“曩昔 20 年，我国充沛运用了人口盈利和本钱盈利快速开展，但这种优势正在退避，私募商场正在进行洗牌和转型，愈加趋于理性、愈加垂青商业形式、愈加注重技能和门槛”。在“戈壁创投科技出资 OPEN DAY”上，戈壁创投与 9 家科技范畴的被投企业代表一起评论了 2019 年我国科技出资范畴的时机与应战。
作为我国前期出资组织代表的戈壁创投，从 2002 年树立至今，先后在全球出资了近 300 家立异企业。早在 7 年前，戈壁创投就开端出资布局 to B 职业，并在人工智能、智能制作、企业服务等范畴取得了不俗的战绩。
论坛上，戈壁创投办理合伙人朱璘首要回忆了戈壁创投在科技范畴的出资布局，从出资人视角同享了戈壁创投看到的新时机。此外，朱璘及戈壁创投合伙人唐启波、胡唐骏别离在以“人工智能”、“智能制作”、“企业服务”为主题的三个圆桌论坛中与9 家戈壁创投优异被投企业代表别离站在出资人和创业者的视点，评论了技能打破、商业落地、职业未来等主题。
戈壁创投朱璘：工业互联网挨近迸发
感谢咱们来参加论坛，今日咱们期望展现一下戈壁创投在科技职业上投入的一些状况，我将从微观层面来同享一些观念，稍后也会有九家优异的戈壁创投被投企业从实操层面同享他们的感触、阅历和阅历。
第一个问题是咱们为什么会注重科技职业。
上一年下半年到现在，国内智能手机呈现了近十年来的初次负添加，轿车也呈现了28年的初次负添加，一级商场私募总额以及成功融资的项目数量都呈现了断崖式下滑。独角兽们短时刻内连续在二级商场上市，但大部分呈现破发。
这充沛显现了，曩昔 20 年，我国运用人口盈利和本钱盈利快速开展，但这种优势正在退避，私募商场正在进行洗牌和转型，愈加趋于理性、愈加垂青商业形式、愈加注重技能和门槛。
假如说消费互联网现已走到晚期，什么正在起来？咱们显着调查到，工业互联网正在十分快速地添加，并且现已挨近迸发。
首要看客户端需求，人力本钱优势现已不存在，倒逼企业去做信息化转型。人才是十分中心的竞赛力，硅谷好的数据工程师年收入 100 万美金，国内也挨近这个状况，许多环节里，我国的人才现已没有本钱优势可言了。当然，获益于许多巨子在教育商场，企业端按需收购的认识不断进步。
供应侧也在加快和老练，开源技能在国内遍及，钉钉、企业微信等大渠道也在不断敞开自己的生态，给企业带来流量盈利、客户资源，给商场注入许多生机。
以高速开展的公有云职业为例。公有云商场生长十分十分快，阿里云和 AWS 四五年前的收入距离还有 20 倍，但上一年前者是 230 亿人民币，后者是 240 亿美金，只差一个汇率，这是十分有意思的现象。我国 IaaS 商场每年的增速有 60%，现已挨近赶超美国，这都给企业服务方向的公司带来很好的开展土壤。
别的，咱们也正在看制作业。我国政府不断着重我国要成为制作业强国，2017 年我国的制作业体量就现已超越美国，但人均产能、产效很低。曩昔 10 年我国的劳动力本钱添加了 3 倍，接下来还会继续添加，对低附加值工业构成很大揉捏。最显着的比方是，咱们现在买衣服，我国制作的会越来越少。
人工本钱的进步必定会倒逼传统制作业去考虑，自己在信息化、自动化上的投入是不是满足？是不是还能够坚持继续竞赛力？从现状来看，制作业数字化程度十分低，2016 年我国工业机器人密度低于国际平均水平，与制作业大国的身份很不匹配，这其间包含十分大的时机。
而5G 又会给工业互联网的开展带来极大进步，全球有 58% 的人会被 5G 覆盖掉，5G 峰值传输比 4G 高十倍，衔接物件数量比 4G 高一千倍，这让许多新技能的运用成为或许。
