中国智造一直在路上。
8月22日，中国科技产业智库「甲子光年」在北京举办了「2023甲子引力X科技产业投资大会」，数十位行业大咖聚焦产业前沿话题，以硬科技投资为起点，剖析科技产业新风口，共同探寻科技产业新趋势、新机遇、新未来。
随着数字化、智能化逐渐在制造业各个环节持续渗透，中国制造已然演变成中国智造。在科技赋能与环境变动的交叠下，技术升级、国产替代、企业出海成为投资人与创业者共同命题。如何解决中国制造业“卡脖子”“卡脑袋”的核心问题？如何在行业变动中寻找投资机会？
在下午的圆桌论坛环节，创世伙伴资本(CCV)合伙人梁宇与国科嘉和总经理&执行合伙人陈洪武、金沙江联合资本管理合伙人骆磊、基石创投管理合伙人秦少博、中之杰智能创始人&CEO苏玉军、联想创投合伙人王光熙以《更上层楼，智造迈向新高度》为题，给出了他们的见解与思考。
以下为现场嘉宾交流实录，「甲子光年」整理删改：

1.智能制造一直在路上

梁宇：谢谢诸位嘉宾和主持人，我是创世伙伴资本（CCV）合伙人梁宇，我们是一家早期投资机构，在智能制造领域有很多投资。所谓智能制造加一个“智”，不光往高端，还要有智慧。因此，刚好在座的各位有来自于产业资本的、有来自于投资界的，各行各业都聚焦在这，让我有幸作为主持人开启这个话题，向大家抛一些问题。下面，请大家先花一分钟时间介绍一下自己。
创世伙伴资本(CCV)合伙人梁宇
陈洪武：大家下午好，我是国科嘉和的陈洪武。国科嘉和是由国科控股作为基石投资人发起成立的科创私募股权基金管理机构，是国科控股管理的一级企业，我们一直以投科技产业为主，谢谢。
骆磊：大家好，我是金沙江联合资本管理人骆磊。金沙江联合十多年来一直做早期硬科技投资，其中智能制造一直是我们长期坚持投资的一个领域。在这个领域里，我们也发掘和培育了不少亮点的项目，今天也非常高兴有机会能够和大家做一些分享，谢谢。
秦少博：大家好，我是基石创投秦少博。基石是带有国资背景的 CVC 机构，我们是北京市京投公司下属的唯一一个风险投资平台。过去十几年，我们一直专注于两个方向，一边是装备制造，另一边是数字化转型，这两个大方向跟我们今天这个环节的话题还是非常契合的。另外，我们在轨道交通产业链和信息安全产业链这些细分领域也有比较代表性的积累，做到了国内相对来说比较头部的位置，谢谢。
苏玉军：大家好，我是中之杰智能的苏玉军。中之杰智能是一家专注于智能制造领域的企业。智能制造这个概念已经提了很多年了，现在很多产业都在做智能制造，尤其是以汽车产业为主。我们的服务主要是面向汽车产业链，我将智能制造分为硬科技和软科技两部分。硬科技很容易理解，比如 AGV、机器手等可以看得见的东西，我称之为看得见的自动化。还有一部分是看不见的软科技，比如手和脚在运动的时候是由大脑在决定如何运行的，我们就是做大脑这一部分，做整个指挥手和脚的系统，包括后台的一些算法，我们主要从事这一块，谢谢。
王光熙：大家好，我是联想创投的王光熙。联想创投是联想集团旗下企业创投，过去10 年左右，我们一直在持续进行早期核心科技投资，包括用科技和 IT 手段赋能各行各业，其中智能制造是很重要的一个领域，联想集团主业就是紧密围绕IT制造业，我们被投企业跟集团业务也有很多的交集和关联。
