戈壁创投与9家被投企业：科技创新的机遇与挑战

“过去 20 年，中国充分利用了人口红利和成本红利快速发展，但这种优势正在退却，私募市场正在进行洗牌和转型，更加趋于理性、更加看重商业模式、更加注重技术和门槛”。在“戈壁创投科技投资 OPEN DAY”上，戈壁创投与 9 家科技领域的被投企业代表共同探讨了 2019 年中国科技投资领域的机遇与挑战。

作为中国早期投资机构代表的戈壁创投，从 2002 年成立至今，先后在全球投资了近 300 家创新企业。早在 7 年前，戈壁创投就开始投资布局 to B 行业，并在人工智能、智能制造、企业服务等领域取得了不俗的战绩。

论坛上，戈壁创投管理合伙人朱璘首先回顾了戈壁创投在科技领域的投资布局，从投资人视角分享了戈壁创投看到的新机会。此外，朱璘及戈壁创投合伙人唐启波、胡唐骏分别在以“人工智能”、“智能制造”、“企业服务”为主题的三个圆桌论坛中与9 家戈壁创投优秀被投企业代表分别站在投资人和创业者的角度，探讨了技术突破、商业落地、行业未来等主题。

戈壁创投朱璘：产业互联网临近爆发

感谢大家来参加论坛，今天我们希望展示一下戈壁创投在科技行业上投入的一些情况，我将从宏观层面来分享一些观点，稍后也会有九家优秀的戈壁创投被投企业从实操层面分享他们的感想、教训和经验。

第一个问题是我们为什么会关注科技行业。

去年下半年到现在，国内智能手机出现了近十年来的首次负增长，汽车也出现了28年的首次负增长，一级市场私募总额以及成功融资的项目数量都出现了断崖式下滑。独角兽们短时间内陆续在二级市场上市，但大部分出现破发。

这充分显示了，过去 20 年，中国利用人口红利和成本红利快速发展，但这种优势正在退却，私募市场正在进行洗牌和转型，更加趋于理性、更加看重商业模式、更加注重技术和门槛。

如果说消费互联网已经走到末期，什么正在起来？我们明显观察到，产业互联网正在非常快速地增长，而且已经临近爆发。

首先看客户端需求，人力成本优势已经不存在，倒逼企业去做信息化转型。人才是非常核心的竞争力，硅谷好的数据工程师年收入 100 万美金，国内也接近这个状态， 很多环节里，中国的人才已经没有成本优势可言了 。当然，受益于很多巨头在教育市场，企业端按需采购的意识不断提升。

供给侧也在加速和成熟，开源技术在国内普及，钉钉、企业微信等大平台也在不断开放自己的生态，给企业带来流量红利、客户资源，给市场注入很多活力。

以高速发展的公有云行业为例。公有云市场成长非常非常快，阿里云和 AWS 四五年前的收入差距还有 20 倍，但去年前者是 230 亿人民币，后者是 240 亿美金，只差一个汇率，这是非常有意思的现象。中国 IaaS 市场每年的增速有 60%，已经接近赶超美国，这都给企业服务方向的公司带来很好的发展土壤。

另外，我们也正在看制造业。中国政府不断强调中国要成为制造业强国，2017 年中国的制造业体量就已经超过美国，但人均产能、产效很低。过去 10 年中国的劳动力成本增长了 3 倍，接下来还会继续增长，对低附加值产业形成很大挤压。最明显的例子是，大家现在买衣服，中国制造的会越来越少。

人工成本的提高一定会倒逼传统制造业去思考，自己在信息化、自动化上的投入是不是足够？是不是还能够保持持续竞争力？从现状来看，制造业数字化程度非常低，2016 年中国工业机器人密度低于世界平均水平，与制造业大国的身份很不匹配，这其中蕴含非常大的机会。