接下来，我谈一下看到这么多或许性之后，咱们以为哪些范畴存在时机。
首要是企业服务。2025 年，企业上云的数量或许到达 85%，企业数据运用率也会超越 86%，我国总数据会占到全球数据的 28%，企业端数据会十分挨近消费端数据，乃至会在 2030 年超越消费端。这会是个十分大的风向标，企业关于产品和服务的需求会变得愈加激烈，企业服务的多样性会有突变。
其次是在 AI 和物联网技能上。2025 年会有 97% 的企业运用 AI 做事务，万物互联总算发作了，但更有意思是人和物的互联，它将会经过 AI、经过物联网技能完结。别的，人工智能是要在工业落地的，现在企业运用还首要停留在功率端上，比方进步人效、降低本钱；但跟着 AI 可靠性进步，还会往事务端、运营端不断浸透，也会进入到更多场景。
第三是工业互联网加快老练。我国不同工业的互联网浸透率天壤之别，举例来说，金融科技范畴就很兴旺，微信和支付宝逐渐替代现金，金融范畴高度信息化、智能化。但许多大的职业，比方制作业，连数字化程度都很差，需求被自动化、智能化构成自己的工业互联网，让数字国际和物理国际更快交融。
第四是机器人，但不必定要有物理形状，可所以纯虚拟的。比方说 RPA，它也是机器人，报销、购买机票等作业能够由 RPA 程序完结，不再需求人工。未来在日子和作业的更多场景，咱们都或许会具有一些机器人，由它们来完结简略作业。
最终，作为 VC，咱们看到曩昔 20 年我国的高科技出资是以消费互联网为主，以流量和用户制胜，往往赢者通吃，因而诞生了许多难以打破的巨子。但工业互联网具有技能壁垒、职业壁垒，多巨子会是常态，职业里也会诞生许多赢家。
人工智能圆桌论坛：AI 的打破、落地与未来
伴跟着 NLP 等技能的开展，人工智能从科研走向了运用，三位戈壁创投在人工智能范畴的被投公司 CEO 就这一职业进行了同享，评论技能打破、商业落地、以及未来的职业格式。参加的嘉宾包含自动驾驶公司 Auto X CEO 肖健雄、智能出资引擎弘量出资 CEO 雷春然、去中心化人工智能核算渠道 DeepBrain Chain CEO 何永，由戈壁创投合伙人唐啟波担任圆桌主持人。
唐啟波：首要请咱们做个毛遂自荐。
肖健雄：咱们好，我是 Auto X 的开创人和 CEO。Auto X 专心于做无人驾驶的处理计划供给商，咱们树立于 2016 年，也取得许多重量级本钱喜爱，包含上汽集团、东风轿车、香港阿里巴巴创业基金等。我个人做了十几年自动驾驶，包含之前在美国麻省理工读博士和美国普林斯顿当教授，都是做自动驾驶的研讨。
雷春然：咱们好，我是弘量研讨 CEO。咱们公司树立于 2015 年，2017 年年头得到阿里巴巴、戈壁创投的出资。咱们做的作业是将 AI 出资引擎运用到各个大型金融组织上，比方说银行、券商、基金，咱们协助亚洲 60 多家金融组织完结了数字化财物办理，大客户包含有隆银行、华润银行、广州农商行、华夏基金等。
何永：咱们好，我是 DeepBrain Chain 的何永，咱们首要经过区块链技能完结的人工智能核算渠道。现在，咱们渠道上有许多人工智能公司，他们能够租借 GPU，也能够租借 GPU。和一般企业不相同的是，咱们的方针不是赢利也不是上市，咱们有自己的 Token，咱们致力于让人工智能的练习本钱变得更低。
唐啟波：谢谢三位。第一个问题，现在 AI 现已成为一个抢手词，开端谈 AI 落地之前，可不能够听一下你们怎样界说 AI？