梁宇：各位都是行业中的老兵，我们长期在投资行业，寻找投资机会时发现：中国的人口红利正在逐渐消失，这一趋势在各个行业都有体现。一方面，人工成本越来越高；另一方面，年轻人不愿意从事低端重复性劳动工作，这为智能制造带来了新的发展机遇。但与此同时，不少产业链正在向越南等人工成本更低的地区转移，这也给我们带来了巨大的挑战。这既会对就业造成影响，也会对科技发展带来更大的问题。我想请在座的各位资深人士分享一下，中国制造目前的整体升级程度如何？我们常说“微小曲线”，中国制造的升级进程到了什么阶段？大家可以分享一下自己的看法。
陈洪武：感谢主持人。此前，中国为了顺应世界范围内新一轮工业革命的趋势和自身制造业转型升级的内在要求提出了“中国制造 2025”的目标，但遭到了美国的打压。从国家战略的角度来看，制造业是立国之本、强国之基，我们只有从制造大国成长为制造强国，才能跻身全球制造业价值链的上游，才能在微笑曲线中获得高毛利。只有这样，中国才有机会在全球博弈竞争中实现“东升西降”，否则很难。
回到工业立国的话题，我国制造业规模已经连续13年居世界首位，业内常说中国制造业大而不强，但实际上，我认为中国现在正处于从“大而不强”走向“又大又强”的过程中。当然这个过程非常艰难，比如，我们国家在芯片制造领域还存在一些“卡脖子”问题，高端芯片还无法完全自主制造，仍需依赖进口。这个过程对我们来说是比较痛苦的。乐观来说，突破这个瓶颈不会太长，但从悲观的角度看，我们可能还需要忍耐一段时间。总体来说，我们仍处于过程之中，这个过程虽然难熬，但对于从业投资人而言，这恰恰是我们能够为国家工业化、智能化做出贡献的地方，我们可以寻找一些比较好的投资机会。
刚才主持人问我们现在处于哪个阶段，我相信谁也说不清楚。但总趋势来看，我们每天都在进步，有些进步是肉眼可见的，有些是肉眼不可见的，但我相信日积月累，面临的挑战会被逐一攻破，我们有非常大的信心，在中国的工业化、智能化这方面，贡献我们作为投资人应该做的，谢谢。
国科嘉和总经理&执行合伙人陈洪武
骆磊：我非常赞同刚才梁总的观点，制造业与工业生产的不同领域都密切相关，智能化程度与相关领域的起点和生产条件密切相关。从工业生产的角度来看，降本增效是不断追求的目标，制造业的智能化只要在成本、效率、减员、良率等方面带来明显优势，说明就是该行业的智能制造的进步。
目前来看，我国智能制造有硬有软，打下了相当不错的基础。首先，我国拥有完整的工业体系和产业链，这些工业体系和产业链会不断刺激出大量智能制造的需求，也会刺激出很多的解决方法。现在新兴的传感器、智能控制系统、工业机器人、成套的智能生产产线等都已经具备了很好的基础。此外，人工智能和大数据的推广应用使得企业生产方式、组织方式和管理模式都要得到很大的改善，为智能制造提供了有力的保障。
主持人刚才提到了产业转移，这可能会导致竞争力的加强或减弱，我们一直保持非常乐观的态度，大多数的产业转移是市场价值趋动的正常行为，随着产业的转移，会刺激和产生大量智能制造产品和服务的需求。因此，金沙江联合资本非常关注两个维度，首先是智能制造产品和服务的出海，不同国家和地区智能化生产条件不同，会有大量不同智能化程度的需求。出海包括产品的销售，也包括跟着大企业借船出海，将我们的产品和服务带出去。
其次，传统产业智能化的推广。目前新能源、三代半等行业起点高、门槛高，智能化程度较高，传统产业如钢铁、矿山等行业智能化推广涉及认知、设备配套等诸多因素，还有较长的路要走。但是，通过智能化改变其生产条件，提高生产效率，能产生裂变式的反应，这方面存在的机会很多。
