2019-02-22 10:00

　　杨帆：大家好！简单介绍盛宇，团队在国内非常早的尝试股权投资，包括制造业和新材料，后期转到VC投资。基金的结构布局来说有三个方向，TMT、医疗健康领域和新产业。新产业主要是智能制造和高端制造的方向。目前主要聚焦在早期的投资，VC阶段的投资。我想与大家分享，为什么我们会看到工业互联网领域。工业互联网领域包含着不少具有制造成分的企业。

　　我用一个故事为大家讲我们怎么考虑方向和机遇。几年前有一家企业，它生产的产品是一类比较新的产品，高端型号到目前为止仍然在国内属于紧缺的，也是属于工业水平提升的关键性产品，是高端的方向。一期设备投资几个亿，这样的投资规模下所有的设备产线都来自国外。上线了以后，主要是主打高端型号。运行了两年以后发现有比较大的问题，同样的设备，同样的型号，同样接近的产品，金融水平非常不理想。企业的老板有非常大的格局，他跑到一家外企，把中国区域的生产副厂长挖过来，把底下的工作班子也带过来。主要的任务就是负责生产管理，从而提高他们的良品率。外企的班子进入企业以后，遇到的第一个问题就全部都傻眼了，没有办法工作。因为这样的班子在外企进行生产管理，提升质量管理时，他们全部都是在数据上进行分析，车间组都很少去。他们说就是做数据分析，提出改进的策略和措施。到了这个工厂以后发现所有的数据都没有，虽然他们使用的是国际上首屈一指的先进设备，但在整个的生产管理和组织运营管理过程中的数据都没有，而且根本不知道是如何采集和采集哪些数据。没有办法请了一个外资的总监级别的人物，给他的工作是花半年的时间，每周用两个晚上来教这些生产线的管理人员怎么用EXCEL收集数据和文件。

　　我们在旁边一直在观察着，我们一直看着他们的发展。这件事到目前为止，这个班子已经彻底离开了企业，但好在企业还是给他们留下了一些东西，他们有专门的机构，专门的人员，专门的一些流程和要求去采集必要的数据，然后定期进行分析。至少能够对经营管理提出一些反馈意见，但良品率的问题还没有解决。因为这个问题涉及到整个工艺的问题，采集哪一些数据，怎么进行分析，这是非常大的一块，并不是简单的问几个人就可以解决了。

　　其实在国内的工业生产环境中，我们看到现在面临的问题和需要改进的，更多的并不仅仅是智能制造的问题，而是在上次中国工业化进程中产生的，就是八九十年代起来的一批企业，以及两千年前后起来的一批企业，它们整个的管理能力和运营水平，以及本身在产业中的价值地位，整体都需要我们有一个清醒和冷静的认识，这样才能更好的定位我们到底需要解决什么问题。

　　我们现在讲工业互联网都是在谈数据，怎么采集数据，利用各种传感器和各种定位，各种各样的功能等新的手段。包括有5G的传输等等，去采集这些数据，然后再进行分析。其实在大多数的工业环境中，或者说在大多数的企业里，这些存量的数据都没有完全利用。存量数据有两类，一类是采集了没有用，一类是生产环节中这些数据可以自然而然的生成，只是没有必要的手段，我指的手段，甚至不是设备，没有利用必要的设备采集收集，这点都没有做到。仅仅是在这些数据上通过我们一些目前比较新的一些分析手段，分析方法，包括分析工具，就有可能对整个的管理能力产生比较大的促进。在数据上要辩证地看，我们需要一些新的数据来支撑一些新的发展和措施。但更多的就是企业自身对数据的认识，对数据的管理能力到底是怎样的，这是本身工业互联网或者说我们从另外的角度来看能不能发展的一个内在的因素。中国的生产类企业很难，特别是目前制造业的大主题还是供应链，周期性是一个根本的问题，这会制约他们的决策能力和投资水平。我们在推进新的模式，新的技术和手段时，不得不考虑这样的问题。我们是工业2.0到工业3.0，下一步到工业4.0。刚才讲到的企业，每个企业至少每年10亿以上的产值，甚至更高，他们的管理能力和经营水平无非如此，可能更多的就是一个混杂的模式。2016年、2017年开始，我们最早是从云计算和大数据开始关注产业，关注这个方向。云计算和大数据的方向里，我们在一些技术层面完成了基础的布局以后，又开始进入各个行业看落地的场景。我们当时想在工业领域是不是能够有更多的场景落地，我们以工业大数据的角度，2016年、2017年开始在行业里寻找相应的趋势和变化。出乎意料，2018年突然之间这个词变的非常火热，我们知道所有的政策和部委都有出现这个词。以工业互联网为主题，二级市场的反馈我们比较错乱，因为与我们调查看到的情况不是完全一样。我们把工业大数据扩大到工业互联网的领域，产业的形成和业务闭环上确实有更大的空间，让大家能够在里面发挥。

