戈壁创投:产业互联网时代,跨界的垄断会变得异常困难

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戈壁创投:产业互联网时代,跨界的垄断会变得异常困难

图片来源:视觉中国

作为中国早期投资机构,戈壁创投从2002年起,先后在全球投资了近300家创新企业。而早在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。2019年科技投资领域呈现什么样的新格局?戈壁创投又将以怎样的策略在科技投资领域积极布局?戈壁的投资方向又将对市场产生怎样的影响?

在近日举办的戈壁创投科技投资开放日活动中,戈壁创投首次将思考公之于众。

戈壁创投:产业互联网时代,跨界的垄断会变得异常困难

戈壁创投管理合伙人 朱璘

就目前行业格局问题,戈壁创投管理合伙人朱璘认为,目前国内一级市场正在发生阶段性调整,中国的人口红利、成本红利的优势正在退却,私募市场正在进行洗牌和转型,转型的方向趋于理性,更加注重商业模式本身,更加注重技术和门槛本身。

由此,朱璘判断,未来企业服务市场以及产业互联网市场会快速增长。他强调,如今人力优势已经不存在,行业现状将会倒逼企业去做技术和信息化的转型。

另外,公有云的市场成长呈现快速增长,朱璘举例:“以阿里云为例,去年的公有云业务差不多230亿左右人民币,AWS的收入是240亿美金,二者之间就差一个汇率,而这个数字在四五年前是20倍的差距,这一数字表明,二者的差距在快速缩小。”

除了传统的IT技术以外,朱璘认为随着5G、边缘计算、工业互联网以及工业机器人技术的成熟,会促使工业互联网的发展进一步提升。他指出,全球有58%人会被5G覆盖掉,AR和VR技术在工业里面会起到相当大的作用。

面对多元市场的问题时,他对钛媒体表示:“中国的多样性是一个特别大的优势,中国一线城市、二线城市,三线城市,五线城市农村都会有不同应用场景,这种覆盖面在全世界范围内都会很少,我觉得人工智能在整个赋能角度来说会成为一个很大的推动力。”

作为一个资深投资人,朱璘感慨近几年发生在一级市场的行业变化。在他看来,中国的高科技投资在过去20年是以消费互联网为主,消费互联网的阵地是流量和用户,因此往往赢者通吃。而时过境迁,在产业互联网在企业服务大行其道的今天,因为有技术、以及行业的壁垒,多巨头则可能会成为常态,跨界的垄断会变得非常困难。

另一方面,在AI和区块链领域,底层技术仍进一步持续对产业进行渗透。

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 何永分别诉说了自己对行业的看法。

“AI 总体分成四个阶段”,肖健雄介绍到,“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 只是立足点和商业模式不一样”。Auto X 所做的无人驾驶属于强 AI 行业,科研尤为重要,因此存在发展周期,但门槛也更高。

肖健雄表示,大概在 3-5 年,无人驾驶 AI 就会彻底完成研发,将会是通识 AI 来临前最强的人工智能突破。

“每个领域有自己的 AI”,雷春然表示,弘量投资主要将 AI 技术应用到金融领域,AI 算法会是团队的核心,但在商业化拓展时,实务和监管又尤为重要。目前弘量投资主要在投资及顾问两方面应用 AI 技术,与银行合作提供智能投顾、大数据采集工具等服务。

“AI 进入了快速发展期,不同于互联网,AI 的技术发展是没有瓶颈的”,何永认为。2018 年,区块链寒冬下有 95% 的公司都死亡了,但 DeepBrain Chain 研发并推出了适合于 AI 行业的产品。何永表示,区块链的特殊性在于,需要大量投入在底层技术上,才能构建出连接全球算力的网络,达成 GPU 的“共享”,改变 AI 行业的云平台。

从创业者角度,三位嘉宾也给投资人提出了一些判断 AI 企业的建议。何永认为,要从技术和公司两个层面来看,对AI 应用型公司来说,行业和市占率最为关键。雷春然表示,应用方向、人才质量和实践反馈会是三条重要标准。肖健雄则强调了强 AI 领域的核心是人才,算法、工程、战略必须全面考虑。

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博世创投投资总监 吴姗

此外,作为一家欧洲企业,博世也看到了未来的机会——博世不仅是戈壁创投的LP,也是在投资市场中活跃的投资机构。

在博世创投投资总监吴姗看来,除了博世最有竞争力的汽车领域,这家公司的未来的愿景是希望打造成全球领先的物联网的公司,通过传感器技术、软件技术,包括服务来把这三点和硬件互联起来,提供一站式的解决方案,成为一个领先的物联网公司。

吴姗认为,车联网在中国尤其有市场,她对钛媒体透露,在中国国家的法律对于数据部分并没有监管的像欧洲或北美的那么严格,所以中国消费者会积极地想要尝试一些新的电子类消费产品。在吴姗的思考中,车互联以后,会产生基于车地理位置的数据,车和环境之间的数据,而到那时,当这些数据进入到实际运用阶段后会更有价值。

关于RPA(软件流程自动化),吴姗对钛媒体谈到,在工业领域,这无疑是未来的一个发展方向。相对于人而言,机器人更柔性、价格更容易被接受、灵活度更高,它更适用于场景,这对于打造个性化工业生产的革命尤其重要。(本文首发钛媒体,作者/苑晶,编辑/蔡鹏程)

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