為什麼投資人不去AI大會了？｜甲子光年

「你沒去AI大會？」「你不也沒去嗎？」工博會上，一對投資人發出了這樣的對話。

11月11日下午，歷時5天的第十九屆中國國際工業博覽會圓滿落幕，參展規模和觀眾數量均創歷史新高。截至11日中午12：30，本屆中國工博會共吸引境內外專業觀眾超16萬人次，較去年同期增長近6.67%。

往年的工博會，總以「傳統」、「土」為標籤，難覓投資人身影；而今年，真格、IDG、順為、明勢、華創、德聯等知名投資機構紛紛現身，不乏投資人捨棄了同期在北京舉行的AI大會專程而來。

作者｜小青狐

編輯｜甲小姐

設計｜孫佳棟

全平台ID｜甲子光年

「啪」——又一張投資人名片入盒，梅卡曼德創始人邵天蘭無奈地苦笑了下。

本來來參加工博會是為了吸引客戶，卻也吸引了超過五十個投資機構來「學習一下」，邵天蘭對此頗有些「心疼」：「我花了二十幾萬參展，每天大量客戶來問經常都接待不過來，不請自來的投資人太多搞得我更是疲於應付。」

據估計，今年至少有一百五六十位投資人來到工博會，絕大部分都是第一次來。

投資人為什麼突然對工博會感興趣了？

「我們來晚了」

「其實我們要檢討，我們來晚了。」某知名基金VP對「甲子光年」說。

實際上，工業領域的機會一直以來並不缺乏。

2016年，我國工業增加值達247860億元，佔GDP三分之一以上；全國規模以上工業企業（年主營業務收入在2000萬元以上）接近40萬家，利潤總額達68803.2億元。

工業升級成為大勢所趨，五年前已見端倪。

當時產生了兩個關鍵條件，一是勞動力要素的變化。

2012年，中國勞動年齡人口首次出現下降。

2012年中國15歲至59歲的勞動年齡人口數量為9.37億人，比上年末減少345萬人，下降幅度為0.6個百分點。

與之相對的是，藍領工人的平均工資不斷上漲。

同時，80後，90後勞動者開始成為勞動力核心人群，他們越來越不願意從事重複、單調、高危的工作，這對企業勞動力管理能力提出了更大挑戰。自那時起，「用工荒」新聞頻頻見諸報端。

另一個外部條件是，2008年金融危機的衝擊讓發達國家重新意識到製造業的重要性。德國提出「工業4.0」，美國、英國、日本、法國也提出相應的工業計劃，發達國家紛紛吸引製造業迴流。

這讓倚靠廉價勞動力優勢高速發展二十餘年的中國製造業，面臨著人口紅利消失後的「危」與「機」。

危險是：原有優勢被削弱，新優勢尚未形成，我國製造業面臨勞動力更廉價的東南亞新興市場製造轉移與發達國家製造業迴流的「雙重夾擊」。

從長三角到珠三角，近年來頻現「製造業倒閉潮」：2014年12月，蘇州諾基亞手機零部件供應商閎暉科技宣布停產，知名手機零部件代工廠蘇州聯建科技宣布倒閉；2015年1月，東莞手機零部件製造商奧思睿德世浦電子倒閉，老闆欠債1.35億元跑路；而以製造眼鏡、鞋子、打火機等小商品聞名於世的溫州，早從2009年以來，每年都有大小數十家加工工廠倒閉。

「中國工業的升級，你看到的可能是『很重要』，而我們看到的是『生死存亡』。」工業大數據公司崑崙數據創始人陸薇如是說。

機會是：在行情不佳、供大於求時，工廠開始關心內部效率提升與成本控制。

一部分高端人才開始向製造業迴流。

觀察國內高校自動化、精儀等工科方向學生，畢業選擇方向存在斷層：1999級之前的畢業生多數投身於工業界，但此後十年間幾乎都加入了互聯網大軍；2009級之後，隨著互聯網發展趨於穩定，這些人開始願意回到傳統工廠。「在工廠，高科技人才將前沿科技應用在產線的各個環節，有時能幫助工廠把效率提高20%甚至更多，這會讓他們的價值得到充分肯定。」華創資本投資人公元表示。