何永：现在的 AI 首要是根据深度学习，深度学习便是以算力为中心。现在整个 AI 进入了快速开展期，并且互联网技能开展是有瓶颈的，但 AI 技能开展是没有瓶颈的。
雷春然：现在的 AI 仍是弱 AI，每个范畴有自己的 AI。比方说金融范畴，大数据十分重要，金融是时刻序列的问题，越到后期的数据越有价值的，但前期数据不必定有价值。
肖健雄：AI 整体分红四个阶段，第一是核算机信息化、IT 化，第二是弱 AI，第三是强 AI、以 AI 为主导，第四是通用 AI。现在 IT 化现已彻底完结，通用 AI 还遥遥无期，创投圈炽热的弱 AI 和强 AI 争辩，并不是说弱 AI 就弱，仅仅安身点和商业形式不相同。
唐啟波：现在你们运用的技能在市面上现已到达了哪个阶段？接下来能够到怎样的阶段？要到下一阶段，需求储藏什么资源？
肖健雄：咱们公司安身强 AI，自身特别重科研，必定存在开展周期，但相应的门槛也更高，研制出来后竞赛力很强。周期短的职业，短时刻会出来 1-200 家公司，但竞赛特别白热化。假如必定要放一个时刻，或许在 3-5 年，无人驾驶 AI 就会彻底研制完结，它将是在通识 AI 降临之前最强的人工智能打破。
雷春然：从 AI 的视点看，最重要的是算法团队。但开端做商业化拓宽后，会发现职业彻底不同，金融考究的是实务和监管。现在咱们在出资和参谋两方面有所打破，前者是用 AI 帮客户进行更好的长时刻财物装备，首要跟银行协作，本年咱们和华润银行上线的产品取得智能投顾项目第一名；后者是运用 AI 做大数据收集，协助银行精准定位用户危险、精准引荐组合产品。
何永：咱们是一个区块链公司，阅历了 2018 年的职业隆冬，95% 的区块链公司都死掉了，咱们仍然活下来。咱们想做衔接全球算力的网络，需求在底层技能上投入许多时刻，这也是与传统职业不同的。咱们有点像同享 GPU 渠道，但需求判别全球 GPU 功能，确保安稳服务，并且咱们并不与 AI 企业直接触摸，而是跟上层服务商协作，比方最近在和华硕云协作开发 AI 云渠道。
唐啟波：跳出自己的公司，你们怎样判别一个 AI 技能或许 AI 公司到底有多好？作为出资人的话，会给他们什么主张？
何永：判别 AI 技能必定有职业的技能指标。而从公司来看，要看这个 AI 公司是不是技能驱动型仍是 AI 运用型，对前者来说技能指标最重要，对后者来说要看职业和商场占有率。
雷春然：假如我是出资人，首要看运用方向，其次看人才，最终看实践的效果。
肖健雄：从强 AI 视点来看，最重要的必定是人才，算法和工程科学家都很重要。其次是在这个根底上，要有懂商业和战略的 CEO，需求全面平衡算法、工程、战略。
唐啟波：你们认同“AI 未来”这个概念吗？AI 在未来的开展中会有什么样的人物？
肖健雄：我个人十分信任，无人驾驶一旦发作肯定便是 AI 未来了。但任何时机必定伴跟着应战，我国许多危险出资基金考究快速变现，不利于高科技职业开展；短线出资都是赌，只需长线出资才是看趋势和看未来，社会需求静下心来投一些真实有未来的远景职业。
雷春然：最近美国民主党提名人提出，AI 替代作业，美国老百姓怎样办？实践上未来的确有这个问题，AI 的确在消除一些作业岗位，比方咱们在做数字化财富办理渠道，就不需求理财师了，因而未来咱们必定要面对一些社会变革，消失的作业会去哪里？
何永：人工智能会是未来的基点之一，还有纳米科技、基因工程等等。跟着技能开展，人工智能会有很高的智能，但处理不了人自身的问题，未来的改变还会落在人自身上。
智能制作圆桌论坛：本钱热背面的职业考虑
