更上層樓，智造邁向新高度｜甲子引力X

創世夥伴資本(CCV)合伙人梁宇

陳洪武：大家下午好，我是國科嘉和的陳洪武。國科嘉和是由國科控股作為基石投資人發起成立的科創私募股權基金管理機構，是國科控股管理的一級企業，我們一直以投科技產業為主，謝謝。

駱磊：大家好，我是金沙江聯合資本管理人駱磊。金沙江聯合十多年來一直做早期硬科技投資，其中智能製造一直是我們長期堅持投資的一個領域。在這個領域裡，我們也發掘和培育了不少亮點的項目，今天也非常高興有機會能夠和大家做一些分享，謝謝。

秦少博：大家好，我是基石創投秦少博。基石是帶有國資背景的 CVC 機構，我們是北京市京投公司下屬的唯一一個風險投資平台。過去十幾年，我們一直專注於兩個方向，一邊是裝備製造，另一邊是數字化轉型，這兩個大方向跟我們今天這個環節的話題還是非常契合的。另外，我們在軌道交通產業鏈和信息安全產業鏈這些細分領域也有比較代表性的積累，做到了國內相對來說比較頭部的位置，謝謝。

蘇玉軍：大家好，我是中之傑智能的蘇玉軍。中之傑智能是一家專注於智能製造領域的企業。智能製造這個概念已經提了很多年了，現在很多產業都在做智能製造，尤其是以汽車產業為主。我們的服務主要是面向汽車產業鏈，我將智能製造分為硬科技和軟科技兩部分。硬科技很容易理解，比如 AGV、機器手等可以看得見的東西，我稱之為看得見的自動化。還有一部分是看不見的軟科技，比如手和腳在運動的時候是由大腦在決定如何運行的，我們就是做大腦這一部分，做整個指揮手和腳的系統，包括後台的一些算法，我們主要從事這一塊，謝謝。

王光熙：大家好，我是聯想創投的王光熙。聯想創投是聯想集團旗下企業創投，過去10 年左右，我們一直在持續進行早期核心科技投資，包括用科技和 IT 手段賦能各行各業，其中智能製造是很重要的一個領域，聯想集團主業就是緊密圍繞IT製造業，我們被投企業跟集團業務也有很多的交集和關聯。

梁宇：各位都是行業中的老兵，我們長期在投資行業，尋找投資機會時發現：中國的人口紅利正在逐漸消失，這一趨勢在各個行業都有體現。一方面，人工成本越來越高；另一方面，年輕人不願意從事低端重複性勞動工作，這為智能製造帶來了新的發展機遇。但與此同時，不少產業鏈正在向越南等人工成本更低的地區轉移，這也給我們帶來了巨大的挑戰。這既會對就業造成影響，也會對科技發展帶來更大的問題。我想請在座的各位資深人士分享一下，中國製造目前的整體升級程度如何？我們常說「微小曲線」，中國製造的升級進程到了什麼階段？大家可以分享一下自己的看法。

陳洪武：感謝主持人。此前，中國為了順應世界範圍內新一輪工業革命的趨勢和自身製造業轉型升級的內在要求提出了「中國製造 2025」的目標，但遭到了美國的打壓。從國家戰略的角度來看，製造業是立國之本、強國之基，我們只有從製造大國成長為製造強國，才能躋身全球製造業價值鏈的上游，才能在微笑曲線中獲得高毛利。只有這樣，中國才有機會在全球博弈競爭中實現「東升西降」，否則很難。

回到工業立國的話題，我國製造業規模已經連續13年居世界首位，業內常說中國製造業大而不強，但實際上，我認為中國現在正處於從「大而不強」走向「又大又強」的過程中。當然這個過程非常艱難，比如，我們國家在晶片製造領域還存在一些「卡脖子」問題，高端晶片還無法完全自主製造，仍需依賴進口。這個過程對我們來說是比較痛苦的。樂觀來說，突破這個瓶頸不會太長，但從悲觀的角度看，我們可能還需要忍耐一段時間。總體來說，我們仍處於過程之中，這個過程雖然難熬，但對於從業投資人而言，這恰恰是我們能夠為國家工業化、智能化做出貢獻的地方，我們可以尋找一些比較好的投資機會。