秦少博：借着两位老总、主持人的话题，我尝试用描述性的方式跟大家讲讲智能制造发展的渐进程度。主持人刚才提到的是产业链转移和红利的问题，这是一个自然而然的全球产业链分工现象，是我们必须接受的现实。此外，在整个数字化渗透的过程中，也推动了产业分工的历史性变化。在这种基础上，我们来看智能制造和产业链的分工会更加合理。
记得前些年去看制造业时，更多用的是“高端制造”这个词，而智能制造这个概念是近3至5年才被大家提到这个高度上理解。我认为，我们没有必要给一个事物下定义，但是下定义有助于我们去理解一个行业。微观上讲，智能制造从技术角度来说是软硬耦合的东西；宏观上讲，它可能是数字世界改造物理世界的接驳点。从这两个角度，能更好的理解智能制造。
从基石角度来看当下智能制造的产业进度，是全行业渗透和多场景呈现。从整个工业制造领域来看，不同场景接纳的程度不一样，就像前些年我们享受电商红利时，会有一大堆物流自动化公司开始冒出，率先完成产业智能化升级进程。最近几年，以智能汽车为代表的产业链也在做智能化升级和智能化商业变现，这是正在发生的一个大的洪流。此外，还有泛工业领域长期的智能化，它是一个非常长周期渗透的一个事情。所以，简单来看，这三个行业它的历史进程都是不一样的，有的是过去式的，有的是现在进行式的，还有长期渐进的趋势。
回头来看，放到工业或者制造业领域看这件事，细分产业基本都有三段路肯定要走，就是自动化、信息化、智能化。像石油石化领域和电力电网领域，两化融合的工作做了很多年，自动化和信息化程度都比较高，奔向智能化相对就容易些；很多其他领域，自动化或者信息化的程度都比较弱，如果想绕开这两步直接奔向智能化，非常难，有些课还在补。当下的投资行业更加关注智能化进程，只是每个制造细分领域自动化程度怎么样，信息化完备程度怎么样，具不具备往智能化跃迁的可能性，可能放在很多碎片化行业里是完全不同的，所以没有办法去定量智能制造进程，只能说某些行业智能化程度变得非常高，很多行业智能化程度依然是非常低的。
基石创投管理合伙人秦少博
苏玉军：我比较赞同秦总的看法。我们一直在做智能制造这一块，为什么要做智能制造，它的触动因素和驱动力是什么？一方面，就像主持人说的，中国的人口红利已经没有了，这是一方面的原因。另一方面，我们发现，现在的一些客户，他们的整个市场需求发生了变化。以前是大批量的标准化生产，现在变成了小批量、多品种、多批次、定制化的生产，这意味着生产变得更加柔性。如果要适应这种柔性生产的要求，生产就必须要上一个台阶，就要智能化，否则就会面临降本增效的压力。因为在大批量标准化生产的情况下，生产相对比较粗放。但是现在变成小批量、多品种之后，如果管理还是很粗放的话，效率就会急剧下降，这样利润就会被吃掉，所以只能通过降本增效来倒逼企业进行智能化改造和数字化改造。
从产业发展的角度来说，德国把工业发展分为 1.0 到 4.0 四个阶段，这个太高大上了。我们服务客户的现实情况也可以分为四个阶段：第一阶段是，现在很多客户刚开始做智能制造的时候，最基本的需求就是降本增效，怎么让生产过程协同起来，提高效率、降低成本。第二个阶段是，通过机器换人，提升自动化设备来更换人工，让效率更高，成本更低。这一步就是采取更多的物流自动化，比如上一些 AGV 等自动化设备。因为在老旧的工厂里面，物理空间和设备都已经受到了限制，所以改造物流比较容易，而且见效也比较快。第三阶段，就是生产自动化，我们指的是机械手、自动化产线。到了第四个阶段，当物流自动化和生产自动化都上了以后，通常你的手脚都被替换了，因为就靠脑袋了。你要靠脑袋来指挥手和脚，达到更好的协同状态，满足柔性制造要求。当前，我们服务的客户大多都经历了这四个阶段的发展，每个阶段的诉求都不同，这与许多其他产业的发展趋势相匹配。