我国制作 2025 战略将智能制作看作重要方向，我国政府对智能制作的支撑力度也越来越大，供应侧结构变革、“一带一路”走出去的国家战略、工业4.0 等方针导向和趋势都给智能制作带来利好。在“智能制作技能和运用”的圆桌评论中，戈壁创投合伙人胡唐骏担任主持人，出产制作协同系统博拉科技 CEO 周公爽、协作机器人镁伽机器人联合开创人张琰、以及工业掌控云渠道 Thingworks CEO 郑道揆同享了他们对智能制作的考虑和判别。
胡唐骏：有请三位先做毛遂自荐。
周公爽：我来自博拉科技，咱们做的是出产环节的数字化工厂处理计划，首要根据数据中台和事务中台供给双中台驱动的处理计划。
张琰：我来自镁伽机器人。镁伽自主研制一套中枢神经系统，根据此开发了协作机器人，现在落地于生命科学实验室自动化、才智零售自动化以及工业自动化。与工业机器人不同，协作机器人需求与人协同作业，最大的差异在于安全性。
郑道揆：咱们好我来自 Thingworks，咱们是工业范畴的智能看板，协助不明白技能的事务人员能够灵敏运用数据。
胡唐骏：你们怎样界说工业 4.0，怎样想到做这一块，然后以现在的方法切入的呢？
周公爽：国内制作业良莠不齐，在各个阶段的都有。工业制作主体在华东和华南，规划以上企业在国内的界说是年主营事务收入两千万以上，总共 400 万家，最头部的几十亿百亿级别只占 1%-2%，许多中小微企业诉求是完结出产自动化。咱们切入的是中腰部的 40 万家制作企业，现已有必定自动化根底，更多探究信息化+数据化，部分做智能化。
郑道揆：咱们从制作业最中心的物联网视点来看，工厂数据许多，事务人员要用许多软件处理问题，咱们期望供给低本钱、能够快速迭代的灵敏计划。实践推动时，咱们发现头部企业更喜爱咱们的规范化东西。但他们想要的不只是一个工厂的数字化，而是将不同区域、不同国家的出产线共同规范化，这是咱们现在处理的中心问题。
胡唐骏：你们怎样完结各自的规范化和规划化扩张？
郑道揆：咱们首要面向大客户，对他们来说规范化是十分重要的诉求，从 2018 年开端就现已在考虑上云，但问题是单纯的上云不能带来价值，他们缺少好的处理计划。
张琰：不只仅工业范畴，各行各业都存在上云的问题。举例来说，镁伽一向深挖生命科学实验室自动化，这个职业没有规范，每个头部公司都是自己干。咱们有必要十分懂客户的运用场景、数据的运用逻辑，因而作为机器人公司，咱们还布置了很强的生物学团队。
周公爽：咱们对规范化体会最深，由于咱们做的是出产过程数字化。工业十分离散，能够细分到几百个职业，出产流程、出产工艺、Knowhow 都彻底不同，这个是工业互联网真实的价值地点，完结产品化交给、完结规划化仿制。咱们将工业职业企业分为 5 个类型：
第一是单点打穿，比方说专门针对数控设备做准备保护。在这个赛道上，有必要面向头部 1%-2% 企业，比方说富士康和京东方这样的企业，跟着客户数量添加，到达 10-20 家，开端沉积规范模型和 PaaS、SAAS的处理计划。
第二像咱们，还有做出产协同、研制协同、供应链协同。咱们不断做项目，到达几十家和上百家之后把事务系统拆分不同的模块，经过模块用搭积木的方法处理不同出产过程数据化问题。
第三是深耕细分职业，从供研产销各个维度做生态协同，渐渐开端做产品规范化和职业仿制。
第四是在工业里边做数据中台。前期每个项目每个客户定制的，跟着数量增多，把中台沉积出来，树立规范化数据中台产品。数据中台是看不见摸不着的作业，客户的了解还很前期，所以往往要跟事务结合，才干更好的服务客户。
第五是做渠道型公司，一开端就呈现规范化的产品。