而5G 又会给工业互联网的发展带来极大提升，全球有 58% 的人会被 5G 覆盖掉，5G 峰值传输比 4G 高十倍，连接物件数量比 4G 高一千倍，这让许多新技术的应用成为可能。

接下来，我谈一下看到这么多可能性之后，我们认为哪些领域存在机会。

首先是企业服务。 2025 年，企业上云的数量可能达到 85%，企业数据利用率也会超过 86%，中国总数据会占到全球数据的 28%，企业端数据会非常接近消费端数据，甚至会在 2030 年超过消费端。这会是个非常大的风向标，企业对于产品和服务的需求会变得更加强烈，企业服务的多样性会有质变。

其次是在 AI 和物联网技术上。2025 年会有 97% 的企业利用 AI 做业务，万物互联终于发生了，但更有意思是人和物的互联，它将会通过 AI、通过物联网技术完成。另外，人工智能是要在产业落地的，现在企业应用还主要停留在效率端上，比如提高人效、降低成本；但随着 AI 可靠性提高，还会往业务端、运营端不断渗透，也会进入到更多场景。

第三是产业互联网加速成熟。中国不同产业的互联网渗透率截然不同，举例来说，金融科技领域就很发达，微信和支付宝逐步取代现金，金融领域高度信息化、智能化。但很多大的行业，比如制造业，连数字化程度都很差，需要被自动化、智能化形成自己的产业互联网，让数字世界和物理世界更快融合。

第四是机器人，但不一定要有物理形态，可以是纯虚拟的。比如说 RPA，它也是机器人，报销、购买机票等工作可以由 RPA 程序完成，不再需要人工。未来在生活和工作的更多场景，我们都可能会拥有一些机器人，由它们来完成简单工作。

最后，作为 VC，我们看到过去 20 年中国的高科技投资是以消费互联网为主，以流量和用户取胜，往往赢者通吃，因此诞生了很多难以突破的巨头。但产业互联网具有技术壁垒、行业壁垒，多巨头会是常态，行业里也会诞生许多赢家。

人工智能圆桌论坛：AI 的突破、落地与未来

伴随着 NLP 等技术的发展，人工智能从科研走向了应用，三位戈壁创投在人工智能领域的被投公司 CEO 就这一行业进行了分享，探讨技术突破、商业落地、以及未来的行业格局。参与的嘉宾包括自动驾驶公司 Auto X CEO 肖健雄、智能投资引擎弘量投资 CEO 雷春然、去中心化人工智能计算平台 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：首先请大家做个自我介绍。

肖健雄：大家好，我是 Auto X 的创始人和 CEO。Auto X 专注于做无人驾驶的解决方案提供商，我们成立于 2016 年，也获得很多重量级资本青睐，包括上汽集团、东风汽车、香港阿里巴巴创业基金等。我个人做了十几年自动驾驶，包括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究。

雷春然：大家好，我是弘量研究 CEO。我们公司成立于 2015 年，2017 年年初得到阿里巴巴、戈壁创投的投资。我们做的事情是将 AI 投资引擎应用到各个大型金融机构上，比如说银行、券商、基金，我们帮助亚洲 60 多家金融机构实现了数字化资产管理，大客户包括有隆银行、华润银行、广州农商行、华夏基金等。

何永：大家好，我是 DeepBrain Chain 的何永，我们主要通过区块链技术实现的人工智能计算平台。目前，我们平台上有很多人工智能公司，他们可以出租 GPU，也可以租用 GPU。和一般企业不一样的是，我们的目标不是利润也不是上市，我们有自己的 Token，我们致力于让人工智能的训练成本变得更低。

唐啟波：谢谢三位。第一个问题，现在 AI 已经成为一个热门词，开始谈 AI 落地之前，可不可以听一下你们如何定义 AI？

何永：现在的 AI 主要是基于深度学习，深度学习就是以算力为核心。目前整个 AI 进入了快速发展期，而且互联网技术发展是有瓶颈的，但 AI 技术发展是没有瓶颈的。

