能,在智能汽车的发展里跑得很快。在端智能里面我们有一家亿智科技,目前是出货量最大的端AI SoC。在链接方面,5G射频前端我们投了芯补,性能超过了Skyworks。低功耗蓝牙我们也投了一家公司联睿微电子,应用到了很多的场景,比如美国疫苗的运送,零下40度的环境,用的是我们企业生产的芯片。华米的手环用的也是他们的芯片。Wifi6领域我们投资了希微科技,团队在wifi和手机基带芯片上都有非常丰富的经验,这对于做Wifi6是必须的能力。

 前面是举几个例子,我们投资公司的数量不多,因为好标的难找,这些公司要给新基建和互联网做砖头,当然,我们也投了盖房子的公司。我的体会是,在做应用的时候,一定要摒弃是不是投链接,是不是投智能,是不是投5G,这些所有的东西都是交融在一起的,数字化和智能化在这一领域也会同时发生。

 为什么数字化难做?我觉得最重要要从客户的角度思考,客户放第一位,以第一原则创新来解构这个问题。解构以后发现需要的东西非常多,需要全栈的技能,需要软件、硬件,需要各种各样的人才,而且要在大规模的场景里不断打磨,这才能将产品打磨好。

 垂直场景数字化程度差异大,物联网呈现广泛产业投资机会

 熊伟铭:我想问一下李总,从深创投的角度,怎样布局物联网和物联智能这个赛道。

 李守宇:深创投的布局比较广。在基础设施方面,我们在通信射频前端、光通讯模块、滤波器、操作系统、数据库等硬件和软件等赛道都有布局;在数字化应用方面,我们很重视各类垂直领域的数字化转型,比如我们投的高灯科技,就聚焦于发票的数字化。面对物联网和物联智能带来的投资机会,深创投这些年也是加大了人力投入。

 此外,如果从“联接”视角来看,我们也在积极寻找投资机会。例如,在连接端,还需要不断提升高可靠、低时延的传输技术水平;在应用端,如果能将各种各样的应用“串联”起来,可挖掘出更丰富的联接价值。

 熊伟铭:开始说应用了,我就将应用问题交给鹿总和曾总。

 和鹿总有过合作,像DCM应该是快手的最大赢家。所以大家都是投应用投得非常好的,你们对消费者洞察是有非常好的,那从应用的层面怎样看来物联数联的机会。

 鹿炳辉:选行业就几个考虑的问题:

 第一,行业规模要大,这样做的基础就会大,在中国的好处是任何一个细分垂直行业都很大,选择起来好像不是特别难,理论上来讲每个行业都可以做一遍。

 第二,理论上越传统越好,我挺同意王准总说的观点,传统行业老板决策就两点:一是省事,二是省钱。省事是解决了问题,原来是看手工表,现在是看Ecxel表。省钱是原来需要10个人,现在需要1个人,对他而言决策就变的非常简单。看创业企业做物联网、数智化、智能化,最终会帮你做商业决策,因为智能化、AI之后是做决策的。

 第三,相对而言分散比垄断好。很多观点比较一致,如果行业本身就特别集中,一般大企业倾向于自己做,越来越倾向于定制化产品,创业空间不是说没有,但是可能会相对难一点点。从选择行业上来讲,分散比集中要好,简单来说选择行业就这三个维度。

 曾振宇:我较好把物联网看成单独的题材,还是从产业化的角度去考虑。国家的每个产业都不一样,有的行业处于智能化晚期,数字化的早期,有的行业是数字化没完成,是交替兼杂和齐头并进的。这一过程中,我们在考虑整个的基础设施发展的步骤,同时考虑步骤里面哪些是适合我们的商业模式,在建设基础网络和为这个基础网络赋能时,我们是沿着几条思路去进行的。

 第一个是基础算力和云化会不会带来很大的机会。我们投了像Ucloud这样的公司,或者是再上层一点新型的要求低成本的数据计算、模糊计算,分布式数据库有没有这样的机会,这两类公司是对算力向云端集中,为大规模的算力赋能和扩能的机会。

 再往上我们考虑有没有机会适合VC这样的机构,打破机器、软硬件之间的界限,在过去两年观察像LPA这样的生意模式。

 当所有的设备连网以后,我们可以在智能决策端做哪些事情?像自动驾驶我们投资了小马智行,还有AI的应用阿丘机器人,我们是沿着这样的思路来关注这样的机会。如果回到物联网或者是5G进一步地加速,在To C端还会带来更多更大的机会。像云游戏、远程教育、智能的医疗和谈了很久的VR/AR,都会有很多创新性和颠覆性的机会,这些机会的扩展性很强,既适合早期的创业者,也适合早期的投资者。