胡唐骏：咱们对国内工业互联网商场的本钱热度怎样看？作为创业者有什么感触同享一下。
周公爽：从上一年下半年，越来越多本来注重 to C 的出资公司开端看工业板块。有蛮多组织刚刚开端树立关于工业的认知，出资逻辑还没有彻底树立。从企业视点讲，我以为工业是在 to B 范畴里边最难做的，首要以线性添加为主，很难有快速添加，特别是完结了 0 到 1 ，开端有必定仿制才能时，咱们干到一个亿要有挨近两百人的规划，这是工业范畴的典型特征。但到了一个亿之后，有了更好形式、产品化程度更高、人均产值进步时，开展速度会更快。
张琰：机器人这个方向前几年十分热，也生长出来许多公司，但现在工业机器人本体厂家的日子并不太好过，职业也遇到了本钱隆冬。背面的问题是产品的运用场景不够大，需求寻觅新的需求来坚持添加。因而镁伽并不只局限于工业，还会去开辟实验室、才智零售等新场景。
郑道揆：融本钱身是东西，更多反映企业自身运营和未来潜在添加。最近两年，工业物联网的商场承受程度在上升，只需有一个相对不错的产品，就能够进入高速添加，这是招引出资最要害的一个点。
企业服务圆桌论坛：下半场的时机与应战
在移动互联网快速下滑的大布景下，出资人和创业者力争上游奔赴工业互联网战场。一级商场对 B 端项目的追捧到达前史高点，戈壁创投 7 年前就开端了对 to B 项目的规划和布局，不只安稳将每年 50% 的出资额放到企业服务范畴，点我达和 Teambition上一年还成功完结了并购退出。
针对“企业服务下半场的时机与应战”，戈壁创投办理合伙人朱璘作为主持人，与智能事务运维处理计划公司云才智 CEO 殷晋、团队协作东西 Teambition CEO 齐俊元，以及在线平面规划渠道创客贴 CEO 王宝臣同享了他们的调查与判别。
朱璘：首要咱们简略介绍一下自己的公司。
王宝臣：咱们好，我是创客贴的开创人王宝臣。跟着电商、交际媒体的营销快速添加，传统处理计划过于低效，咱们整合海量版权内容，供给极简规划东西，从规划东西切入到整个构思营销商场。
殷晋：咱们好，我是云才智的开创人殷晋。云才智做的是智能运维 SAAS 厂商，处理是企业看不见的问题，包含软件背面的服务器、底层资源带来的杂乱问题等，咱们把互联网运维才能带给做数字化转型的企业。
齐俊元：我是 Teambition 的齐俊元，Teambition 以项目为中心的团队协作东西，面向十人以下的团队都是免费运用。
朱璘：从SAAS 视点来说，功率东西比较事务东西，通用 SAAS 比较职业 SAAS，在这个时刻点你们怎样看？
齐俊元：这个问题十分牛，我说一下我的主意。本质上我以为咱们做的作业十分共同，便是在完结数字化转型。全球 80% 企业都以为自己在做数字化转型，但以为转型成功的只需 10%，这其间，信息是否满足通明、职工是否自主运用并融入事务流程、是否离事务满足近都十分重要。Teambition 作为一个协同东西，前期生长比较快是占了前两点的光，后期是要离事务更近，让企业感触到优点。
殷晋：能提出这种问题的确是对 SAAS 有深度考虑。云才智是国内第一个提出事务运维的公司，为什么这么提，是由于咱们做了很好的 SAAS 东西，客户对东西的价值认知缺乏，用事务运维的方法论进行串联之后，企业价值大幅进步，此前的客单价最高 20-30 万，但现在能够到达百万乃至千万。因而，从用户的视点看问题十分重要，要统筹公司客户的价值需求以及职工用户的运用需求。其次，是通用型 SAAS 和职业 SAAS 的问题，通用型渠道级 SAAS 归于 BAT，而笔直职业存在许多新时机，会有很深的职业及技能壁垒。仅从运维范畴来看，美国也呈现了许多百亿美金市值的公司。
