什么是智能制造为什么要关注智能制造

投资‘工业领域’有一段时间了，零零星星和大神们做过一些交流，但说实话一直没有系统地梳理过思路。其中原因挺多，一方面所谓的‘智能制造’含义非常的广泛，甚至就这个名字我们内部也几经讨论。最开始提‘产业链投资’（相对于小米硬件产品的生态链投资），后来可能产业的色彩过重，我们改称‘先进制造’。但又希望把一些带有模式创新，不那么‘硬核’的细分放进来，改成‘智能制造’了。

什么是智能制造？

但究竟什么是智能制造（或者马爸爸提的‘新制造’）？新材料，新器件，新设备，新模式，是不是都叫‘智能制造’？按照定义，制造业是指：

‘对制造资源，按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的工具、工业品与生活消费产品的行业。’

所以区别于文娱行业，讲究创意；区别于2C消费品，讲究满足消费者需求，洞察市场变化，制造业核心讲究的是效率。在制造业中，通常‘需求’是确定的，谁能够低成本，高效率，稳定地满足需求，谁就能够在市场竞争中胜出。所以，无论叫‘智能制造’还是‘新制造’，一定是效率更高的制造。当然，有些相对创新的‘需求’，可能会有不同的实现路径，例如手机需要带深度的摄像头，它有可能是结构光原理的，也可能是TOF原理的。鞋底想做镂空的设计，可以用粉末烧结，也可以用树脂做光固化。

为什么要关注智能制造？

所谓师出有名。为什么关注智能制造领域的机会呢？成功的范例当然有很多，无论是10年200倍的舜宇光学，还是从造镍氢电池到造电动车的比亚迪，过去30年的经济奇迹也同样是制造业的奇迹。太远的不讲，我们仅看2010-2018年北京，上海和深圳的GDP的增速情况，深圳过去9年的增速都是高于上海和北京两地的，深圳GDP占上海GDP的比例也从2010年的55.8%提高到了2018年的74.1%。从中能感受到珠三角经济带的活力。

（北上深GDP增速对比）

当然，深圳作为7000亿GDP的第四大城市，有腾讯也有华为，这个图无法说明制造业在其中的贡献。有趣的是，2017到2018年，第二产业（工业）总体的GDP增速是超过第三产业（服务业，包含金融和互联网），在18年这个趋势相当的明显。

（2017到2018年，深圳第二产业总体GDP增速超过第三产业）

深圳统计局还在年报中骄傲地指出：

‘其中，先进制造业和高技术制造业增加值分别为6564.83亿元和6131.20亿元，分别增长12.0%和13.3%，占规模以上工业增加值比重分别提升至72.1%和67.3%。增速较快的行业有计算机、通信和其他电子设备制造业，增长14.0%；专用设备制造业增长10.0%；汽车制造业增长12.4%；医药制造业增长25.0%’

随着珠三角制造业的增长，人才也更多地聚集过来。深圳过去两年是进口净流入最多的城市。此外，如果翻开清北两校的就业质量报告，华为都是最大的毕业生雇主（财大气粗，腾讯爸爸只有华为的一半）。

（2018年清北毕业生部分就业去向）

钱和人都流向实业，VC在这个领域该如何寻找机会呢？先讲讲我们过去两年的一些实践。

探索制造业的路径

说实话美元背景的VC，过去很少投资工业相关的领域，投一些AI，Robotics，已经非常硬核了。当然不投的原因也很清晰，一方面工业的上下游非常复杂，例如一部车涉及到3万多个零部件，几千家供应商；简单很多的手机也有2000多零部件，上百家供应商。更不要说‘智能制造’这个概念可能包含了纺织，鞋帽，化工，汽车，能源等纷繁复杂的领域，这和‘互联网’相对统一的分析框架，2C消费领域比较一致的背景知识，差别很大。

（不同产的复杂程度对比）

另一方面，工业/制造业受限于2B的业务属性（e.g. 客户扩展需要周期），以及客观物理规律限制（e.g. 产能需要逐步爬坡），每年100%增长已属不易，这和互联网十倍，百倍增长有相当的差距。初来乍到的我们，又该怎么办呢？

