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数字化转型时代,投资机构在看什么?

产业数字化、数字产业化有一点混淆和交叉,这是两个细分领域,产业数字和或者数字产业化在整个经济中间的比重越来越大,也是各个机构和企业需要重点关注的领域。

2021年6月9日-10日,由上海证券交易所、深圳证券交易所、全国股转公司作为指导,中共西安市委、西安市人民政府主办,西安市金融工作局、西安高新技术产业开发区管理委员会、清科创业承办的2021全球创投峰会在西安高新区举办。本届峰会以“聚力高质量发展,引领新作为”为主题,集聚全球创投智慧、分享行业观点与投资经验、展示西安产业硬实力,助力西安走出产业与资本互乘放大的高质量发展新道路。

会上,一村资本董事总经理郭欣、启迪之星创投经理、主管合伙人刘博、凯联资本管理合伙人沈文春、沸点资本创始合伙人姚亚平、西高投总经理张凯围绕《新兴科技赋能数字化转型》进行了圆桌讨论,由元禾原点管理合伙人费建江主持。

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以下为对话实录,经投资界(ID:pedaily2012)编辑整理:

费建江:很高兴跟各位一起就这个话题进行讨论。我想开始之前请各位简单的介绍一下自己和机构。

郭欣:大家下午好,我来自一村资本,目前负责一村资本旗下的微村智科。微村智科由国内*家IPO上市的SaaS企业微盟集团和一村资本共同出资设立的细分领域GP公司,重点关注云计算、企业服务、大数据细分赛道。微村智科日常业务主要有两部分,一方面是管理基金,完全是财务投资性质,管理的一期基金专注的阶段是B轮到C轮成长期的企业;另一方面,我们团队也深度参与微盟集团战略投资,此部分投资从投资的阶段上会更加宽泛,包括从天使轮一直到并购阶段的投资。这两部分投资完全是分开的资金独立进行的,但是两块投资重点关注的都是新基建软件相关的部分。

刘博:我来自启迪之星创投,这是启迪控股旗下的专注于早期硬科技领域投资的品牌,有直投,还有参股其他基金形式。目前自己管理的基金13支,累计已投金额12亿,目前投了160多个早期项目,很多都是在天使轮投进去的。依托于1994年成立的清华科技园,我们从出生开始就比较专注科技成果转化,创新人才培养和创业企业孵化,同时我们的投资比较专注硬科技。这两年科技创投比较火,实际上加速我们很多项目浮出水面。近两年科创时代,我们受到了大家很多的关注,我们目前在全球有180多个孵化器,构成了全球创新网路。我主要是负责基金的管理,我们在北京、深圳都有地方产业基金的支持,同时也有直投基金覆盖全国,在西安也有很多布局,跟我们西安众多的高校和研究院所以及产业集团也有合作,希望以后有机会和大家多交流谢谢。

沈文春:我来自凯联资本,很高兴来到美丽的西安,若干年前来过,西安这个地方真的很好,面有各种花样,印象很深。我们凯联资本是一家专注于中后期的私募基金。我们专注的一些领域,相对来说中后期我们会投科技+消费,科技方面像半导体、工业互联网,包括云计算网络安全领域,在消费方面我们会偏向医疗健康、汽车等领域,17年我们投了五粮液的国企混改。我们的特点就是稳健,中后期我们的投资人相对来说是对风险更追求确定性的人群,投的项目也都是偏中后期。

姚亚平:大家好,我来自沸点资本,沸点资本是一个新基金,我们之前是高原资本的中国团队,是投互联网的,投资了奇虎360、去哪儿、安居客、途牛这样一些公司。成立沸点之后,我们主要投资方向是互联网高科技领域,大数据、人工智能、智能制造、机器人的应用场景,包括医疗机器人、服务机器人,都是我们关注的方向。我们主要是中早期的VC,比较倾向于投A轮B轮阶段的项目,一笔出资额大概三四千万人民币到五六千万人民币,当然*的也有投资两个多亿的,小一点的也投过几百万,希望有机会可以跟大家合作,谢谢。

张凯:作为本场*的本地机构,同时也是西部地区在管规模*的VC机构之一,西高投在过去20年时间里也取得了一定的成绩,近四、五年连续入选了中国创投机构*,国有创投机构50强等。尽管我们有20年的历史,但我们的团队却很年轻,平均年龄都在30岁上下。我们专注的领域有半导体、集成电路,包括新材料、TMT以及*等,大家可能看到最近西安有很多优质项目上市,其中很多都有西高投的身影,我们是一家活跃在本地,但也在全国布局的国有VC。