从当前的产业发展阶段来看，我比较赞同前面三位讲者的观点，即无法准确定义当前所处的阶段。只能说，从我接触到的产业来看，比如整车制造，我们可以看到它的整个物流自动化、生产自动化已经有了，但是它的“脑袋”还不够智能。在电视上看到的整车工厂似乎很高大上，自动化程度很高。而实际上，硬件之间都是靠各个软件做接口、集成，没有实现真正的智能，只是连接起来了。下一步就是要让这些手脚更加协调，实现智慧化，让主机厂实现智能化。
再往后推，零部件供应商开始使用物流自动化和 AGV，来替换现有的物流方式。再往后，一些中小企业，虽然产值有几千万或一两个亿，但由于自身资金实力不够强，无法实现自动化，只能通过精细化管理来降低库存。这样一来，汽车产业的整车生产商和零部件供应商的状态会有所不同，而那些中小微企业则可能仍然处于完全没有实现自动化的状态。
王光熙：我从一个科技或科技投资人的角度发表一些感想。智能制造的发展比我们憧憬得要慢，我认为有很多原因，其中最大的原因是我们过去享受的红利太多了，例如劳动力红利，而且是受过大量基础教育的高质量劳动力红利，以及全球高度分工合作的经济格局体系，使得上游、下游都非常通畅，充分发挥了我们勤劳和基建强大的优势，把规模做大最大，享受到了最直接的红利。虽然大家一直说智能化，但智能化并不是推进此前发展最重要的动力。
现在来看，我们到了一个拐点，或者到了一个迫在眉睫的时刻，外部环境发生了很多变化，各种各样的红利消退，迫使我们重新审视，发现有很多硬骨头要啃，很多环节上的研发，一些核心部件制造，无论是硬件、软件、智能化，我们都必须要去做。所以我认为，过去智能制造发展不够快，但是未来我们应该站在一个非常好的拐点来快速推动。
而且对于不同的行业，其实还是有很多发展契机的。一方面，现在的一些优势行业，比如新能源、智能汽车等，对于整个产业链的投入还是非常超前的，这些行业非常有机会。另外一方面，在很多软件系统的替换过程中，其实我们过去没有啃下这些硬骨头。一旦下定决心，用各种市场政策推动软件领域的发展，就会发现作为后发者有很多新的优势。整个 IT 行业的基础能力，算力等，在过去 20、30 年已经更新换代了，我们再去替换几十年前架构的早期智能化系统时，我们站在更高的起点上，这让我们在迈向智能制造新高度这件事上，拥有很多优势。
最后还有一点感想，我们也会帮助被投企业思考如何出海。中国企业在非常激烈的竞争环境下打拼出来的供应商或技术提供商，他们的能力还是非常强的，尤其适应多种复杂的应用环境和项目交付能力。一旦他们能够把能力充分泛化、平台化、产品化之后，走到一个国外的市场里，他们就会发现这是一个非常良性的、对他们非常友好、接纳各种能力都非常好的一个新兴市场。所以，在全球经济都比较挑战的大环境下，谁能够率先把自己的布局做得更多元化和全球化，对于他们做大做强也是一个很好的契机。

2.智能制造的投资机会在哪里？

梁宇：非常感谢各位的发言，我在旁边听得津津有味。第一个问题是很泛的问题，这代表了一种急迫的心情，不仅是我问的，也代表在座各位都有一种急迫的心情。国家的工业化之梦始于 150 年前，但屡次被打断，终于走到今天，又感觉外部压力增大，产生了一种危机感，我们都希望尽早跨越过去，所以我们提出了 2025 战略。最后发现，国外确实很在乎这件事，变成今天讲的，国内要加速升级，各行各业都要加速，大家都有这种急迫的心情。从从业者角度、业务和资金的角度，大家不约而同地提出了出海战略，来应对这个问题。