剛才主持人問我們現在處於哪個階段，我相信誰也說不清楚。但總趨勢來看，我們每天都在進步，有些進步是肉眼可見的，有些是肉眼不可見的，但我相信日積月累，面臨的挑戰會被逐一攻破，我們有非常大的信心，在中國的工業化、智能化這方面，貢獻我們作為投資人應該做的，謝謝。

國科嘉和總經理&執行合伙人陳洪武

駱磊：我非常贊同剛才梁總的觀點，製造業與工業生產的不同領域都密切相關，智能化程度與相關領域的起點和生產條件密切相關。從工業生產的角度來看，降本增效是不斷追求的目標，製造業的智能化只要在成本、效率、減員、良率等方面帶來明顯優勢，說明就是該行業的智能製造的進步。

目前來看，我國智能製造有硬有軟，打下了相當不錯的基礎。首先，我國擁有完整的工業體系和產業鏈，這些工業體系和產業鏈會不斷刺激出大量智能製造的需求，也會刺激出很多的解決方法。現在新興的傳感器、智能控制系統、工業機器人、成套的智能生產產線等都已經具備了很好的基礎。此外，人工智慧和大數據的推廣應用使得企業生產方式、組織方式和管理模式都要得到很大的改善，為智能製造提供了有力的保障。

主持人剛才提到了產業轉移，這可能會導致競爭力的加強或減弱，我們一直保持非常樂觀的態度，大多數的產業轉移是市場價值趨動的正常行為，隨著產業的轉移，會刺激和產生大量智能製造產品和服務的需求。因此，金沙江聯合資本非常關注兩個維度，首先是智能製造產品和服務的出海，不同國家和地區智能化生產條件不同，會有大量不同智能化程度的需求。出海包括產品的銷售，也包括跟著大企業借船出海，將我們的產品和服務帶出去。

其次，傳統產業智能化的推廣。目前新能源、三代半等行業起點高、門檻高，智能化程度較高，傳統產業如鋼鐵、礦山等行業智能化推廣涉及認知、設備配套等諸多因素，還有較長的路要走。但是，通過智能化改變其生產條件，提高生產效率，能產生裂變式的反應，這方面存在的機會很多。

秦少博：借著兩位老總、主持人的話題，我嘗試用描述性的方式跟大家講講智能製造發展的漸進程度。主持人剛才提到的是產業鏈轉移和紅利的問題，這是一個自然而然的全球產業鏈分工現象，是我們必須接受的現實。此外，在整個數字化滲透的過程中，也推動了產業分工的歷史性變化。在這種基礎上，我們來看智能製造和產業鏈的分工會更加合理。

記得前些年去看製造業時，更多用的是「高端製造」這個詞，而智能製造這個概念是近3至5年才被大家提到這個高度上理解。我認為，我們沒有必要給一個事物下定義，但是下定義有助於我們去理解一個行業。微觀上講，智能製造從技術角度來說是軟硬耦合的東西；宏觀上講，它可能是數字世界改造物理世界的接駁點。從這兩個角度，能更好的理解智能製造。

從基石角度來看當下智能製造的產業進度，是全行業滲透和多場景呈現。從整個工業製造領域來看，不同場景接納的程度不一樣，就像前些年我們享受電商紅利時，會有一大堆物流自動化公司開始冒出，率先完成產業智能化升級進程。最近幾年，以智能汽車為代表的產業鏈也在做智能化升級和智能化商業變現，這是正在發生的一個大的洪流。此外，還有泛工業領域長期的智能化，它是一個非常長周期滲透的一個事情。所以，簡單來看，這三個行業它的歷史進程都是不一樣的，有的是過去式的，有的是現在進行式的，還有長期漸進的趨勢。

回頭來看，放到工業或者製造業領域看這件事，細分產業基本都有三段路肯定要走，就是自動化、信息化、智能化。像石油石化領域和電力電網領域，兩化融合的工作做了很多年，自動化和信息化程度都比較高，奔向智能化相對就容易些；很多其他領域，自動化或者信息化的程度都比較弱，如果想繞開這兩步直接奔向智能化，非常難，有些課還在補。當下的投資行業更加關注智能化進程，只是每個製造細分領域自動化程度怎麼樣，信息化完備程度怎麼樣，具不具備往智能化躍遷的可能性，可能放在很多碎片化行業里是完全不同的，所以沒有辦法去定量智能製造進程，只能說某些行業智能化程度變得非常高，很多行業智能化程度依然是非常低的。