费建江:我们机构叫元禾原点,成立已经七年多的时间,我们的标签就是早期和技术。现在有一个词非常火,就是数字,从英文来讲比较清楚,大家经常会看到数字媒体,数字城市,数字医疗,数字中国,数字热的背后其实代表一个趋势,代表一个方向,背后是整个企业未来大的发展方向,其实就是数字化。特别是对我们很多传统的企业来讲,其实就面临了一个数字化转型的课题。什么叫数字化转型?就是根据国际工业互联网有一个标准定义,利用互联技术转变企业流程和运营以产生更好的结果,这个定义听起来很拗口,请在座的哪位嘉宾站在你们个人的理解,你们怎么理解数字化转型,用一个通俗的语言让大家多一些理解。

张凯:我认为数字化转型有两个层面的意义,一个是整个社会化的数字化转型,因为数字化转型是新基建的核心内容,我们国家“十四五”已经把数字化转型列上重要日程。数字化转型的定义里提到我们用5G技术,AI赋能和互联网普及等各种数字化、数据化手段实现社会流、信息流点打通,导致了整个社会向数字化转型。第二个就是企业内部治理,这是一个管理学的定义,企业运用数字化手段,最终获得转型成功。对于我们投资人来说,我们投的无论是硬科技,或者生物医药、芯片类企业,一定要跟得上数字化转型的潮流。利用数字化转型带来内部企业变革,带来企业生产效率的增长,这是我的一点认知。

郭欣:结合我的背景谈一下个人看法。首先数字化是一个较复杂的多层次概念,数字化至少可以分为三个层次,*个层次是C端的数字化,就是在座的每一个人作为消费者的数字化;第二个层次是B端的数字化,包括企业和政府;第三个层次是介于B端和C端中介平台的数字化。如果理解目前中国社会数字化水平,需要从三个角度分别去看的。在三个维度里面,就C端和平台型的数字化程度而言,中国已经是引领全球的状态。很多中国人出国旅游的时候感触非常深,外国的数字化程度特别低,现在很多事还要线下做,还要用现金,打车还要在路边拦或者打电话。相比之下,中国的数字化程度就非常高了,一个手机上可以解决所有问题。其实我们中国的C端的数字化程度已经是非常高了,我们每一个人作为消费者已经被高度数字化了,我们的数字也存在于社会各个角落里面被频繁使用着。

再回到B端数字化层面,我个人认为还是非常的差的。我用差和落后这个词并不是非常准确,如果概括起来说,是比较混乱的,比较被动的,是不成体系的。为什么会造成这样一个情况?其实我们看到美国的社会数字化是B端企业最早开始和推动的,美国社会的信息化和数字化,数字化是信息化进化的版本或者表现形式。整个美国社会的信息化我理解其实是有一个相对大几十年的发展历程,最早从上世纪50、60年代开始伴随现代管理学的不断完善,咨询公司协助推动B端的企业做管理流程的规范,在这个过程中随着IT技术,互联网技术出现,这些咨询公司把技术用在了帮助B端企业实现他们更好的管理的目的上。你可以理解为整个美国社会信息化、数字化是从B端开始,出现互联网之后,大部分的互联网企业其实都是一个中介平台性质的数字化企业,有了他们之后,逐渐去把C端数字化。

中国社会整个数字化或者信息化,是从上个世纪90年代左右开始的,在开始数字化的时候,我们面临的形势是什么?就是整个现代管理学理论的大树已经枝繁叶茂,IT技术已经非常发达,并且互联网也出现了。在这样一个背景下,中国整个信息化跟互联网化基本上同时开始,那个年代很多互联网企业本身非常有活力,创始团队背景也非常好。而B端的企业要么是一些大型的国企,观念相对来说比较传统,要么就是一些当时还处在萌芽状态的民营企业,那些企业体量比较小。中国信息化最早是由互联网企业的蓬勃发展去推动的,互联网企业就是我刚才说的数字化里面中介平台的环节。我们C端的数字化企事业是由这些企业的数字化推动的,因为这些企业他们快速的用野蛮成长的方法形成一个非常庞大的中国社会数字化的中枢体系之后,他们塑造了C端消费者的高度数字化。但是也同样是因为他们的存在,他严重限制了B端数字化,因为他们不希望B端企业实现自主的数字化,因为互联网企业中介平台的存在就是为在B端C端之间充当中介,赚取中介收入,而B端企业自主数字化一定是为了更好的和客户发生直接联系,并把数字化贯穿到业务整个流程,这里面是有矛盾的。

费建江:郭总不仅阐述了对数字化转型的理解,更近一步给我们介绍了我们国家目前数字化的进展。刚才在郭总讲的过程中间,讲到一个很重要的点:这些年因为互联网人工智能大数据的发展整个推进了信息化的发展。请在座几位嘉宾讨论一下,在数字化的过程中间,你们觉得哪几个技术的发展比较重要的加速了整个数字化的进程?