现在把问题收敛一点。刚才大家不约而同地提到我们目前遇到的问题，如果从过去三年加上未来两年来看的话，在行业中投一投二投三是哪些呢？在实践中，投资的增长机会有哪些呢？
陈洪武：坦率地说，这种排序很难，有点类似于“文无第一”。现在的智能化大趋势，我们只能说很多行业都在走这条路，但是谁第一，谁第二很难判断。我觉得，现在在整个工业制造里，如果没有融入智能化，基本上就属于落伍的产能。各个行业都在进行智能化改造，不能说谁是第一，谁是第二。
骆磊：确实是这样，智能制造跟其他行业是密不可分的。可以这么讲，目前发展最快、体量非常大的行业，智能制造的需求和带动的这几个行业的智能制造发展也应该是最快的。如果从智能制造本身来讲，它可以分为从设计到生产、检测检验、管理等环节。如果从整个智能化程度本身来看，手和脚（即供应链的管理和检测）这些方面可能自动化的程度更高一些，而在生产端，因为还涉及到不同的工艺环节和不同厂家的设备，底层的协议没有打通，生产环境变量复杂，所以在整个生产端的智能化相对慢一点。在设计端，王总可能更有发言权，无论人才储备还是知识储备还是有一些差距的。我认为更多的是在供应链管理、检测检验等方面，智能化程度会更高一些。
金沙江联合资本管理合伙人骆磊
苏玉军：我们先说一下我们对于智能制造的一种简单的两种分法：一种是智能化的环境，以智能工厂为代表的；第二种是具身智能的产品或者系统。这是我们一种简单的两种分法，因为它太复杂、太细分了，所以让大家简单感受一下这个事情。“TOP3”难定义，但是机构有偏好，从机构偏好谈谈我们的“TOP3”，产业链够长、产业够大才排得进“TOP3”。一个是光机电产业链，这个产业链可以容纳刚才提到的具身智能的产品和具身智能系统，同时也可以跨到光器件、光传感、光显示，甚至到半导体、CPU 等等，所以链条非常长。而光相关的声光电领域基础的元器件单元的任何一个突破和创新，从技术端来看，都能够拉起一个智能制造的端，所以光机电这个产业链可以长期期待。
第二个，之前好几个环节里都提到的新能源汽车或者汽车产业链，现在是一股洪流，新能源渗透率倒逼车企也开始做智能化转型，这个肯定也是第二个值得去做的，满足具身智能系统，甚至附带智能化环境的属性的方向。第三个方向，是智能工厂加工业互联。这就是刚才提到的智能化的环境，为什么把它放在第三？因为这个领域是一个极其缓慢的渗透过程，不是一个企业或者几家企业能够搞得了的事情，它是一个特别漫长的过程。在中国过去几年的资本市场上市公司里，我们并没有看到更多的工业互联方面的上市公司冒出，也并没有看到在这个体系里综合布局的上市公司冒出来，甚至非常高科技含量的公司，也只能和头部企业合作。这也说明这件事情是一个非常长期漫长的事情。但是这个事情仍然可以作为我心中的 TOP3，这个里面将来一定会出现智能制造里边好的公司，只不过周期会比较长一些。
从两个方面来说明一下：一个是从实际的企业情况来看，我们在面对客户时发现，目前的工业企业可以分为两大类，流程型和离散型。流程型企业的自动化程度比较高，因为所有东西都可以自动化，而离散型制造业在中国工业中占比达到 60%到 70%，但其在智能制造方面的布局程度相对较弱。在离散制造领域，相对走得比较快的是汽车和工业机器人等行业，因为这几年发展比较快，所以很多企业舍得投钱、改造，所以步伐相对快很多，这是从整个硬件企业的角度来看。