在「危機並存」的局面之下，2015年5月8日，國務院印發了《中國製造2025》，指出製造業是立國之本、興國之器、強國之基，力爭到新中國成立一百年時，把我國建設成為引領世界製造業發展的製造強國。

於是，2015年成為「中國製造」最困難的一年，也同樣成為「中國智造」的元年。

巨大的「進口替代」市場

今年的工博會，雖然各知名基金幾乎都是第一次來，但可分為兩類：一類是2015年前後，看到了工業領域轉型升級的大機會，主動著手尋找工業升級項目；一類是順著人工智慧等高科技領域的投資思路，追到了工業界。

真格基金正屬於第一類。他們在長三角地區考察，了解到很多工廠已到虧損邊緣，非常有意願採購信息化系統來提升產能和效率。於是，真格從2015年開始布局投資。

華創資本科技組也幾乎在同時注意到了工業領域。他們做了一個象限圖，橫軸是痛點，判斷究竟這個行業多缺技術；縱軸是市場規模有多大，「當我們把這個軸畫出來以後，工業就出現在我們的象限。」公元說。

工業領域的市場前景是龐大的。僅工業機器人每年產值就逼近千億，而隨著人口紅利的消失，市場需求量正成倍擴張：按照「十三五規劃」，原本預計到2020年，我國工業機器人年銷量才會達到15萬台，但這一數字今年就已實現，明年更預期有3至5倍增長。

某一線美元基金告訴「甲子光年」：「以前國產的工業機器人本體都是用進口的零部件，現在國產的也開始有一些精細加工、精細製造，不光是中國的這些製造商開始用國產零部件，包括四大家族（日本的發那科、日本的安川電機、瑞士的ABB、德國的庫卡）他們也開始用。」

四大家族每家一年在中國賣兩萬台，ABB今年賣了三萬台，而國產最多的也就是兩千多台、三千台，滲透率還有提高空間。

這意味著巨大的「進口替代」市場。

而之前專註於人工智慧、大數據的投資者也看到了往工業領域滲透的機會。這些以往沒摸過工廠設備的「新來者」也來到工博會，希望藉此加深對行業的了解。

相比於AI大會等科技盛會，工博會給人以樸實之感，而貨真價實的產品展示，卻更容易幫助投資人近距離觀察、判斷科技究竟如何落地於產業。

「在這樣的專業展里，你會發現我們知道的那些公司其實只是眾多公司當中的幾個，只是知道『聲音響有奶吃』的那幾家。」 順為資本副總裁孟醒說。

差距和努力

受投資人青睞的工業領域創業者主要歸於兩派：「海歸派」和「土著派」。

華創是開篇提及的梅卡曼德的投資人。創始人邵天蘭是典型的海歸派：畢業於清華大學軟體學院，同學們紛紛飛往矽谷，就職於蘋果、谷歌、Facebook等，而他卻選擇了去德國慕尼黑工業大學學習工業機器人，並且在德國知名的機器人企業工作了好幾年，參與了先進協作機器人的研發。

慕尼黑周邊雲集了慕尼黑工大、德國宇航中心機器人所、KUKA、西門子等頂尖院校和企業，產生了世界上最先進的工業機器人、柔順控制、人機協作、SLAM和工業4.0等技術。邵天蘭也在這樣的環境中看到了世界機器水平的前沿。

「國內絕大部分企業思路還是『進口替代』，覺得老外的產品已經做得很不錯啦，我們模仿就行，他們並不知道下一步的方向是什麼。」

他意識到這是一個市場空白。於是他回國創立梅卡曼德，圍繞工業機器人提供3D視覺、軌跡規劃、智能編程模型等技術，希望將工業機器人的智能水平提升到前所未有的高度。

真格和華創共同投資的黑湖科技同樣是典型的「海歸高學歷」：創始人周宇翔畢業於美國達特茅斯學院，畢業後在巴克萊投行做併購投資，接觸到大量製造型企業。他發現，中國和西方的主要差距並不在機器設備，而是管理思路：

當時，一個中國國企收購了德國某汽車零配件企業，中方管理人員習慣於「走動式管理」，即通過在現場不斷走動去發現問題，但德國那個企業已經做到把現場的排期、質量、物流、生產等數據全都採集上來實時監控，「他們的管理層更多時間花在解決問題上，而不是發現問題。」看到這中間的機會，周宇翔選擇回國創業。