 熊伟铭:非常感谢,曾总提到一个重要的观察,就是联接本身不见得是投资标的,但是有值得做的事情,比如说低功耗蓝牙,5G华为已经很成功了。但是对于广大的VC来说,华为做基站和终端很成功,不见得对创业者意味着机会。对我们来说机会不一样,反而广义地看数字化和智能化这一趋势,我们可能有更多的机会看。

 以“大”生意为前提,投资切入点要有“抓手”

 再请教一下各位嘉宾。在应用里面,刚才王总讲到一点,之前我们找科技领先型的,那在物联网领域,怎样定义科技领先型。或者是到底看应用的领先性,比如说曾总所说到的,我们看某个行业在现在的时间点是否享受到巨大的技术和科技红利,还是应该看美国完整的对标。美国什么最好我们就做什么,所以请王淮总给我们提供一个好的思路。

 王淮:我先讲一个High Level,我们分三类:Information Tech(信息科技)、Application  Tech(应用程序)、Industry  Tech(产业科技)。与今天话题相关是的Industry  Tech。我们看三块先是以不同的逻辑分机会。

 Industry Tech当中,很多是拿AIOT的东西,智能物联网等东西,与产业相关的流程,物流流程,供应链流程结合的。我们这样看的,首先是进行业,就是所谓的Data、AI、传感器、Tech与产业当中的结合点,什么样的问题,使它能够带来爆炸性的效果。

 但是这个爆炸性的效果是一个切入点,我们也很关心的是这个产业大的背景。我们线性投资的风格有一个特点,投的每一个项目,是比传统的效率高上至少10倍。其实我们只看这一点,然后在这个基础上能否卖出去,是和人合作卖,还是自己卖。我究竟卖方案还是卖服务,我的Cloud能否进来,就配合一系列的解决方案。所以衡量一个产业切入点10倍、100倍,但是它的Background mark至少是有千亿以上的大的机会点。

 在这个基础上,我们回到工程师的本质,就是去看里面的数据,我认为所有的物联网这些目的就是为了获得高质量的数据,在这个基础上,就数据进行处理,来帮助我们做商业决策。每个产业是有自己的商业决策,抽象起来全部都是这样的。但是商业创新是另外的玩法。

 一个基础判断标准就是能否和产业结合,是否有抓手,否则的话就变成了所谓的“高瞻远瞩”。

 我们呼吁越来越多的资本认真地看待中国传统产业改造升级和数字化改造的机会,不是说说而已,真正在这里面和5G、物联网结合,然后看数据的处理,与商业模式可能的这种变化,但是商业模式可能5—10年才能真正意义上发生变化。

 具体是什么样的机会?我们是有分类的,比如说像AI+生物,AI+民生(石材、种地),AI+建筑,还有AI+Retail(零售),这几块是我们认为有机会与所谓的智联网结合的方向。

 从应用端切入 选择行业有哪些维度

 熊伟铭:你的思路有点像互联网讲的,传感器加上去。您刚才所说是从行业入手,而不是从技术入手,很多说投5G相关和车联网相关,很多是技术相关,而不是行业的问题。只有有商业的问题才会找到机会。

 想听听四位嘉宾在谈自己行业的切入点时,谈谈大家怎样考虑。

 先从杨磊总开始,因为你们有工业的主题,你们也投了很多的公司,怎样看待从行业切入。   

   杨磊:第一,从行业切入,我们希望找一些民营经济比较活跃的行业,比较汽车、工业、医疗、消费、物流,这些都是民营化经济非常活跃的行业。

 我非常认同王淮总讲的,效率大幅提升是第一道门槛,没有效率大幅提升要让别人做数字化转型、智能化转型会很难。大多情况也就是一个POC,做了POC之后很难扩张。

 第二,解决问题的价值得足够大,一定需要是一个数百亿、千亿的市场机会。

 第三,在中国做生意非常非常难,快速起来不意味着可以持续、可以成长,还要看在这个细分领域的壁垒如何建立。我认为有两个方法可以建立壁垒:

 (1)起始门槛非常高,就是一道非常高的栏杆,大家都过不去,如果你能过去,你就厉害了。无人驾驶是个典型的例子,起始的门槛特别高。

 (2)这是第二个可能产生长期壁垒的点是粘性。起始门槛不一定高,但是过程中可以产生很强的粘性把客户给粘在那儿。可以产生粘性的有可能是数据,有可能是业务逻辑很难迁移。

 第四,最难的就是人。刚才讲的要解决的商业问题都是非常复杂的多维度问题,牵涉到跨领域人才管理,跨领域人才往往又涉及跨地域的管理。 供应链很复杂,很难管理。 还要有“第一原则创新”的能力,知识面还得特别宽。

 总结下来,最后的闪光点往往是人。人才是触动我们下决心叩扳机的最重要的因素。  

 熊伟铭:曾总有阿丘科技物联网的场景,你们不是按照技术来看,还要看市场的机会,能不能分享一下DCM在这个领域里是怎么结构机会的?