从事智能制造这个行业来说，秦总刚才分析了几个主要方面，简单地分为硬的和软的。硬的方面，如 AGV、机械手等，过去 5 年发展很好而且也太卷了，以 50 公斤载重的潜伏式 AGV 为例，5 年前售价基本为 20 万元一台，但现在海康、大华等前五大厂商的价格已经降到了 7、8 万元一台，太便宜了。硬件出来后，快速降成本。
第二部分是软的部分，我认为这一部分反而比较难。大家刚才在前面的几个环节中一直在聊“卡脖子”的问题，我最近跟很多朋友聊到这个话题，我们一直比较关注“卡脖子”问题，是不是也要关注一下“卡脑袋”问题？当我们的手和脚都被替换之后，你会发现脖子解套了，但脑袋只有 8 岁的智商，这个问题要重视。过去，硬件自动化经过快速发展，已经有了一定的基础，但软件部分还需要进一步跟上，否则硬件智能化起来之后，如果软件没有跟上，就需要从头积累，会浪费很多时间。我认为，硬件和软件都很重要，硬的部分跑的更快一点，软的部分也有很多机会跟上去。
关于软的这部分，目前行业中最重要的两块，一块是设计软件，另一块是生产过程管理软件。设计软件决定了能否把产品设计出来，而生产过程管理软件则决定了能否把产品制造出来。在当前环境下，这两块非常重要。你看，从去年到今年，很多做 CAD、CAE 的企业都已经成功上市，整个市场非常看好，它们的估值也很高。这两年该领域逐渐升温，预计下一步将迎来高潮，这两块业务的发展前景还是比较不错的。
梁宇：我引发一个不得不问的问题，比如我们在珠三角、长三角要大力发展工业软件，真的就能发展起来了吗？因为发展成生态需要各行各业贡献智慧。联想在各行各业都有布局，某种程度也是跨中国、跨国际的。我想问下，您怎么看待刚才那个问题？
王光熙：简单回答一下刚刚那个问题，确实前三级很难从行业大角度来进行划分，因为这个行业确实比较广，各个人的视角都不太一样。如果从早期偏IT科技的投资视角来看，我们可以先把类似像新能源、算力相关的半导体等领域放在一边，这几个领域已经成了万亿赛道，我们看来是不太一样的单独的赛道。剩下的还是传统意义概念上的跟制造相关的，我们在制造领域关注点可能有三类：
首先是一些新型的终端和形态，包括机器人，我们投了相当多的机器人项目，有 20多家，涵盖了各种各样的应用场景，如物流、工业制造等。随着泛化能力增强，机器人在更多场景当中会更多地真正替代物理功能，尤其是智能制造方向，而且会带来泛电动化的变化。过去我们只是看乘用车，现在无人机、无人卡车、载人飞机等泛电动化也是非常重要的趋势，这和新型形态、新型终端相关的我们关注得比较多。
第二个是关键的核心零部件。核心零部件有些是替代型，有些是随着新形态的产生而产生的新型需求，如新型传感器等。终端最终的形态和落地存在很多不确定性，行业相关度比较高，但很多底层硬件、核心零部件适用度比较广。
第三个是与软件相关的。我们认为，过去的信息化到深度学习到今天大模型的出现。目前大模型还在卷文字、多模态、图片等等，但是我们认为会进入到更加多模态的状态，比如进入 3D 空间，最后能够跟很多机器人自动化的领域的大脑、小脑和四肢打通，最后实现联动状态，这个可能会有挺多的机会。
跟软件相关可能不仅仅局限于 AI 本身，而是怎么样更好地在 AI 的应用过程当中解决很多的问题，比如数据采集、模拟、数字孪生、训练等一系列问题，怎么很好地在智能制造的升级过程当中起到一个真正的降维打击、质变的价值，这也是我们看得比较多的一点。