王宝臣：其实国内外的 SaaS 环境天壤之别。国外有运用根底，大多是缓慢过渡；国内则是快速添加，乃至能够拿 to C 的方法做 to B。创客贴在规划这一笔直方向上偏通用，开展思路有二：把价值做厚，打通前后环节；以及发挥人群价值，与其他渠道协作来补偿通用化导致的职业不精准问题。功率东西过渡到之后，也会是愈加细分、愈加笔直的。
朱璘：第二个需求考虑的问题是内部资源的分配，出售和研制怎样分配？KA 和 SMB 你们怎样看？我国的 SAAS 还有没有投进广告 ROI 添加的或许性？包含内部战略大概是怎样定的？
王宝臣：咱们自己的话，没有出售人员，只需运营人员。只做在线广告，没有线下出售，更多以漏斗方法转化，咱们在技能、体会上投入的转化功率会比出售投入会更高。根据移动互联网的流量，用相似 C 的方法获取并转化为 B，也是一种高效途径。别的关所以否做定制化，我以为这是和企业寻求的开展途径直接相关，不同周期的战略或许有不相同。咱们现在都是做通用化，和大渠道的协作会有少数定制，这些少数定制背面仍是通用的，一揽子完结这个职业和用户人群的服务。假如只针对个别做定制，现阶段出资收益比会更低。
殷晋：最早咱们也是走中小客户，20 万用户 3000 多付费，转化率才 1.5%，但后来一涨价客户就跑了，所以坚决转向 KA，KA 出售周期长、产品杂乱，必定要定制化。所以咱们内部上做阻隔，有独立产品团队和研制系统，二次定制开发的团队与研制中心独立，一个在北京，一个在其他当地，互相不允许抽调。云才智现在根本变成了以 KA 为主的公司，我自己的感触是跟每个职业有预算，咱们这个职业只能做我国企业 TOP5000 的客户，其他人的奉献是很低的。
齐俊元：首要是出售驱动仍是产品驱动？两条路都 work 的，出售驱动十分关怀交给才能，产品驱动要打破到群众商场，能做好转型的话，两条路都能够。SMB 和 KA，Teambition 的体会是假如产品处理的是企业某一个通行问题就能够一起打。我曩昔坚持产品优先，最近也认同项目优先的优点，但项目必定要是标杆类项目而不是出售类项目，在进入服务深水区后，标杆项目的洞悉是十分要害的，或许能够打破循环。
朱璘：阿里云把云核算推到咱们认知的前沿，企业服务的确到下半场了，咱们是不是能够展望一下，真实的下半场会阅历什么？期望咱们以从业者视角做一个展望。
齐俊元：三方面，我国现在积累了老练团队，商场承受度也变高，一起又存在巨大的增量商场，比方说白领和蓝领人群、通用或笔直职业等。咱们都十分尽力，接下来应该会很快生长起来。客观来说，充沛运用商场现状，又为未来做好储藏的企业会最有或许生长为小巨子。
殷晋：提到下半场，2013、2014年企业服务投了一大波，死了许多，没死也僵了。现在，经济形式不太达观，快速添加本钱的形式没有了，出产资料的投入不再能带来高速添加，一切的企业都有必要用数字化进步功率，这样的状况反而会让 to B 企业真实生长。上一年开端咱们签了许多的地产公司，客单价都十分高，还有交通、基建等大规划出资的范畴，也都开端注重信息技能，这对企业服务来说会是十分好的时机。
王宝臣：首要很重要的问题是怎样获取到精准客户，相似于 to C 相同烧钱获客的逻辑并不树立了，不论经过 KA 仍是做 SMB，咱们都要考虑这个问题。其次，与顾客商场相同，企业服务也要考虑怎样去做下沉商场，一线城市和三、四线城市的企业需求彻底不同，需求多维度组合相应服务。在客户中扎得越深，越能鄙人半场取得丰盛赢利。