   曾振宇:大家去处理问题时的角度非常不一样,有的是从技术的角度,有的是从商业的角度,这是思维习惯,也是投资的方法论。

 在观察产业的时候,确实还比较强调所谓的“Use Cask”,应用的场景究竟怎样。抛开技术本身,首先关注的第一个问题是,行业里面对的问题是什么,问题所带来的商业方法是什么,再看新技术赋能以后是否有十倍、百倍的好机会。如果有,再看十倍、百倍好的机会,对创业公司所带来的创业成本、商业模式、长期业务逻辑会是怎么样。

 先有宏观大致的判断,着手点会回到具体的商业应用场景。像阿丘这样的场景,明显看到视觉检测技术慢慢成型了,在很多领域有应用,明显可以在3C、农业、其他领域被大规模应用复制,不管是在人工节省上还是在效果的提升上,这样的条件都具备。

 当时面临的困境是,项目软硬件结合在一起,想被标准化定义会变得困难。需要公司创始人很清楚地想出软硬件的边界在哪里,怎么定义标准化的方案、标准的服务、标准化的产品。

 如何有清晰的定位对公司本身是很重要的,因为这是它长期商业模式可以成立的基础前提。

 如果一定有切入点的话,切入点是在技术大致具备的前提下回到商业使用场景本身。

 熊伟铭:李总和鹿总覆盖的公司很多,而且你们To C的业务挺多,能不能分享一下你们在这个问题上的考虑?

 鹿炳辉:选行业就几个考虑的问题:

 第一,行业规模要大,这样做的基础就会大,在中国的好处是任何一个细分垂直行业都很大,选择起来好像不是特别难,理论上来讲每个行业都可以做一遍。

 第二,理论上越传统越好,我挺同意王准总说的观点,传统行业老板决策就两点:一是省事,二是省钱。省事是解决了问题,原来是看手工表,现在是看Ecxel表。省钱是原来需要10个人,现在需要1个人,对他而言决策就变的非常简单。

 第三,相对而言分散比垄断好。很多观点比较一致,看创业企业做物联网、数智化、智能化,最终会帮你做商业决策,因为智能化、AI之后是做决策的。另外角度是,做产业互联、切交易,往平台化方向做。

 如果行业本身就特别集中,一般大企业倾向于自己做,越来越倾向于定制化产品,创业空间不是说没有,但是可能会相对难一点点。从选择行业上来讲,分散比集中要好,简单来说选择行业就这三个维度。 

机会很多 仍需要探索

李守宇:熊总说深创投像“大超市”,资金规模比较大,投资面比较广。结合今天的主题,深创投在“物联、数联、智联”全产业链基本都有布局。

 在产业上游,我们投资了做通信射频前端的“锐石创新”、做蜂窝物联网芯片的“移芯通信”;

在产业中游,我们布局了长光卫星、亚太卫星、国星宇航等跟卫星通讯相关的企业;

 在产业下游,我们投资控股了中新赛克等应用软件企业,中新赛克就是期望通过数据中台把各类数据打通。

 深创投能做这样全产业链的投资布局,得益于后面拥有强大的博士后研究团队,通过全产业链的研究扫描来指导投资工作。

 整个行业确实有很多机会,但还处于摸索和混沌状态。从国际环境来看,在中美贸易摩擦的情况下,很多标准合作协议也不可避免地受到影响,可能影响行业的发展节奏。从国内来看,如果要真正实现“物联、数联、智联”,还存在信息安全等诸多问题要解决,例如,BAT、TMD是掌握了海量的数据,但彼此是几座“数据孤岛”,怎样在保证数据隐私安全的前提下促进各类“孤岛”互通就是面临的现实问题。当然也有一些初创企业在尝试联接“孤岛”,挖掘联接的价值,但还没有形成大规模企业。

 总的来看,数字化行业是非常有前景的行业,目前仍处于初期。我们非常关注,也正在重点布局这个行业,需要对前沿技术、创新应用深入研究才能做好投资布局工作。

 熊伟铭:总结一下几位嘉宾的发言,几位嘉宾都有很多的“货”,但没有太多的时间再展开了。如果你看大基建、物联、数联的话,大家不会只关注连接,互联网关心连接是通过什么协议连接,甚至出来了很大的机会。在物联时代大家更关心的是应用、商业问题,关心解决连接之后的价值溢出问题。这是今天讨论最大的收获。

非常感谢五位嘉宾的精彩分享,希望今年大家都有好收成。谢谢大家!

点击取消回复

    分类

    在线客服x

    客服
    顶部 回到顶部