很自然的，我们一开始采取了顺藤摸瓜的思路，先从相对熟悉的手机产业链开始挖掘。相对于日新月异的互联网，制造业的变化没有那么快，那么多。在2016-2017年，最主要的变化来自全面屏和‘从双摄到深摄’的演变。经过研究，我们认为在结构光的技术路径下，DOE（衍射光学元器件）的门槛足够高（设计，加工，检验都有挑战）。因此在这个‘找变化’的逻辑下在2017年投资了驭光科技。目前驭光完成了B轮融资，同时也开始给手机大厂批量供货了。

同样的，手机对屏幕要求越来越高（封装工艺更复杂，良率要求越来越高），检测日益成为突出的问题。以往用肉眼去看，不仅节拍慢，品质不稳定，对工人视力损害也很大（想想就很崩溃，三和大神才不会做这个）。恰好AI开始在工业中逐渐普及，用机器自动化地检测手机屏幕，以及机身逐步成为行业标准。在这个逻辑下，我们投资了惠州高视，也协助他们进入到更多的检测领域中。

手机之外，我们沿着生活用品涉及到的产业上游（感谢生态链的支持），挖掘到了鞋底3D打印的机会，投资了清锋科技；我们看到越来越多的产品有抗菌的需求，比如有品上正在销售的抗菌T-shirt，追本溯源投资了纳米抗菌材料公司-晋大纳米。

当然，对于工业里的皇冠，汽车行业，我们也在努力探索，希望逐步建立一些认知。比如国五升级到国六标准，对于发动机的电控，新能源电池的温度控制，三元催化的材料等都提出了新的要求，这也给一系列供应商带来了机会。

换个视角看智能制造

沿着产业逻辑进行梳理，深入挖掘核心企业，关键人才，自然能够抓住一些工业领域的创新机会。但这很可能会错过行业外的革命者，出现‘看不到-看不起-看不懂-追不上’的错误。所谓‘智能制造’，智能体现在哪儿呢？能否出现十倍好，甚至独角兽的机会呢？

抽象来看，工业制造领域的革新，大体上可以分成‘自动化，信息化，智能化’这三个层面。

首先是自动化，自动化的本质是效率提升。其中包含了传统意义上的机器换人（无论是机械臂，非标设备，或高端机床），其实也包括进口元器件的国产替代（性能不变，价格下降也是效率提升）。这类项目需要很好地嵌入到原有的工业体系中，凭借自身的技术提升/组织效率，切下原有价值链的部分蛋糕。例如，工业机器人的市场，就是节省人工价值的一部分；国产OLED材料，也只能是原有OLED显示材料市场的一部分。

这里借用郝景芳老师一个图，可以看到中国制造业就业占比还是相当的高。如果想要进入发达国家序列，制造业在‘自动化’上还有很大的空间。

其次是信息化，可能是所谓‘工业互联网’的某种雏形。经济发达省份（广东，浙江等）都在大力推进‘上云上平台’的政策，鼓励企业把各种设备（包括机器人）接入到工业互联网平台。我们投资的凌笛，时谛智能等企业，也在努力将鞋服的设计、生产数据化，加速行业信息的流通。有意思的是，其实信息化不一定要以自动化为前提，我们看到纺织服装中大量的加工仍然是手工完成的，但并不妨碍订单信息/生产信息/客户信息的采集和流转。

最后是智能化。由于信息化还不普及，智能化做的好的案例并不多。工业运用比较多的是‘Predictive Maintenance’，比如通过分析CNC的数据，预测换刀头的时间，或者掌握了机器人的运行数据后，提示企业定期对机器人维护保养。此外，在设备、订单都充分信息化的基础上，优化产能的调配（例如把相同的订单集中处理，减少不同原料的运输时间等）。相对于自动化的局部优化，这部分可以看做整个生产环节的‘全局优化’。甚至实现所谓C2M（全屋定制家具也是需要工业互联网支撑的），能爆发出更大的价值。