联想创投贺志强：从量子计算、人工智能、AR/VR，看科技产业化核心要素 ...

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　　12月21日-23日，由清科创业、投资界主办的第22届中国股权投资年度论坛在深圳召开。现场集结了中国当下活跃的创投力量，共叙股权投资行业的现状与未来。
　　会上，联想集团高级副总裁，联想创投集团总裁、管理合伙人贺志强以《投资科技产业化》为主题，以量子计算、人工智能、新能源汽车、AR/VR等行业为例，分享了科技产业化的关键要素。

　　联想创投自2016年就开始关注以“物联网、边缘计算、云、大数据、人工智能”五项技术为核心的智能互联网带来的产业变革机会，并沿着这条投资主线持续布局早期科技创业企业。
　　截至目前，联想创投已累计投资超过200家企业，包括宁德时代(400.910, -5.91, -1.45%)、蔚来、海光信息(40.190, -0.32, -0.79%)、思特威(42.480, -0.02, -0.05%)、珠海冠宇(19.840, -0.27, -1.34%)等10多家IPO企业，中科慧远、数码大方、云迹科技、迦智科技等四十余家专精特新企业。
　　在投资科技已经成为行业共识的今天，中国的科技创新已经从最早的“Copy to China”进入到真正的“原始创新”阶段，对于科技产业化进程的判断尤为重要。贺志强结合联想集团近40年的科技产业化经验，及联想创投六年多的投资实践，与大家分享了科技产业化的必备条件及核心考量因素。
' n9 Z, Y3 q! y4 B$ V7 v9 H　　以下为贺志强演讲实录：
　　大家早上好，我是联想创投贺志强，非常感谢清科和投资界的邀请。今天我想与大家分享是从投资的角度，如何看待科技产业化。
$ z% b  K! d4 i　　2016年，我们第一次参加清科年会，当时总结了信息产业六大颠覆性机会。大概三个月以后，我们总结出了一张更系统化的投资方向，对未来科技的判断是投资智能互联网，它由物联网、边缘计算、云计算，大数据、人工智能五大核心技术组成，并推动产业向智慧交通、智慧工业、智慧家庭、智慧医疗、智慧教育、智慧城市等等发展，迈入一个智能互联网的时代。
　　过去六年，联想创投围绕着智能互联网来进行投资。今天我想通过几个例子来讲讲，我们如何看待科技产业化。
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　　中国科技创新在过去20多年不断进步，已经从最早 Copy to China：追赶国外的创意；到后来的移动互联网时代，进入Copy from China：模式创新；到现在我们国家已经进入到了依靠原始创新来引领科技进步的时代。
　　在投资原始创新的时候，怎么投资科技产业化变成了一个特别重要的问题，投资人不是投纯粹research和paper，我们希望投资的科技能够在未来10年左右的时间变成颇具规模化的产业。
　　我列举几个我们投资的行业，来分享我们投资科技产业化的经验。

　　科技产业化的必要条件：量子计算准备好了吗？
8 k0 q' l6 M2 G: }0 F　　首先，我想与大家分享量子计算方面我们的思考。联想一直都是中国计算机领域的先头兵，量子计算是我们不得不关注的方向，我们发现从产业化的角度看，量子计算仍有非常多的挑战。
# J) `) F2 C( f　　第一个技术路径：目前仍然没有确定的技术路径，比如量子计算目前有几种技术路线：超导、离子井、光学、量子拓扑等多，各有优缺点。它不像在平板显示领域，当时很大的争论到底是LCD还是Plasma，最后产业确定LCD技术，整个产业化才开始大规模形成。
　　第二个人才储备：量子计算非常复杂，它是一个跨学科的领域，学习物理学的同时，还要懂计算。量子计算真正培养的人才与软件人才、芯片设计人才不是一个级别，如果没有足够的人才储备，产业化也是非常大的一个问题。
0 R; m) j. Q, B( m7 y! E0 _　　第三个产业链：如果真要实现通用量子计算平台，会牵扯到很多基础设施部件系统、应用服务等等，这些仍然处于非常早期的阶段。
　　第四个思维：量子计算无法用传统的逻辑、电路思维，如何才能新有的思维？
　　这四条就让我们在量子计算投资过程中，深刻认识到科技要产业化，与做纯粹paper是不一样的，有独特的条件。我们总结一下量子计算的科技产业化必要条件：确定的技术路线、有足够的人才储备、产业链要同步的发展、新的产业必须要用新的思维；