我们所关注的这些方向，不能说当前价值很大，但如果着眼长远，或者更加浪漫一些，一旦成为现实，可能会带来很大的不同，有助于实现产业升级和拓展发展空间。正如您所说，我们集团虽然在自动化方面一直处于前沿，但我们的投资定位是有差异化的，我们希望能够超前布局 5 年，当然也会偶尔做一些非常战略性的投资和布局，这些投资可能与我们现阶段的需求结合比较紧密。但我们大量的早期科技投资，其实是希望能够提前 5 年看到 5 年后的科技。所以，这可能是一个不太一样的思路。
联想创投合伙人王光熙

3.环境变动下的投资布局

梁宇：谢谢各位嘉宾，我特别赞同王总所说的，做早期科技投资需要有一些浪漫主义。我有很多问题想请教大家，但由于时间关系不得不压缩。在整个工业化进程中，我们都在讲从高端制造到智能制造，这代表了一种心态，也代表了一种产业升级的过程。但是现在大环境变了，外围环境变了，资本市场的环境也在变，各种消息层出不穷。在这种情况下，应该如何应对接下来的投资呢？现在有很多小周期叠加，第一个就是 GPT 这样的大模型来了，这可能是机会，也可能是危险。我们现在无法完全预测它对工业化的影响和效果，做预测很容易出错，因为有很多重要变量我们无法掌握，再加上二级市场的波动和行业周期性，给我们带来了各种各样的问题。还有内卷和出海的问题，把我们的 AGV 产品带到德国、日本去，过去是难以想象的。所以我想请教各位大咖，面对未来两三年的投资，应该怎么做？大家可以简短讲一讲。
陈洪武：我们的理解是，未来的世界将是一个 AI 无处不在的世界，一切都将智能化，只有智能化才能更好地服务生产过程、服务消费者，最终服务人类。当然，未来会有怎样的生活形态，这是以后的事。把劳动交给机器，那人类要干什么？这是哲学家要考虑的问题。总体来说，我认为智能化是一个过程，也是一个趋势，各行各业都将在“智能化”的过程中产生很多投资点，这也是我们有待挖掘的地方。我相信，那些能够带来更美好生活的技术都是值得投资的。谢谢。
骆磊：这个话题我们也一直在思考。应该说，从现在到未来几年，投资热点将更多，竞争更激烈，专业性也会更强，投资者需要更加具有行业背景和专业知识，这样才能在智能制造这个产业链中发现新的需求和机会。硬科技投资具有特殊性，从一个早期技术到最终成为产品并在市场上推广应用，再到参与到某一个生态环境中去，这个过程至少需要 5 到 8 年的时间。因此，这就需要投资者提前具备一定的专业性和前瞻性，能够看到这样的机会。我们也认为，二级市场投资者可以借鉴一级市场投资的经验，尤其是在智能制造领域，要有更多跨周期的耐心。对于一些新的技术，包括刚才提到的大模型也是如此。这些新技术在整个智能制造产业链不同环节可能有不同需求，但从工业生产角度来看，更多的要求是安全、稳定、可靠。因此，如何将新的技术与工业本身最本质的要求结合起来，实际上就会产生出巨大的市场空间和机会，值得我们去发掘去培育去投资。谢谢。
秦少博：今天除了台上的投资人，现场还有不少创业者。先给创业者们简单说几句。总体而言，制造业的本质就是工具，就是铲子，我们都是做铲子或投铲子的，铲子的目的是提高效率。所以，我们往往站在效率的角度谈论智能制造。但现实中提高效率的非迫切性，以及不效率的合理性这在很多场景中都存在。简单来说，在提高效率的同时，业主未必能算得过来账，这里面的因素很复杂，恰恰构成智能制造渗透的困境。因为基石是更专注于场景理解的 CVC，所以这点体会比较深。这前半句话是说给在座的创业企业听的，希望能有提醒，不走弯路。