而另一類從傳統行業里土生土長出來的項目也開始受到投資人的重視。

明勢資本創始人黃明明曾向「甲子光年」列舉，僅在消費電子領域，就有舜宇光學、瑞聲科技、歌爾聲學、藍思科技、歐菲光等一批市值500到2000億的公司，「幾乎沒有一家是VC帶起來的，這是中國做風險投資的恥辱。」

明勢投資的玄羽科技正是從3C產線里「土生土長」出來的。手機訂單來時，工廠幾乎24小時不停產，要快速生產成千上萬台手機，一旦刀片壞了，停下生產線找壞刀片、找殘次品，幾十分鐘就耗費掉了，對產能有巨大影響。玄羽團隊做的便是用機器學習預判何時需要換刀，產線停工時間可以縮短到幾分鐘——顯然，如果團隊沒有產業內的豐富經驗，別說「拍腦門」想，外來者可能駐廠兩三個月也發現不了這樣的需求。

當然，一旦當創業公司下沉到產業，所面對的必然是傳統產業已建立的護城河，對此，創業公司不能自視過高。

「可能由於創業公司的靈活機制或者技術先進，暫時贏出來一些優勢，但其實你並沒有天然優勢的土壤，你做的事情不是大公司沒有注意到的，其實大家都在注意。」孟醒舉例，一些創業公司專門做工業的瑕疵檢測，但是真正來到工博會後可以看到，其實大公司也非常重視這塊，而且做了完整的集成方案和流水方案。

「行業本來就是人家的，不是我們AI這波人的。同種情況下人肯定願意選擇已經有信任關係的，如果你是蘋果，你會繼續選擇博眾還是選擇新的供應商呢？」另一位投資人表示。

而真格則認為，傳統產業出身的團隊，在包括人工智慧在內的技術積累「是落後於前沿的科技人才的」。真格基金投資人尹樂說，工業傳統企業大部分以定製化項目為主，導致人力成本很高，而黑湖打造的實時協同和數據分析SaaS軟體是一個通用標準化產品，「很多公司都可以共用這一套系統，你做好一些模塊，公司可以選用，交付就變得非常輕鬆。」

黑湖科技創始人周宇翔給「甲子光年」算了一筆賬：即使全國40萬家規模以上工業企業每家只為黑湖的系統付一萬，也是一個40億的市場，「而實際上我們的平均客單價是每年十萬以上。」

李群自動化市場總監張存良則告訴「甲子光年」，雖然表面上他們做的仍是自動化、工業機器人這些傳統行業，但他們在底層架構上運用新技術重新設計，包括把深度學習結合機器視覺，引入到缺陷檢測自動化行業，「我們並不是在原有的賽道上去追趕大公司，而是開闢新的賽道重新跑，在這個賽道上，我們有可能更領先。」

而無論哪一邊，都認為工業領域必須「接地氣」：

周宇翔為了了解工廠執行層面的痛點，進入朋友的工廠當工人，從早八點到晚八點和工人泡在一起，和他們開啟機器、檢貨、組裝、印刷等，所有產線都跑過一遍，塑料製品到機械加工到玩具製造等等都做過。這幫助他更好地做出決策。

「雖然工人工資每月只有三五千，但他們喜歡玩遊戲，省吃儉用買最好的手機，甚至很多人的手機是最新款iPhone。我得到啟發，在APP和手機這麼普及的一個年代，能不能藉助手機作為工廠信息的一個採集和接收點？於是就有了我們今天黑湖製造的協同系統。」

盲目「機器換人」是誤區

值得一提的是，我們不應該過於誇大AI等前沿科技的作用，而低估了工業升級的複雜性和漫長性。

尤記得六年前的2011年底，富士康董事長郭台銘曾公開表示要在2014年裝配100萬台機械臂、5到10年內完成首批自動化工廠，即所謂「百萬機器人計劃」。而截至5年後的2016年年底，富士康僅裝配了40000台左右。

專家分析，失敗的主要原因包括機器人精度不夠、不能勝任全流水線工作、升級和維護成本過高等等。

中國航空工業集團信息技術中心首席顧問寧振波在2017中國江蘇智能工廠規劃建設報告會、江蘇省工程師學會智能製造專業委員會成立大會中一針見血地表示：如果大家還誤以為智能製造就是「機器換人」，富士康留下的教訓已經足夠深刻。