雷春然：现在的 AI 还是弱 AI，每个领域有自己的 AI。比如说金融领域，大数据非常重要，金融是时间序列的问题，越到后期的数据越有价值的，但前期数据不一定有价值。

肖健雄：AI 总体分成四个阶段，第一是计算机信息化、IT 化，第二是弱 AI，第三是强 AI、以 AI 为主导，第四是通用 AI。目前 IT 化已经彻底完成，通用 AI 还遥遥无期，创投圈火热的弱 AI 和强 AI 争论，并不是说弱 AI 就弱，只是立足点和商业模式不一样。

唐啟波：现在你们运用的技术在市面上已经达到了哪个阶段？接下来可以到怎样的阶段？要到下一阶段，需要储备什么资源？

肖健雄：我们公司立足强 AI，本身特别重科研，肯定存在发展周期，但相应的门槛也更高，研发出来后竞争力很强。周期短的行业，短时间会出来 1-200 家公司，但竞争特别白热化。如果一定要放一个时间，可能在 3-5 年，无人驾驶 AI 就会彻底研发完成，它将是在通识 AI 来临之前最强的人工智能突破。

雷春然：从 AI 的角度看，最重要的是算法团队。但开始做商业化拓展后，会发现行业完全不同，金融讲究的是实务和监管。目前我们在投资和顾问两方面有所突破，前者是用 AI 帮客户进行更好的长期资产配置，主要跟银行合作，今年我们和华润银行上线的产品获得智能投顾项目第一名；后者是利用 AI 做大数据采集，帮助银行精准定位用户风险、精准推荐组合产品。

何永：我们是一个区块链公司，经历了 2018 年的行业寒冬，95% 的区块链公司都死掉了，我们依然活下来。我们想做连接全球算力的网络，需要在底层技术上投入大量时间，这也是与传统行业不同的。我们有点像共享 GPU 平台，但需要判断全球 GPU 性能，保证稳定服务，而且我们并不与 AI 企业直接接触，而是跟上层服务商合作，比如最近在和华硕云合作开发 AI 云平台。

唐啟波：跳出自己的公司，你们怎么判断一个 AI 技术或者 AI 公司到底有多好？作为投资人的话，会给他们什么建议？

何永：判断 AI 技术肯定有行业的技术指标。而从公司来看，要看这个 AI 公司是不是技术驱动型还是 AI 应用型，对前者来说技术指标最重要，对后者来说要看行业和市场占有率。

雷春然：如果我是投资人，首先看应用方向，其次看人才，最后看实践的成果。

肖健雄：从强 AI 角度来看，最重要的一定是人才，算法和工程科学家都很重要。其次是在这个基础上，要有懂商业和战略的 CEO，需要全面平衡算法、工程、战略。

唐啟波：你们认同“AI 未来”这个概念吗？AI 在未来的发展中会有什么样的角色？

肖健雄：我个人非常相信，无人驾驶一旦发生绝对就是 AI 未来了。但任何机遇一定伴随着挑战，中国很多风险投资基金讲究快速变现，不利于高科技行业发展；短线投资都是赌，只有长线投资才是看趋势和看未来，社会需要静下心来投一些真正有未来的前景行业。

雷春然：最近美国民主党候选人提出，AI 取代工作，美国老百姓怎么办？实际上未来确实有这个问题，AI 确实在消灭一些工作岗位，比如我们在做数字化财富管理平台，就不需要理财师了，因此未来我们一定要面临一些社会变革，消失的工作会去哪里？

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。随着技术发展，人工智能会有很高的智能，但解决不了人自身的问题，未来的变化还会落在人本身上。

