投資‘工業領域’有一段時間了，零零星星和大神們做過一些交流，但說實話一直沒有系統地梳理過思路。其中原因挺多，一方面所謂的‘智能制造’含義非常的廣泛，甚至就這個名字我們內部也幾經討論。最開始提‘產業鏈投資’（相對于小米硬件產品的生態鏈投資），后來可能產業的色彩過重，我們改稱‘先進制造’。但又希望把一些帶有模式創新，不那么‘硬核’的細分放進來，改成‘智能制造’了。

什么是智能制造？

但究竟什么是智能制造（或者馬爸爸提的‘新制造’）？新材料，新器件，新設備，新模式，是不是都叫‘智能制造’？按照定義，制造業是指：

‘對制造資源，按照市場要求，通過制造過程，轉化為可供人們使用和利用的工具、工業品與生活消費產品的行業。’

所以區別于文娛行業，講究創意；區別于2C消費品，講究滿足消費者需求，洞察市場變化，制造業核心講究的是效率。在制造業中，通?！枨蟆谴_定的，誰能夠低成本，高效率，穩定地滿足需求，誰就能夠在市場競爭中勝出。所以，無論叫‘智能制造’還是‘新制造’，一定是效率更高的制造。當然，有些相對創新的‘需求’，可能會有不同的實現路徑，例如手機需要帶深度的攝像頭，它有可能是結構光原理的，也可能是TOF原理的。鞋底想做鏤空的設計，可以用粉末燒結，也可以用樹脂做光固化。

為什么要關注智能制造？

所謂師出有名。為什么關注智能制造領域的機會呢？成功的范例當然有很多，無論是10年200倍的舜宇光學，還是從造鎳氫電池到造電動車的比亞迪，過去30年的經濟奇跡也同樣是制造業的奇跡。太遠的不講，我們僅看2010-2018年北京，上海和深圳的GDP的增速情況，深圳過去9年的增速都是高于上海和北京兩地的，深圳GDP占上海GDP的比例也從2010年的55.8%提高到了2018年的74.1%。從中能感受到珠三角經濟帶的活力。

（北上深GDP增速對比）

當然，深圳作為7000億GDP的第四大城市，有騰訊也有華為，這個圖無法說明制造業在其中的貢獻。有趣的是，2017到2018年，第二產業（工業）總體的GDP增速是超過第三產業（服務業，包含金融和互聯網），在18年這個趨勢相當的明顯。

（2017到2018年，深圳第二產業總體GDP增速超過第三產業）

深圳統計局還在年報中驕傲地指出：

‘其中，先進制造業和高技術制造業增加值分別為6564.83億元和6131.20億元，分別增長12.0%和13.3%，占規模以上工業增加值比重分別提升至72.1%和67.3%。增速較快的行業有計算機、通信和其他電子設備制造業，增長14.0%；專用設備制造業增長10.0%；汽車制造業增長12.4%；醫藥制造業增長25.0%’

隨著珠三角制造業的增長，人才也更多地聚集過來。深圳過去兩年是進口凈流入最多的城市。此外，如果翻開清北兩校的就業質量報告，華為都是最大的畢業生雇主（財大氣粗，騰訊爸爸只有華為的一半）。

（2018年清北畢業生部分就業去向）

錢和人都流向實業，VC在這個領域該如何尋找機會呢？先講講我們過去兩年的一些實踐。

探索制造業的路徑

說實話美元背景的VC，過去很少投資工業相關的領域，投一些AI，Robotics，已經非常硬核了。當然不投的原因也很清晰，一方面工業的上下游非常復雜，例如一部車涉及到3萬多個零部件，幾千家供應商；簡單很多的手機也有2000多零部件，上百家供應商。更不要說‘智能制造’這個概念可能包含了紡織，鞋帽，化工，汽車，能源等紛繁復雜的領域，這和‘互聯網’相對統一的分析框架，2C消費領域比較一致的背景知識，差別很大。

（不同產的復雜程度對比）

另一方面，工業/制造業受限于2B的業務屬性（e.g. 客戶擴展需要周期），以及客觀物理規律限制（e.g. 產能需要逐步爬坡），每年100%增長已屬不易，這和互聯網十倍，百倍增長有相當的差距。初來乍到的我們，又該怎么辦呢？