基石創投管理合伙人秦少博

蘇玉軍：我比較贊同秦總的看法。我們一直在做智能製造這一塊，為什麼要做智能製造，它的觸動因素和驅動力是什麼？一方面，就像主持人說的，中國的人口紅利已經沒有了，這是一方面的原因。另一方面，我們發現，現在的一些客戶，他們的整個市場需求發生了變化。以前是大批量的標準化生產，現在變成了小批量、多品種、多批次、定製化的生產，這意味著生產變得更加柔性。如果要適應這種柔性生產的要求，生產就必須要上一個台階，就要智能化，否則就會面臨降本增效的壓力。因為在大批量標準化生產的情況下，生產相對比較粗放。但是現在變成小批量、多品種之後，如果管理還是很粗放的話，效率就會急劇下降，這樣利潤就會被吃掉，所以只能通過降本增效來倒逼企業進行智能化改造和數字化改造。

從產業發展的角度來說，德國把工業發展分為 1.0 到 4.0 四個階段，這個太高大上了。我們服務客戶的現實情況也可以分為四個階段：第一階段是，現在很多客戶剛開始做智能製造的時候，最基本的需求就是降本增效，怎麼讓生產過程協同起來，提高效率、降低成本。第二個階段是，通過機器換人，提升自動化設備來更換人工，讓效率更高，成本更低。這一步就是採取更多的物流自動化，比如上一些 AGV 等自動化設備。因為在老舊的工廠裡面，物理空間和設備都已經受到了限制，所以改造物流比較容易，而且見效也比較快。第三階段，就是生產自動化，我們指的是機械手、自動化產線。到了第四個階段，當物流自動化和生產自動化都上了以後，通常你的手腳都被替換了，因為就靠腦袋了。你要靠腦袋來指揮手和腳，達到更好的協同狀態，滿足柔性製造要求。當前，我們服務的客戶大多都經歷了這四個階段的發展，每個階段的訴求都不同，這與許多其他產業的發展趨勢相匹配。

從當前的產業發展階段來看，我比較贊同前面三位講者的觀點，即無法準確定義當前所處的階段。只能說，從我接觸到的產業來看，比如整車製造，我們可以看到它的整個物流自動化、生產自動化已經有了，但是它的「腦袋」還不夠智能。在電視上看到的整車工廠似乎很高大上，自動化程度很高。而實際上，硬體之間都是靠各個軟體做接口、集成，沒有實現真正的智能，只是連接起來了。下一步就是要讓這些手腳更加協調，實現智慧化，讓主機廠實現智能化。

再往後推，零部件供應商開始使用物流自動化和 AGV，來替換現有的物流方式。再往後，一些中小企業，雖然產值有幾千萬或一兩個億，但由於自身資金實力不夠強，無法實現自動化，只能通過精細化管理來降低庫存。這樣一來，汽車產業的整車生產商和零部件供應商的狀態會有所不同，而那些中小微企業則可能仍然處於完全沒有實現自動化的狀態。

王光熙：我從一個科技或科技投資人的角度發表一些感想。智能製造的發展比我們憧憬得要慢，我認為有很多原因，其中最大的原因是我們過去享受的紅利太多了，例如勞動力紅利，而且是受過大量基礎教育的高質量勞動力紅利，以及全球高度分工合作的經濟格局體系，使得上游、下游都非常通暢，充分發揮了我們勤勞和基建強大的優勢，把規模做大最大，享受到了最直接的紅利。雖然大家一直說智能化，但智能化並不是推進此前發展最重要的動力。

現在來看，我們到了一個拐點，或者到了一個迫在眉睫的時刻，外部環境發生了很多變化，各種各樣的紅利消退，迫使我們重新審視，發現有很多硬骨頭要啃，很多環節上的研發，一些核心部件製造，無論是硬體、軟體、智能化，我們都必須要去做。所以我認為，過去智能製造發展不夠快，但是未來我們應該站在一個非常好的拐點來快速推動。

而且對於不同的行業，其實還是有很多發展契機的。一方面，現在的一些優勢行業，比如新能源、智能汽車等，對於整個產業鏈的投入還是非常超前的，這些行業非常有機會。另外一方面，在很多軟體系統的替換過程中，其實我們過去沒有啃下這些硬骨頭。一旦下定決心，用各種市場政策推動軟體領域的發展，就會發現作為後發者有很多新的優勢。整個 IT 行業的基礎能力，算力等，在過去 20、30 年已經更新換代了，我們再去替換幾十年前架構的早期智能化系統時，我們站在更高的起點上，這讓我們在邁向智能製造新高度這件事上，擁有很多優勢。