智能制造圆桌论坛：资本热背后的行业思考

中国制造 2025 战略将智能制造看作重要方向，我国政府对智能制造的支持力度也越来越大，供给侧结构改革、“一带一路”走出去的国家战略、工业4.0 等政策导向和趋势都给智能制造带来利好。在“智能制造技术和应用”的圆桌讨论中，戈壁创投合伙人胡唐骏担任主持人，生产制造协同系统博拉科技 CEO 周公爽、协作机器人镁伽机器人联合创始人张琰、以及工业掌控云平台 Thingworks CEO 郑道揆分享了他们对智能制造的思考和判断。

胡唐骏：有请三位先做自我介绍。

周公爽：我来自博拉科技，我们做的是生产环节的数字化工厂解决方案，主要基于数据中台和业务中台提供双中台驱动的解决方案。

张琰：我来自镁伽机器人。镁伽自主研发一套中枢神经系统，基于此开发了协作机器人，目前落地于生命科学实验室自动化、智慧零售自动化以及工业自动化。与工业机器人不同，协作机器人需要与人协同工作，最大的差异在于安全性。

郑道揆：大家好我来自 Thingworks，我们是工业领域的智能看板，帮助不懂技术的业务人员能够灵活使用数据。

胡唐骏：你们如何定义工业 4.0，怎么想到做这一块，然后以现在的方式切入的呢？

周公爽：国内制造业参差不齐，在各个阶段的都有。工业制造主体在华东和华南，规模以上企业在国内的定义是年主营业务收入两千万以上，一共 400 万家，最头部的几十亿百亿级别只占 1%-2%，大量中小微企业诉求是实现生产自动化。我们切入的是中腰部的 40 万家制造企业，已经有一定自动化基础，更多探索信息化+数据化，部分做智能化。

郑道揆：我们从制造业最核心的物联网角度来看，工厂数据很多，业务人员要用很多软件解决问题，我们希望提供低成本、能够快速迭代的灵活方案。实际推进时，我们发现头部企业更喜欢我们的标准化工具。但他们想要的不仅是一个工厂的数字化，而是将不同地区、不同国家的生产线统一标准化，这是我们目前解决的核心问题。

胡唐骏：你们如何实现各自的标准化和规模化扩张？

郑道揆：我们主要面向大客户，对他们来说标准化是非常重要的诉求，从 2018 年开始就已经在考虑上云，但问题是单纯的上云不能带来价值，他们缺乏好的解决方案。

张琰：不只是工业领域，各行各业都存在上云的问题。举例来说，镁伽一直深挖生命科学实验室自动化，这个行业没有标准，每个头部公司都是自己干。我们必须非常懂客户的应用场景、数据的使用逻辑，因此作为机器人公司，我们还部署了很强的生物学团队。

周公爽：我们对标准化体验最深，因为我们做的是生产过程数字化。工业非常离散，可以细分到几百个行业，生产流程、生产工艺、Knowhow 都完全不同，这个是工业互联网真正的价值所在，实现产品化交付、实现规模化复制。我们将工业行业企业分为 5 个类型：

• 第一是单点打穿，比如说专门针对数控设备做预备维护。在这个赛道上，必须面向头部 1%-2% 企业，比如说富士康和京东方这样的企业，随着客户数量增加，达到 10-20 家，开始沉淀标准模型和 PaaS、SAAS的解决方案。

• 第二像我们，还有做生产协同、研发协同、供应链协同。我们不断做项目，达到几十家和上百家之后把业务系统拆分不同的模块，通过模块用搭积木的方式解决不同生产过程数据化问题。

• 第三是深耕细分行业，从供研产销各个维度做生态协同，慢慢开始做产品标准化和行业复制。

• 第四是在工业里面做数据中台。早期每个项目每个客户定制的，随着数量增多，把中台沉淀出来，建立标准化数据中台产品。数据中台是看不见摸不着的事情，客户的理解还很早期，所以往往要跟业务结合，才能更好的服务客户。