刘博:从我们从事天使投资的角度来看,数字化有三个层次。*个层次是在前沿技术突破这部分,我们投了很多与底层器件、智能传感、底层数据平台相关的信息化、数字化的技术,这些对技术指标有更高要求的前沿技术,能让我们处理更多问题,包括算力,包括底层的器件,甚至包括材料的创新。当前做大数据处理的公司可以在高并发、低功耗的情况下处理某些场景的数据,这些技术推动数据化在不同的场景下有多种方案和适用性。第二个层次,本身很多存量的产业做得非常好,这些产业转型升级过程中其实融入了很多技术进行变革,但是这些技术并不能一上来就被这些产业所应用,很多需要不断适应这些产业提供的新机会,在产业升级的过程当中,无论是工业互联网,还是消费类相关的技术,包括智能终端,从小到手机、穿戴设备,大到汽车全部都在智能化,这些智能化的过程中实际上是我们数字转型的另外一个加速动因。第三个层次,我们十分关注年轻人商业创新场景挖掘所带来的新的数字化需求,比如说VR、AR,人机交互、机器人等,市场的倒逼和消费的需求也是加速数字化转型的动机。

姚亚平:我们觉得主要是三点,一个是无线互联网,第二个是传感器,第三个机器视觉。这三点技术其实容易互联网化,我们想要推动世界的数字化,就意味着机器识别要达到相当大的程度。比如说我们投资的一家工业机器人操作系统公司库柏特,它通过人工智能、3D视觉、力控等核心技术,赋予机器人视觉和触觉双重感知能力。原来机器人只能在固定程序下做固定动作,但是通过库柏特的智能操作系统,可以通过数据智能和机器视觉操纵机械手臂,让机器像人一样具有判断感知能力,从而提高了机器人的易用性与智能性;再比如,我们投资的另一家AI鉴定与交易平台图灵深视,它拥有庞大的奢侈品品牌数据,利用计算机视觉技术,构建深度学习模型,能够快速实现自动鉴别商品是否符合正品工艺,一拍照片即可为全品类商品检验真伪。它们的数字化都是因为能够有机器视觉,能够基于数据模型来做分析、做深度挖掘,深度挖掘的算法相对容易进步。

费建江:所以通过刚才的陈述我们可以看到整个的数字化其实背后有很多技术的推动,数字化肯定是一个大的过程,企业的一个必然的趋势,我们一定要关注趋势,在趋势中间寻找我们的投资机会。

下面一个话题,在企业的数字化转型过程中间我们投资机构的机会在哪里,我们在哪个点上,或者我们怎么能把我们的投资机会找到。

沈文春:其实数字化一直是我们很关注的,因为科技发展到今天,哪些技术带来了变革,传感器技术、5G、物联网项目,让数据可以传输,让云计算相应的算力和存储,人工智能让这些数据可以分析得到利用,所以在每个环节都有很多的投资机会,但是每一个点可能爆发的不太一样,像云计算这些,但是物联网是比较散的领域,相对来说机会比较散,其实也是一个大的机会。人工智能方面,像以前的互联网+一样,各行各业都在逐渐赋能,如果单纯的泛泛来谈,每个环节都有,但是各个环节的阶段是不一样的。我们觉得还有另外一个视角,从产业,各个垂直产业的机会,我们也投过这样一些,我们投的工业互联网、消费互联网,消费端某种程度上数字化进行的非常好了,产生了像阿里、京东这样的巨头,但是在产业互联网和工业互联网这端刚刚开始,因为这端更难,更加复杂。我们觉得产业互联网还是发展在早期,我们也在看其他机会。

费建江:你们关注背后技术的发展,是你们投资的机会,对吗?不知道其他嘉宾有没有补充?

刘博:我换一个角度去说,在中国数字化转型过程中,即使我们面向全球,也要关注一个事情------自主可控和安全。因为整个数据的过程其实重塑了各种商业关系和人交互的关系,在这个关系中数据被大量采集、处理、计算和应用,在这个过程中实际上我们作为早期机构,*比较关注在底层能够做好长远的布局,比如说用10、20年可扩展、可融合的平台化技术,不管是芯片、操作系统、数据库、处理平台,我们在这方面觉得未来会有一些机会,包括自主可控的架构以及基于自主可控处理器芯片、存储芯片、计算芯片,自主可控对我们来说是一个非常大的机会。场景源于*、政务、TO B。第二个是这些数据的应用过程中无论是对数据挖掘的再重构,还是对商业的再重构,以及这些数据挖掘过程中的安全和基于安全的金融业务,我觉得把商业的闭环走通是机构需要着重关注的。像我们投资的源堡科技------互联网安全金融领域的领头者。我们觉得未来在这种底层平台,通用平台以及自主可控和安全的情况下会产生很多巨头。