再说投资，我们做投资，长期来看制造业有两个方向：第一个方向，很简单，把东西拆开看，哪个东西已经完成国产化替代，哪个东西还没有完成国产化替代，存量经济中投价值链的高处；第二个方向是增量。增量来自哪些地方？可能来自 OT和 IT 技术的融合部分，这个部分将来会产生更多的先进应用，而这些融合创新在全球主要经济体之间，大家差别并不是很大。一套智能制造系统中，下面是机械部分，上面是各种各样可能没有那么高门槛的嵌入式软件，再往上是高技术门槛的工业软件，再往上是一大堆 IT层的系统或应用。不同层面的软硬耦合中，涉及到大量 OT 企业和 IT 企业的产品融合。OT 的想往上杀，IT 的想往下杀，这样就可能会形成新的产业繁荣。这种基于技术融合产生的新商业机会，如果能达成，这就是智能制造产业增量的投资机会。
苏玉军：我们大家一直在强调工业是未来，工业企业的未来应该是智能制造。我刚才说智能制造可以分为硬的和软的，其实从智能化角度来讲，硬件和软件的关系，软件就像是“二胎”，大家看到的更晚一些，整体趋势是这样的。但是从整个软件发展来讲，主持人提出了一个问题，如果中国要搞国产替代，真的能替代国外的工业软件吗？我给大家讲一个数据，国外的工业软件公司，比如西门子、达索，他们的软件积累了四千万行代码，而我们自己的产品，三年时间已经积累了一千万行代码。这就有两方面让我们有机会替代他们：一方面，中国有很多应用场景可以让我们去验证，可以去积累经验。有了更多更好的场景积累，我们可以更快地迭代我们的产品；另一方面，国外的四千万行代码是老的，现在很多智能化应用是以前没有考虑到的，在这方面我们都是从零开始的，某种意义来讲，我们可能比他们更有优势。因为我们在中国，有这么大的市场，更接近现实场景，更有利于我们用新的技术、新的科技去补充完善，我觉得我们有这个机会去做这件事情。作为一个创业者，我也希望各位投资人能够更多地关注“卡脑袋”的问题，更多地关注工业软件未来的发展。因为我认为，这个“二胎”总会到来的。
中之杰智能创始人&CEO苏玉军
王光熙：最后这个问题非常好。事实上，这也是我们这半年来一直在思考的问题。尤其是在当前的大环境下，不仅是智能制造行业，怎么进行投资也是一个值得深思的问题。我认为，我们要发挥好作为 CVC的作用。在市场特别火热的时候，可能大家都忙于追逐热点，但是在当前的情况下，我们可以利用各自的资源和能力，做好投前、投后和赋能等事情。正如我们在讨论其他话题时所提到的，出海是一个实实在在的方向，因为集团本身也在进行转型，打造一个数十、甚至上百亿美金的智能服务板块，而机器人或很多智能制造相关的自动化是其中非常重要的一部分。这些部分可能很多都需要自己做，所以我们非常需要有竞争力。大环境的方案下配合做好出海，这是第一部分。
第二，我们在国内大概有三四千亿产值的工厂等布局，我们在深圳的光明工厂就将联想在柔性制造的资源开放出来，提供给被投企业，帮助他们实现柔性化的制造。当然，我们也欢迎更多制造公司加入我们的计划，帮助他们完成早期小批量生产。在这个过程中，很多工艺都可以跑通。过去可能很难找到一个非常经济的方式来升级自身制造生产的自动化和智能化问题，现在通过平台完成转型过程，这些问题可以得到解决。甚至在智能服务方面，我们也可以帮助一些制造业创业企业进行智能化产线改造。所以，在这方面，我们会多做一些主动性投资，这可能也会成为一种常态。
梁宇：谢谢各位嘉宾，意犹未尽，特别想和大家继续聊，但是时间不允许了。谢谢各位！
END.


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