• 第五是做平台型公司，一开始就呈现标准化的产品。

  胡唐骏：大家对国内工业互联网市场的资本热度怎么看？作为创业者有什么感受分享一下。

周公爽：从去年下半年，越来越多原来关注 to C 的投资公司开始看工业板块。有蛮多机构刚刚开始建立对于工业的认知，投资逻辑还没有完全建立。从企业角度讲，我认为工业是在 to B 领域里面最难做的，主要以线性增长为主，很难有快速增长，特别是完成了 0 到 1 ，开始有一定复制能力时，我们干到一个亿要有接近两百人的规模，这是工业领域的典型特征。但到了一个亿之后，有了更好模式、产品化程度更高、人均产值提升时，发展速度会更快。

张琰：机器人这个方向前几年非常热，也成长出来很多公司，但现在工业机器人本体厂家的日子并不太好过，行业也遇到了资本寒冬。背后的问题是产品的应用场景不够大，需要寻找新的需求来保持增长。因此镁伽并不仅局限于工业，还会去开拓实验室、智慧零售等新场景。

郑道揆：融资本身是工具，更多反映企业本身经营和未来潜在增长。最近两年，工业物联网的市场接受程度在上升，只要有一个相对不错的产品，就能够进入高速增长，这是吸引投资最关键的一个点。

企业服务圆桌论坛：下半场的机遇与挑战

在移动互联网快速下滑的大背景下，投资人和创业者争先恐后奔赴产业互联网战场。一级市场对 B 端项目的追捧达到历史高点，戈壁创投 7 年前就开始了对 to B 项目的规划和布局，不仅稳定将每年 50% 的投资额放到企业服务领域，点我达和 Teambition去年还成功实现了并购退出。

针对“企业服务下半场的机遇与挑战”，戈壁创投管理合伙人朱璘作为主持人，与智能业务运维解决方案公司云智慧 CEO 殷晋、团队协作工具 Teambition CEO 齐俊元，以及在线平面设计平台创客贴 CEO 王宝臣分享了他们的观察与判断。

朱璘：首先大家简单介绍一下自己的公司。

王宝臣：大家好，我是创客贴的创始人王宝臣。随着电商、社交媒体的营销快速增长，传统解决方案过于低效，我们整合海量版权内容，提供极简设计工具，从设计工具切入到整个创意营销市场。

殷晋：大家好，我是云智慧的创始人殷晋。云智慧做的是智能运维 SAAS 厂商，解决是企业看不见的问题，包括软件背后的服务器、底层资源带来的复杂问题等，我们把互联网运维能力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工具，面向十人以下的团队都是免费使用。

朱璘：从SAAS 角度来说，效率工具相比业务工具，通用 SAAS 相比行业 SAAS，在这个时间点你们怎么看？

齐俊元：这个问题非常牛，我说一下我的想法。本质上我认为我们做的事情非常一致，就是在完成数字化转型。全球 80% 企业都认为自己在做数字化转型，但认为转型成功的只有 10%，这其中，信息是否足够透明、员工是否自主使用并融入业务流程、是否离业务足够近都非常重要。Teambition 作为一个协同工具，早期成长比较快是占了前两点的光，后期是要离业务更近，让企业感受到好处。

殷晋：能提出这种问题确实是对 SAAS 有深度思考。云智慧是国内第一个提出业务运维的公司，为什么这么提，是因为我们做了很好的 SAAS 工具，客户对工具的价值认知不足，用业务运维的方法论进行串联之后，企业价值大幅提升，此前的客单价最高 20-30 万，但现在可以达到百万甚至千万。因此，从用户的角度看问题非常重要，要兼顾公司客户的价值需求以及员工用户的使用需求。其次，是通用型 SAAS 和行业 SAAS 的问题，通用型平台级 SAAS 属于 BAT，而垂直行业存在大量新机会，会有很深的行业及技术壁垒。仅从运维领域来看，美国也出现了很多百亿美金市值的公司。