自動化程度並不是越高越好，必須實現人、機器、機器人的合理分工和協同作業，才能最大幅度地提高生產效率。換句話說，在工廠車間里，哪些是需要人做的，就讓人做；哪些是需要機器做的，就讓機器做；哪些是需要機器人做的，就讓機器人做——現階段，智能製造還應該秉承「人機協作，以人為主」的原則。

寧振波認為，智能製造始於「狀態感知」，要做到真正的智能製造，必須要先具備三個基本條件：一是便宜的感測器，二是數字化一切可數字化之物，三是網路化一切可連接之物。

中國是全世界唯一具有聯合國全部大中小分類的工業國，擁有39個工業大類、191個中類、525個小類，形成了一個舉世無雙、行業齊全的工業體系。正因為中國工業門類多且全，依賴純粹的模仿和「拿來主義」是行不通的。

「把德國的『工業4.0』拿來，解決不了我們的一半問題，因為他們的工業門類不齊全、太少；把美國的『工業互聯網』拿過來也不行，他們的門類也不全，也有很多沒有的，給不了我們太多借鑒之處。」寧振波說。

換句話說，任何一種外力對製造業的推力遠沒有人們想像中的那麼巨大和神奇，真正的「智能製造」，必然要沉下去，慢慢來，著眼於長遠的未來。

機會在「深水區」

今年10月，中金公司研究部發布了系列報告《PRIME—中國製造業升級的全盛時代》，描繪出我國製造業產品升級、研發技術升級、行業升級、市場升級、效率升級的「全盛時代」。

時下AI依然炙手可熱，但重複的AI大會已漸漸讓人看不到驚喜，投資人們普遍認為：下沉至垂直行業才是AI真正的機會。

孟醒表示，目前國內的技術公司都圍繞著安防、金融等比較集中的行業，但在美國有很多進入到農業以及生產行業的團隊。人工智慧技術本身必須「打散」在行業里產生的回報才會更大，「技術人員降維與傳統行業合作，是一個有著更大發展空間的場景。」

在孟醒看來，工業很可能會成為AI下一個大規模的落地場景。

每個投資人都在尋找獨角獸，它是否會出現在工業領域呢？

華創對此持樂觀態度，因為國外的uptake、GE的predix已經跑起來了。但華創也表示，收穫可能至少要過五年甚至到2025年，「做這一行的投資人需要非常有耐心。」

工業不是一個可以「掙快錢」的領域，其邏輯與互聯網不同，需要一個一個工廠去磕，在不同類型的產線上夯實改造，即使快，也不太會出現估值一年翻十幾倍的情況。

黃明明告訴「甲子光年」，面對別的領域「哐當哐當翻倍」的投資，不能眼紅，更要著眼於長期大趨勢，做「跟時間做朋友」的事。「你要想明白一個事情，你把你自己的專註領域做好，就已經是這個世界上top 1%的基金了。」

例如，一向以低調著稱的達晨創投，16年來深扎在產業深處，其退出率、回報率遠超一些大牌美元基金。

在明勢看來，從最早信息層面的連接（產業之外），到產品的購買和銷售、O2O等服務的對接（第三產業），再到企業服務軟體對企業效率的提升（第二產業）、B2B等交易形式對企業供應鏈的深度優化（第一、二產業），順著這個思路向前再進一步便可以發現：科技的下一個滲透目標應該是直接介入企業產品的生產、決策過程，提高企業的生產效率與決策能力。

事實上，從互聯網時代開始，科技的一步步發展就是逐步向線下產業結合、「探深」的過程——信息是最淺的一層，百度；再往下是交易，阿里；再往下走是倉儲配送，京東；再往下是IT系統、數據服務、供應鏈等——其中有一條貫穿始終的主線：

科技正由淺入深地滲透進產業中。新巨頭的成長，不是因為代替了老巨頭，而是戰場擴大、從「深水區」成長起來的。

歷史總是相似的。工業3.0時代的大規模信息化進程已近尾聲，這要求技術從業者和投資人都需要更快參與到實體經濟的變革進程中去，才不會在下一個周期到來時落後。

END.

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