最後還有一點感想，我們也會幫助被投企業思考如何出海。中國企業在非常激烈的競爭環境下打拚出來的供應商或技術提供商，他們的能力還是非常強的，尤其適應多種複雜的應用環境和項目交付能力。一旦他們能夠把能力充分泛化、平台化、產品化之後，走到一個國外的市場裡，他們就會發現這是一個非常良性的、對他們非常友好、接納各種能力都非常好的一個新興市場。所以，在全球經濟都比較挑戰的大環境下，誰能夠率先把自己的布局做得更多元化和全球化，對於他們做大做強也是一個很好的契機。

2.智能製造的投資機會在哪裡？

梁宇：非常感謝各位的發言，我在旁邊聽得津津有味。第一個問題是很泛的問題，這代表了一種急迫的心情，不僅是我問的，也代表在座各位都有一種急迫的心情。國家的工業化之夢始於 150 年前，但屢次被打斷，終於走到今天，又感覺外部壓力增大，產生了一種危機感，我們都希望儘早跨越過去，所以我們提出了 2025 戰略。最後發現，國外確實很在乎這件事，變成今天講的，國內要加速升級，各行各業都要加速，大家都有這種急迫的心情。從從業者角度、業務和資金的角度，大家不約而同地提出了出海戰略，來應對這個問題。

現在把問題收斂一點。剛才大家不約而同地提到我們目前遇到的問題，如果從過去三年加上未來兩年來看的話，在行業中投一投二投三是哪些呢？在實踐中，投資的增長機會有哪些呢？

陳洪武：坦率地說，這種排序很難，有點類似於「文無第一」。現在的智能化大趨勢，我們只能說很多行業都在走這條路，但是誰第一，誰第二很難判斷。我覺得，現在在整個工業製造里，如果沒有融入智能化，基本上就屬於落伍的產能。各個行業都在進行智能化改造，不能說誰是第一，誰是第二。

駱磊：確實是這樣，智能製造跟其他行業是密不可分的。可以這麼講，目前發展最快、體量非常大的行業，智能製造的需求和帶動的這幾個行業的智能製造發展也應該是最快的。如果從智能製造本身來講，它可以分為從設計到生產、檢測檢驗、管理等環節。如果從整個智能化程度本身來看，手和腳（即供應鏈的管理和檢測）這些方面可能自動化的程度更高一些，而在生產端，因為還涉及到不同的工藝環節和不同廠家的設備，底層的協議沒有打通，生產環境變量複雜，所以在整個生產端的智能化相對慢一點。在設計端，王總可能更有發言權，無論人才儲備還是知識儲備還是有一些差距的。我認為更多的是在供應鏈管理、檢測檢驗等方面，智能化程度會更高一些。

金沙江聯合資本管理合伙人駱磊

蘇玉軍：我們先說一下我們對於智能製造的一種簡單的兩種分法：一種是智能化的環境，以智能工廠為代表的；第二種是具身智能的產品或者系統。這是我們一種簡單的兩種分法，因為它太複雜、太細分了，所以讓大家簡單感受一下這個事情。「TOP3」難定義，但是機構有偏好，從機構偏好談談我們的「TOP3」，產業鏈夠長、產業夠大才排得進「TOP3」。一個是光機電產業鏈，這個產業鏈可以容納剛才提到的具身智能的產品和具身智能系統，同時也可以跨到光器件、光傳感、光顯示，甚至到半導體、CPU 等等，所以鏈條非常長。而光相關的聲光電領域基礎的元器件單元的任何一個突破和創新，從技術端來看，都能夠拉起一個智能製造的端，所以光機電這個產業鏈可以長期期待。