王宝臣：其实国内外的 SaaS 环境截然不同。国外有使用基础，大多是缓慢过渡；国内则是快速增长，甚至可以拿 to C 的方式做 to B。创客贴在设计这一垂直方向上偏通用，发展思路有二：把价值做厚，打通前后环节；以及发挥人群价值，与其他平台合作来弥补通用化导致的行业不精准问题。效率工具过渡到之后，也会是更加细分、更加垂直的。

朱璘：第二个需要思考的问题是内部资源的分配，销售和研发怎么分配？KA 和 SMB 你们怎么看？中国的 SAAS 还有没有投放广告 ROI 增长的可能性？包括内部策略大概是怎么定的？

王宝臣：我们自己的话，没有销售人员，只有运营人员。只做在线广告，没有线下销售，更多以漏斗方式转化，我们在技术、体验上投入的转化效率会比销售投入会更高。基于移动互联网的流量，用类似 C 的方式获取并转化为 B，也是一种高效路径。另外关于是否做定制化，我认为这是和企业追求的发展路径直接相关，不同周期的战略可能有不一样。我们目前都是做通用化，和大平台的合作会有少量定制，这些少量定制背后还是通用的，一揽子完成这个行业和用户人群的服务。如果只针对个体做定制，现阶段投资收益比会更低。

殷晋：最早我们也是走中小客户，20 万用户 3000 多付费，转化率才 1.5%，但后来一提价客户就跑了，于是坚定转向 KA，KA 销售周期长、产品复杂，一定要定制化。于是我们内部上做隔离，有独立产品团队和研发体系，二次定制开发的团队与研发中心独立，一个在北京，一个在其他地方，彼此不允许抽调。云智慧现在基本变成了以 KA 为主的公司，我自己的感受是跟每个行业有预算，我们这个行业只能做中国企业 TOP5000 的客户，其他人的贡献是很低的。

齐俊元：首先是销售驱动还是产品驱动？两条路都 work 的，销售驱动非常关心交付能力，产品驱动要突破到大众市场，能做好转型的话，两条路都可以。SMB 和 KA，Teambition 的体会是如果产品解决的是企业某一个通行问题就可以同时打。我过去坚持产品优先，最近也认同项目优先的好处，但项目一定要是标杆类项目而不是销售类项目，在进入服务深水区后，标杆项目的洞察是非常关键的，也许可以打破循环。

朱璘：阿里云把云计算推到大家认知的前沿，企业服务确实到下半场了，大家是不是可以展望一下，真正的下半场会经历什么？希望大家以从业者视角做一个展望。

齐俊元：三方面，中国现在积累了成熟团队，市场接受度也变高，同时又存在巨大的增量市场，比如说白领和蓝领人群、通用或垂直行业等。大家都非常努力，接下来应该会很快成长起来。客观来说，充分利用市场现状，又为未来做好储备的企业会最有可能成长为小巨头。

殷晋：说到下半场，2013、2014年企业服务投了一大波，死了很多，没死也僵了。如今，经济形式不太乐观，快速增长资本的模式没有了，生产资料的投入不再能带来高速增长，所有的企业都必须用数字化提升效率，这样的情况反而会让 to B 企业真正成长。去年开始我们签了大量的地产公司，客单价都非常高，还有交通、基建等大规模投资的领域，也都开始重视信息技术，这对企业服务来说会是非常好的机会。

王宝臣：首先很重要的问题是如何获取到精准客户，类似于 to C 一样烧钱获客的逻辑并不成立了，不管通过 KA 还是做 SMB，大家都要考虑这个问题。其次，与消费者市场一样，企业服务也要思考如何去做下沉市场，一线城市和三、四线城市的企业需求完全不同，需要多维度组合相应服务。在客户中扎得越深，越能在下半场获得丰厚利润。

作者暂无likerid, 赞赏暂由本网站代持，当作者有likerid后会全部转账给作者（我们会尽力而为）。


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