很自然的，我們一開始采取了順藤摸瓜的思路，先從相對熟悉的手機產業鏈開始挖掘。相對于日新月異的互聯網，制造業的變化沒有那么快，那么多。在2016-2017年，最主要的變化來自全面屏和‘從雙攝到深攝’的演變。經過研究，我們認為在結構光的技術路徑下，DOE（衍射光學元器件）的門檻足夠高（設計，加工，檢驗都有挑戰）。因此在這個‘找變化’的邏輯下在2017年投資了馭光科技。目前馭光完成了B輪融資，同時也開始給手機大廠批量供貨了。

同樣的，手機對屏幕要求越來越高（封裝工藝更復雜，良率要求越來越高），檢測日益成為突出的問題。以往用肉眼去看，不僅節拍慢，品質不穩定，對工人視力損害也很大（想想就很崩潰，三和大神才不會做這個）。恰好AI開始在工業中逐漸普及，用機器自動化地檢測手機屏幕，以及機身逐步成為行業標準。在這個邏輯下，我們投資了惠州高視，也協助他們進入到更多的檢測領域中。

手機之外，我們沿著生活用品涉及到的產業上游（感謝生態鏈的支持），挖掘到了鞋底3D打印的機會，投資了清鋒科技；我們看到越來越多的產品有抗菌的需求，比如有品上正在銷售的抗菌T-shirt，追本溯源投資了納米抗菌材料公司-晉大納米。

當然，對于工業里的皇冠，汽車行業，我們也在努力探索，希望逐步建立一些認知。比如國五升級到國六標準，對于發動機的電控，新能源電池的溫度控制，三元催化的材料等都提出了新的要求，這也給一系列供應商帶來了機會。

換個視角看智能制造

沿著產業邏輯進行梳理，深入挖掘核心企業，關鍵人才，自然能夠抓住一些工業領域的創新機會。但這很可能會錯過行業外的革命者，出現‘看不到-看不起-看不懂-追不上’的錯誤。所謂‘智能制造’，智能體現在哪兒呢？能否出現十倍好，甚至獨角獸的機會呢？

抽象來看，工業制造領域的革新，大體上可以分成‘自動化，信息化，智能化’這三個層面。

首先是自動化，自動化的本質是效率提升。其中包含了傳統意義上的機器換人（無論是機械臂，非標設備，或高端機床），其實也包括進口元器件的國產替代（性能不變，價格下降也是效率提升）。這類項目需要很好地嵌入到原有的工業體系中，憑借自身的技術提升/組織效率，切下原有價值鏈的部分蛋糕。例如，工業機器人的市場，就是節省人工價值的一部分；國產OLED材料，也只能是原有OLED顯示材料市場的一部分。

這里借用郝景芳老師一個圖，可以看到中國制造業就業占比還是相當的高。如果想要進入發達國家序列，制造業在‘自動化’上還有很大的空間。

其次是信息化，可能是所謂‘工業互聯網’的某種雛形。經濟發達省份（廣東，浙江等）都在大力推進‘上云上平臺’的政策，鼓勵企業把各種設備（包括機器人）接入到工業互聯網平臺。我們投資的凌笛，時諦智能等企業，也在努力將鞋服的設計、生產數據化，加速行業信息的流通。有意思的是，其實信息化不一定要以自動化為前提，我們看到紡織服裝中大量的加工仍然是手工完成的，但并不妨礙訂單信息/生產信息/客戶信息的采集和流轉。

最后是智能化。由于信息化還不普及，智能化做的好的案例并不多。工業運用比較多的是‘Predictive Maintenance’，比如通過分析CNC的數據，預測換刀頭的時間，或者掌握了機器人的運行數據后，提示企業定期對機器人維護保養。此外，在設備、訂單都充分信息化的基礎上，優化產能的調配（例如把相同的訂單集中處理，減少不同原料的運輸時間等）。相對于自動化的局部優化，這部分可以看做整個生產環節的‘全局優化’。甚至實現所謂C2M（全屋定制家具也是需要工業互聯網支撐的），能爆發出更大的價值。