第二個，之前好幾個環節里都提到的新能源汽車或者汽車產業鏈，現在是一股洪流，新能源滲透率倒逼車企也開始做智能化轉型，這個肯定也是第二個值得去做的，滿足具身智能系統，甚至附帶智能化環境的屬性的方向。第三個方向，是智能工廠加工業互聯。這就是剛才提到的智能化的環境，為什麼把它放在第三？因為這個領域是一個極其緩慢的滲透過程，不是一個企業或者幾家企業能夠搞得了的事情，它是一個特別漫長的過程。在中國過去幾年的資本市場上市公司里，我們並沒有看到更多的工業互聯方面的上市公司冒出，也並沒有看到在這個體系里綜合布局的上市公司冒出來，甚至非常高科技含量的公司，也只能和頭部企業合作。這也說明這件事情是一個非常長期漫長的事情。但是這個事情仍然可以作為我心中的 TOP3，這個裡面將來一定會出現智能製造裡邊好的公司，只不過周期會比較長一些。

從兩個方面來說明一下：一個是從實際的企業情況來看，我們在面對客戶時發現，目前的工業企業可以分為兩大類，流程型和離散型。流程型企業的自動化程度比較高，因為所有東西都可以自動化，而離散型製造業在中國工業中占比達到 60%到 70%，但其在智能製造方面的布局程度相對較弱。在離散製造領域，相對走得比較快的是汽車和工業機器人等行業，因為這幾年發展比較快，所以很多企業捨得投錢、改造，所以步伐相對快很多，這是從整個硬體企業的角度來看。

從事智能製造這個行業來說，秦總剛才分析了幾個主要方面，簡單地分為硬的和軟的。硬的方面，如 AGV、機械手等，過去 5 年發展很好而且也太卷了，以 50 公斤載重的潛伏式 AGV 為例，5 年前售價基本為 20 萬元一台，但現在海康、大華等前五大廠商的價格已經降到了 7、8 萬元一台，太便宜了。硬體出來後，快速降成本。

第二部分是軟的部分，我認為這一部分反而比較難。大家剛才在前面的幾個環節中一直在聊「卡脖子」的問題，我最近跟很多朋友聊到這個話題，我們一直比較關注「卡脖子」問題，是不是也要關注一下「卡腦袋」問題？當我們的手和腳都被替換之後，你會發現脖子解套了，但腦袋只有 8 歲的智商，這個問題要重視。過去，硬體自動化經過快速發展，已經有了一定的基礎，但軟體部分還需要進一步跟上，否則硬體智能化起來之後，如果軟體沒有跟上，就需要從頭積累，會浪費很多時間。我認為，硬體和軟體都很重要，硬的部分跑的更快一點，軟的部分也有很多機會跟上去。

關於軟的這部分，目前行業中最重要的兩塊，一塊是設計軟體，另一塊是生產過程管理軟體。設計軟體決定了能否把產品設計出來，而生產過程管理軟體則決定了能否把產品製造出來。在當前環境下，這兩塊非常重要。你看，從去年到今年，很多做 CAD、CAE 的企業都已經成功上市，整個市場非常看好，它們的估值也很高。這兩年該領域逐漸升溫，預計下一步將迎來高潮，這兩塊業務的發展前景還是比較不錯的。

梁宇：我引發一個不得不問的問題，比如我們在珠三角、長三角要大力發展工業軟體，真的就能發展起來了嗎？因為發展成生態需要各行各業貢獻智慧。聯想在各行各業都有布局，某種程度也是跨中國、跨國際的。我想問下，您怎麼看待剛才那個問題？

王光熙：簡單回答一下剛剛那個問題，確實前三級很難從行業大角度來進行劃分，因為這個行業確實比較廣，各個人的視角都不太一樣。如果從早期偏IT科技的投資視角來看，我們可以先把類似像新能源、算力相關的半導體等領域放在一邊，這幾個領域已經成了萬億賽道，我們看來是不太一樣的單獨的賽道。剩下的還是傳統意義概念上的跟製造相關的，我們在製造領域關注點可能有三類：

首先是一些新型的終端和形態，包括機器人，我們投了相當多的機器人項目，有 20多家，涵蓋了各種各樣的應用場景，如物流、工業製造等。隨著泛化能力增強，機器人在更多場景當中會更多地真正替代物理功能，尤其是智能製造方向，而且會帶來泛電動化的變化。過去我們只是看乘用車，現在無人機、無人卡車、載人飛機等泛電動化也是非常重要的趨勢，這和新型形態、新型終端相關的我們關注得比較多。

第二個是關鍵的核心零部件。核心零部件有些是替代型，有些是隨著新形態的產生而產生的新型需求，如新型傳感器等。終端最終的形態和落地存在很多不確定性，行業相關度比較高，但很多底層硬體、核心零部件適用度比較廣。