　　根本性的问题需要讨论，未必现在可以讨论的清楚，但这是我们看到的差异点。美国的调研机构进行市场调查，企业为什么希望在内部推进工业互联网。美国大部分的需求，更多的是强调精细化管理和现场管理，以及内部管理，这是企业主对提高自身管理能力的需求。但对国内的企业来说，最根本的就是提高企业收入水平。提高营收水平不光是受宏观格局的影响，也有产业周期的影响。还有就是提高生产效率，排产系统在很多的企业都自发的用起来，他们只好通过提高效率获取最后的机会和利润。供应链的成本，供应链是一个比较大的范畴，既有内部的，也有外部的，有前项也有后项的，这是相对比较宏观或者是比较泛化的称谓。整体来说降低供应链的成本，对工业企业来说是非常核心，非常重要的工作，这直接影响着利润水平。总而言之可以看到中美企业在根本性的方向和需求上差异比较大。中国的企业对信息化的要求更多的是来自企业经营水平，他们关注的是赋利。美国的企业更多的希望赋能。如果一个新的技术手段，IT的手段希望用在企业里，可能我们真的要想这个问题。即使这不是现在要解决的问题，至少应该是我们最终要走的那个方向。一方面要赋能，一方面要想清楚是不是能够通过一些手段，一些未来的业务或者增值服务，为企业赋利。这样可能更加容易获得企业或者是产业的认可。这个路径的选择，我们认为很有可能最终决定中美两国在互联网企业的服务方向。我们最终形成的业务或者是产品形态有巨大的差异。

　　工业互联网的结构如何看待？第一步是把数据收集起来，其实这个数据就像刚才说的，我们感觉有很多的数据甚至不需要部署更多的新硬件，当然了我们做更多的事情也是需要硬件的。为什么说还有生成的问题？生成其实是我们未来需要解决的问题，现在我们更多的关心在采集上，采集完了以后更多的就是工业分析和商业分析，智能分析和决策。分析阶段，我们需要解决一个问题，并不是说要有分析能力。而是说分析能力怎么嵌入到工业化的流程，管理流程和决策流程，与它进行深度的融合。最后的执行机构应该是智能化的手段，不是仅仅是采集的，每一个动作本身就会生成数据，这个数据本身就会进入到每一个循环的过程中。这些都是我们看到的行业本身的发展过程，发展的根本动力在关键应用。

　　我们说消费互联网的关键应用是在线消费和在线交易，不管是游戏，社交还是媒体等其它的，最终都会关联在线营销和在线交易。最后有服务的核心根基就是在线营销和在线交易。在线营销和在线交易是关键应用。工业化的领域，我们上一个周期也经历过了，ERP。所有的企业把业务流程，以及很多的其它岗位设置全部对接在ERP，通过ERP的关键应用来提高或者是推进工业信息化的进程。大家想了很多数字孪生和预测性的维护，有很多的应用。但到底有没有这样的关键应用，这个关键应用的确立，其实才是真正驱动这次工业互联网落地，真正得到巨大发展的关键因素。我们看到底什么是有可能会发展成关键性应用的方向。可以投资的赛道和领域有很多，我们细分一下，如果从下往上看，确实有很多。从投资的角度来看，我们从上往下，先从宏观的，先从结构化的，先从趋势性的看清楚，先从历史来分析未来可能会怎样发展。从投资机会的角度看，新应用和大行业。说工业互联网和小微企业的竞争能力怎样，但从我们的角度来说，工业领域里大行业和大企业永远是占主导地位的，小微企业从来都不会说是一个占主体的力量，不可能在短期内成为主要的趋势。任何新的一个趋势，新的一个技术应用，一定是从大企业和大行业里引领的，由他们率先落地，然后产生关键性的最佳实践，然后扩能。中国能不能形成大行业？能源、交通、高端制造等行业，它们有最大的特点，完成了基本的工业化和信息化的建设，至少里面有大量的数据，需要用一些模式和手段算法分析，然后推送商业化决策。它们是有钱的单位，可以买单。从应用的角度来说，工业互联网是网络、平台和应用等层面的东西。我们从应用的角度，它最大的价值就是企业快速获益，有更大的动力推进对新技术和新趋势的一些获能。新应用的角度，我们把工业互联网从价值的角度分三个维度，设备的互联，预测性的维护等等都是设备的。企业间的互联，企业与期间职业的互联，企业与客户的互联，因为它不至于对边缘层进行大规模的投资。

　　我们希望垂直行业做深做透，因为工业领域各行业之间的差异确实太大了，如果短期就希望利用平台的手段覆盖所有的行业，那么实际上可能行业内部企业差异化都足以吃不消。我们希望在行业里深扎，然后获得积累以后再发展。一些传统的企业用业务迭代创新的方式进行推进，我们关注是不是对工业行业有理解，是不是有经验。

　　昨天到今天听到有很多制约它的因素，供给侧等，这些因素和问题我们都有共同的理解。到目前为止，影响工业互联网，或者说工业互联网未来真的有特别大的发展机遇，我们的关键性因素到底是什么，是否可以确定关键因素，可以获得供需双方的共识。达成共识以后，我们认为工业互联网才能获得真正的发展。