　　人工智能产业化：探索进入“行业主赛道”或平台化独立发展
% f& G9 S, V8 p: |  d　　第二个例子，我想讲讲人工智能技术的产业化，过去几年我们投资了很多人工智能赋能各行各业的技术创新公司，有的发展得非常好，也有的遇到一些挑战。
　　经过这两年的认真研究，我们发现一些核心技术，它要深度融入行业，才能产生巨大的效益。所以我们现在讲人工智能如何进入行业的主赛道，重新端到端解决行业问题，完整大幅度提升效率，我们看到最好的人工智能公司就是字节跳动和特斯拉。
　　另外一个思考，人工智能这样的核心技术有没有平台的机会？我们认为，一定有，比如NVDIA，但投资的认识会有非常大的不同。
( c9 }, J4 j3 [7 U7 i' k　　人工智能领域还有一个我们思考很多的技术自动驾驶。我们认为自动驾驶是最综合、最复杂的一项IT技术。如何能够一步步阶段性推动商业化，最终真正实现大规模商业化，也要做客观分析。
　　所以从AI角度来讲，有几条是非常值得总结的。第一，对技术发展的成熟度要有客观的认识；第二，对每一个阶段商业的模型到底是什么样子，要有客观的分析；第三，数据智能赋能各行各业最主要的挑战就是，如果要重新在一个主赛道上，通过数据智能赋能大幅度提升赛道的竞争力，那就需要又懂行业，又懂AI的人才；第四，AI公司必须端到端为行业提出完整的解决方案；

　　新能源汽车产业化：关键产业链环节，需要“共同进步”
　　我们与人工智能同时进行投资的行业是新能源汽车，而新能源汽车的产业化与人工智不尽相同。新能源汽车产业化，主要就是两个环节，一是汽车制造，一是新能源相关的产业链比如三电。此外，还有一个重要的变量就是自动驾驶。
　　但实际上，只要有成熟的汽车生产制造和新能源三电达到规模产业化所需要的标准，新能源汽车就可以实现产业化。我们当时看到，从动力电池到三电相关的电机、电控各块环节对新能源汽车制造来讲是共同进步的，而自动驾驶可以一步一步的来，也不影响新能源汽车产业化。
　　所以从这个角度来讲，我们分析出来新能源汽车大规模产业化最主要的关键的要素：第一，产品可用；第二，成本可控；第三，质量达标；第四，规模化，成本降低；
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& l4 s2 G- g! ^0 [　　AR/VR产业化：以十年为期、冷静看待理想与现实的距离
　　最后一个例子，我想讲讲过去一年比较火的元宇宙。联想创投从2016年开始就一直在投AR/VR因为我们相信现实世界和虚拟世界的融合一定会产生新的计算平台的机会。但未来很美好，现实很挑战。如果我们认真分析AR/VR设备的具体技术环节，它离真正的用户体验还是有非常大的差距。
+ h! J) G* N6 j) s" q" h3 I: ~　　所有我们说到与元宇宙相关的应用，比如数字人(8.350, -0.24, -2.79%)，我们也投了数字人相关的企业。如果数字人具备生动的表情和自然语言的理解的能力，其背后需要的算力是非常巨大的，更不用提构建数字人社会。这对于算力、算法的要求都是非常巨大，包括能源的需求。我们在整个长周期的怎么投资，最重要就是对未来要有信念，寻找投确定性的投资机会。

　　总结 AR/VR以及元宇宙相关的产业化的思考：第一，我们认为真正特别美好的理念，一定要达到用户满意的产品体验；第二，我们一定要按发展的节奏，非常清楚每个节奏点到底什么技术可以产业化，应该投什么；第三，算力充足且成本可控，比如构建元宇宙数字人的世界，对算力和能源这个需求有多大，成本有多大，成本大到一定程度是不可信的；第四，我们要相信未来，着眼投资确定性；
9 v. V. W8 @; Z. ~. I+ ?7 C8 ^/ v　　投资科技产业化总结
　　总结一下，联想创投过去几年投资科技产业化的经验，主要三个方面：
　　第一，分析科技产业化的必要条件，这里面需要明确的技术路径，足够的人才的储备，产业链要完备，新产业(46.110, 0.02, 0.04%)一定要有新思维。
- B: m0 B, Y7 O4 T. b3 f. K　　第二，对产业链成熟度的要素分析，其实最根本就四点，是否有可用性、成本是否能控制、质量是否达到标准，最后是不是能形成规模化的产业。
　　第三，我们投原始创新，确实需要很长的周期。作为投资人，如何考量科技产业化进程，有几方面因素：需要判断技术的发展成熟度；是否有既懂行业又懂技术的人才；有没有明确的商业模式，可以端到端完整地解决问题；能否提供让用户满意的产品体验；按照产业的发展节奏进行阶段性的分析；相信未来的科技发展，着眼于有确定性的技术和产业。

　　六年前，在联想创投成立之初，就预判了智能互联网将变革各行各业，带来巨大的产业机会，并坚定投资优秀早期科技创业公司。到了2022年的今天，我们认为科技创新引领中国未来发展的时代已经到来。未来三十年，科技创新将成为驱动中国经济增长的主要因素。
' @: `: ]; _. q1 ^0 h　　联想创投将一如既往地坚定投资早期科技，持续关注原始创新，不断累积在科技产业化方面的经验，与优秀创业者双向赋能，共同成长。同时，充分发挥联想创投作为企业创投的作用及背后产业公司的资源优势，携手科技企业，共同推动科技产业进步，助力中国从跟随创新向真正的原始创新跨越。
                                                                                                                                                        　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。
                                                                                                                                                    
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