第三個是與軟體相關的。我們認為，過去的信息化到深度學習到今天大模型的出現。目前大模型還在卷文字、多模態、圖片等等，但是我們認為會進入到更加多模態的狀態，比如進入 3D 空間，最後能夠跟很多機器人自動化的領域的大腦、小腦和四肢打通，最後實現聯動狀態，這個可能會有挺多的機會。

跟軟體相關可能不僅僅局限於 AI 本身，而是怎麼樣更好地在 AI 的應用過程當中解決很多的問題，比如數據採集、模擬、數字孿生、訓練等一系列問題，怎麼很好地在智能製造的升級過程當中起到一個真正的降維打擊、質變的價值，這也是我們看得比較多的一點。

我們所關注的這些方向，不能說當前價值很大，但如果著眼長遠，或者更加浪漫一些，一旦成為現實，可能會帶來很大的不同，有助於實現產業升級和拓展發展空間。正如您所說，我們集團雖然在自動化方面一直處於前沿，但我們的投資定位是有差異化的，我們希望能夠超前布局 5 年，當然也會偶爾做一些非常戰略性的投資和布局，這些投資可能與我們現階段的需求結合比較緊密。但我們大量的早期科技投資，其實是希望能夠提前 5 年看到 5 年後的科技。所以，這可能是一個不太一樣的思路。

聯想創投合伙人王光熙

3.環境變動下的投資布局

梁宇：謝謝各位嘉賓，我特別贊同王總所說的，做早期科技投資需要有一些浪漫主義。我有很多問題想請教大家，但由於時間關係不得不壓縮。在整個工業化進程中，我們都在講從高端製造到智能製造，這代表了一種心態，也代表了一種產業升級的過程。但是現在大環境變了，外圍環境變了，資本市場的環境也在變，各種消息層出不窮。在這種情況下，應該如何應對接下來的投資呢？現在有很多小周期疊加，第一個就是 GPT 這樣的大模型來了，這可能是機會，也可能是危險。我們現在無法完全預測它對工業化的影響和效果，做預測很容易出錯，因為有很多重要變量我們無法掌握，再加上二級市場的波動和行業周期性，給我們帶來了各種各樣的問題。還有內卷和出海的問題，把我們的 AGV 產品帶到德國、日本去，過去是難以想像的。所以我想請教各位大咖，面對未來兩三年的投資，應該怎麼做？大家可以簡短講一講。

陳洪武：我們的理解是，未來的世界將是一個 AI 無處不在的世界，一切都將智能化，只有智能化才能更好地服務生產過程、服務消費者，最終服務人類。當然，未來會有怎樣的生活形態，這是以後的事。把勞動交給機器，那人類要幹什麼？這是哲學家要考慮的問題。總體來說，我認為智能化是一個過程，也是一個趨勢，各行各業都將在「智能化」的過程中產生很多投資點，這也是我們有待挖掘的地方。我相信，那些能夠帶來更美好生活的技術都是值得投資的。謝謝。

駱磊：這個話題我們也一直在思考。應該說，從現在到未來幾年，投資熱點將更多，競爭更激烈，專業性也會更強，投資者需要更加具有行業背景和專業知識，這樣才能在智能製造這個產業鏈中發現新的需求和機會。硬科技投資具有特殊性，從一個早期技術到最終成為產品並在市場上推廣應用，再到參與到某一個生態環境中去，這個過程至少需要 5 到 8 年的時間。因此，這就需要投資者提前具備一定的專業性和前瞻性，能夠看到這樣的機會。我們也認為，二級市場投資者可以借鑑一級市場投資的經驗，尤其是在智能製造領域，要有更多跨周期的耐心。對於一些新的技術，包括剛才提到的大模型也是如此。這些新技術在整個智能製造產業鏈不同環節可能有不同需求，但從工業生產角度來看，更多的要求是安全、穩定、可靠。因此，如何將新的技術與工業本身最本質的要求結合起來，實際上就會產生出巨大的市場空間和機會，值得我們去發掘去培育去投資。謝謝。