费建江:刘总讲到一个重要的话题,在整个数字化的转型过程中间,其实数据安全是需要关注的一个点。下一话题,在整个数字化的转型过程中间不是一蹴而就的,中间也会碰到很多问题曲折,所以我想请嘉宾分享一下,在企业数字化转型过程中间你们觉得有可能会出现什么问题,我们作为企业来讲应该小心哪些方面会出的问题,我不知道哪个嘉宾可以给我们大家做分享。

姚亚平:数字化最终的目的是业务的发展不能单纯为了数字化而数字化,要结合企业的实际,因为我们在做工业互联网,整个生产端还是比较初级阶段,大量的企业还是处于底层的信息化,先把数据搜集上来,但是很多人不知道有什么用,其实这样的话就很浪费,你要基于某个业务的需要,或者是能够提升改善你的运营各方面的能力来进行数字化。我觉得这是一定要关注的,否则前面就打水漂了,就进退两难。比如说我们投资的微云智能在义齿行业场景,利用数据智能提升生产效率,把收集到的海量数据通过AI学习,用自主研发的云端控制系统智能预测牙齿矫正修复效果,通过云工厂智能调度生产,并且在每一个城市中心建立互联网工厂扩大的用户服务半径,带来更大用户基数的同时又丰富了数据厚度,而这些数据又能辅助正畸生意,扩大应用场景、建立更高的壁垒,这就是一个很好的数字化例子。

张凯:不能过度数字化,比如AI四小龙给社会提供了很多AI视觉的革新,但同时也出现啦影响私人隐私等问题。对数字化转型,我认为更多是组织的变革,所以不管是管理者还是投资者,我们应该更多关注这个转型过程。企业还是要提高自身的经营效率、生产效率,而不是一味追求数字化,不是所有数据都要被采集和分析的。

费建江:数字化的过程中核心其实是数据,数据安全肯定是很重要的一个点,包括数据的污染、数据的鸿沟以及一些数据的孤岛,这些情况也是需要我们在数字化上去思考的一个问题。数字化转型其实对社会的收益是比较大的,施耐德有一报告,2019年全球数字化转型的收益,比如说整个全球来看数字化的转型收益表现在资本支出减少了23%—35%左右,能耗降低了24%,生产率提高了24%,维护的成本其实降低了28%等等,还有很多其他的收益。整个数字化收益的背后其实是一个数字经济,数字经济背后有很大的板块,比如云计算、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、AR、VR等等,某种程度上也是我们投资机构重点关注的一些领域。请每位嘉宾在数字经济这几大板块里面说一个你最喜欢的板块,来给我们一个理由。

郭欣:因为我们是投软件的,在整个大的软件领域里面,我个人最看好的还是SaaS,而且是真正的SaaS,SaaS这个概念最早出现在美国,它是一个非常*化地适应于这个时代的软件形式,而且是非常高度产品化的商业模式,解决了我们传统软件行业动辄沦落为工程公司的宿命,提升了行业扩张效率。第二,SaaS更加强调软件服务的功能,怎样通过不断提供持续的服务,利用大数据新工具,帮助客户实现更大的价值,也从客户业务流程上获取更多的价值。这就从本质上大大提升行业天花板,所以,SaaS是我最看好的领域。

刘博:我最看好数字和经济的结合,因为我们数字领域有很多的技术,但是这个技术怎么和市场价值能够联系在一起,这个技术怎么根据市场价值重塑生产之间的关系和流程,我觉得这个有很大的空间,数字赋能行业,或者行业引领数字,或者说双向赋能,我觉得还是有很大空间的。

沈文春:我们非常看好工业互联网,因为数字,原来物理的状态是非常的孤立隔离的状态,一旦到数字了,它就是一个可以流动的、流畅的状态,这个时候工业互联网确实能够大大优化整个社会资源配置,提高整个社会的效率,所以这个事情在消费互联网基本完成以后,工业互联网就是下一个*的机会。

姚亚平:我们比较喜欢智能机器人,事实上它会把物理的世界通过视觉数字化,然后通过AI和云端大脑替代人脑,提高效率、降低成本。过去两百年间,工业机器人取代人类肌肉工作已经成为共识,接下来我们要思考的是如何让机器具备意识,替代大脑,即让数据智能化,我们觉得这是一个比较大的价值和趋势。

张凯:我选择工业互联网里的智能制造,智能制造是人类工业化以后,最终可能会达到的一个生产效率、生产资料、以及生产关系等的最*状态,数字化在社会上可能会出现造成数字鸿沟问题,但是在工业领域,智能制造可能是一个*的解决方案,所以智能制造是我推荐的。

费建江:产业数字化、数字产业化有一点混淆和交叉,这是两个细分领域,产业数字和或者数字产业化在整个经济中间的比重越来越大,也是各个机构和企业需要重点关注的领域。我们希望借助今天的讨论能帮大家开拓思维,或者给大家一点点思考和帮助,由于时间的关系,今天的讨论就到这里,谢谢。

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