秦少博：今天除了台上的投資人，現場還有不少創業者。先給創業者們簡單說幾句。總體而言，製造業的本質就是工具，就是鏟子，我們都是做鏟子或投鏟子的，鏟子的目的是提高效率。所以，我們往往站在效率的角度談論智能製造。但現實中提高效率的非迫切性，以及不效率的合理性這在很多場景中都存在。簡單來說，在提高效率的同時，業主未必能算得過來帳，這裡面的因素很複雜，恰恰構成智能製造滲透的困境。因為基石是更專注於場景理解的 CVC，所以這點體會比較深。這前半句話是說給在座的創業企業聽的，希望能有提醒，不走彎路。

再說投資，我們做投資，長期來看製造業有兩個方向：第一個方向，很簡單，把東西拆開看，哪個東西已經完成國產化替代，哪個東西還沒有完成國產化替代，存量經濟中投價值鏈的高處；第二個方向是增量。增量來自哪些地方？可能來自 OT和 IT 技術的融合部分，這個部分將來會產生更多的先進應用，而這些融合創新在全球主要經濟體之間，大家差別並不是很大。一套智能製造系統中，下面是機械部分，上面是各種各樣可能沒有那麼高門檻的嵌入式軟體，再往上是高技術門檻的工業軟體，再往上是一大堆 IT層的系統或應用。不同層面的軟硬耦合中，涉及到大量 OT 企業和 IT 企業的產品融合。OT 的想往上殺，IT 的想往下殺，這樣就可能會形成新的產業繁榮。這種基於技術融合產生的新商業機會，如果能達成，這就是智能製造產業增量的投資機會。

蘇玉軍：我們大家一直在強調工業是未來，工業企業的未來應該是智能製造。我剛才說智能製造可以分為硬的和軟的，其實從智能化角度來講，硬體和軟體的關係，軟體就像是「二胎」，大家看到的更晚一些，整體趨勢是這樣的。但是從整個軟體發展來講，主持人提出了一個問題，如果中國要搞國產替代，真的能替代國外的工業軟體嗎？我給大家講一個數據，國外的工業軟體公司，比如西門子、達索，他們的軟體積累了四千萬行代碼，而我們自己的產品，三年時間已經積累了一千萬行代碼。這就有兩方面讓我們有機會替代他們：一方面，中國有很多應用場景可以讓我們去驗證，可以去積累經驗。有了更多更好的場景積累，我們可以更快地疊代我們的產品；另一方面，國外的四千萬行代碼是老的，現在很多智能化應用是以前沒有考慮到的，在這方面我們都是從零開始的，某種意義來講，我們可能比他們更有優勢。因為我們在中國，有這麼大的市場，更接近現實場景，更有利於我們用新的技術、新的科技去補充完善，我覺得我們有這個機會去做這件事情。作為一個創業者，我也希望各位投資人能夠更多地關注「卡腦袋」的問題，更多地關注工業軟體未來的發展。因為我認為，這個「二胎」總會到來的。

中之傑智能創始人&CEO蘇玉軍

王光熙：最後這個問題非常好。事實上，這也是我們這半年來一直在思考的問題。尤其是在當前的大環境下，不僅是智能製造行業，怎麼進行投資也是一個值得深思的問題。我認為，我們要發揮好作為 CVC的作用。在市場特別火熱的時候，可能大家都忙於追逐熱點，但是在當前的情況下，我們可以利用各自的資源和能力，做好投前、投後和賦能等事情。正如我們在討論其他話題時所提到的，出海是一個實實在在的方向，因為集團本身也在進行轉型，打造一個數十、甚至上百億美金的智能服務板塊，而機器人或很多智能製造相關的自動化是其中非常重要的一部分。這些部分可能很多都需要自己做，所以我們非常需要有競爭力。大環境的方案下配合做好出海，這是第一部分。

第二，我們在國內大概有三四千億產值的工廠等布局，我們在深圳的光明工廠就將聯想在柔性製造的資源開放出來，提供給被投企業，幫助他們實現柔性化的製造。當然，我們也歡迎更多製造公司加入我們的計劃，幫助他們完成早期小批量生產。在這個過程中，很多工藝都可以跑通。過去可能很難找到一個非常經濟的方式來升級自身製造生產的自動化和智能化問題，現在通過平台完成轉型過程，這些問題可以得到解決。甚至在智能服務方面，我們也可以幫助一些製造業創業企業進行智能化產線改造。所以，在這方面，我們會多做一些主動性投資，這可能也會成為一種常態。

梁宇：謝謝各位嘉賓，意猶未盡，特別想和大家繼續聊，但是時間不允許了。謝謝各位！

END.